智能運維技術在城軌車輛管理中的運用

趙鐸

摘要：進入21世紀以來，我國城軌車輛的運用頻率越來越高，但受基礎作業設備、人員技能水平等因素的影響，城軌車輛管理較為落后，存在著管理模式不統一、維護手段單一、智能化不足等問題。本文針對城軌車輛管理中存在的問題，對智能運維技術在城軌車輛管理中的運用進行了研究，希望能夠實現列車全壽命周期管理，確保城軌車輛的正常運行。

關鍵詞：智能運維技術;城軌車輛管理;智能化

中圖分類號：TP311 ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）35-0129-02

自20世紀90年代以來，我國城軌交通行業的發展逐步加速。截至目前，城軌交通從一條線路延伸到了片區運營、網運營，已經成為我國各個城市最主要的軌道交通出行方式。隨著城市軌道交通需求的不斷增加，城軌車輛管理也越來越重要。當前，大數據、互聯網、人工智能等智能化技術日趨成熟，為了更好地滿足城軌交通運營線網的需求，城軌交通開始向智能化運維技術發展。智能化運維技術的應用不但可以提升設備運維管理水平、還能推動城軌產業健康高質量發展，能夠滿足現代社會發展的需求。

1 城軌車輛管理現狀

城市軌道交通是現代城市的重要基礎設施，是大中城市公共交通的主動脈。根據相關統計數據顯示，截至2020年，我國城市軌道交通運營里程達到了6905 km，已有42個城市開通了軌道交通并投入運營。其中地鐵運營里程占比達到了82.1%，共5668.3 km，城市軌道交通逐步呈現出網絡化、多元化和集約化的發展態勢。如：2020年，成都地鐵開通運營里程達到了514 km，預計2022年，地鐵運營里程將達到600 km。并且隨著國內外城市軌道車輛行業快速發展，列車運營效率日益提升，軌道車輛管理維護工作將大幅增加。尤其是隨著全球化不斷地深入發展，我國軌道交通運行環境越來越復雜，相關領域和專業的融合將進一步增強，再加上海外地鐵項目紛紛涌入，軌道交通裝備面臨的挑戰越來越大，亟須建立廣域、遠程、高頻次和大范圍中國運維管理服務新模式，才能滿足車輛運行的“安全、高效、低成本”的需求，如：車輛、信號、運營、檢修等。同時，在此情況下，用戶對產品各個方面提出了更高的需求，軌道交通行業的經營管理模式已經由原先的賣產品轉變為賣服務，如：產品全壽命的使用成本、檢修決策等。

目前，雖然工業4.0、“互聯網+”等信息時代的技術已經出現很久，但在城軌車輛管理中，智能化運維技術并沒有得到大面積的應用。如：故障處理的參與人員的精準判斷程度決定了整個故障處理的快慢，當正線車輛出現問題時，司機首先會使用無線電臺呼叫行車調度員，才能由調度地鐵專業工程師指導處理、維修運營故障，極容易出現短板效應;在日常檢修維護方面，運營管理還亟須提升空間，才能降低成本，提升效率;而在故障檢修方面，計劃性自動化程度不高、關聯性不強，容易出現過修或者欠修的問題，效率低下;故障修需要人與人之間的信息傳遞，效率低，容易導致技術短板問題。近些年來，隨著互聯網技術的不斷發展，智能感知、物聯網、大數據以及人工智能的影響越來越大，人們的生活和產業發展模式得到了很大的轉變。在此情況下，智能化列車的發展與實現迎來了很大的機遇，利用智能技術，可以不斷提升城軌車輛管理水平，極大地推動了城軌車輛管理健康高質量發展。

2 智能運維技術在城軌車輛管理中的運用

2.1 智能運維總體方案設計

在整個城軌產業鏈中，智能運維技術涉及所有相關單位的信息化，如：設計制造、后期運維等。采用智能運維技術，通過對整個系統全壽命周期管理，不但可以降低整個產業鏈的成本，還能提升生產和運維效率。在地鐵公司的管理中，智能運維技術的運用涉及車輛中心、乘務部、部件供應商、運行控制中心（OCC）、維修和檢修車間、車輛設計制造廠商、車輛段調度指揮中心（DCC）等（圖1）。

該智能運維方案的設計與實現能夠全面提高車輛的設計、制造、維護及檢修質量，是借助新興技術與軌道交通的深度融合，來構建下一代軌道交通服務模式和技術體系的主要途徑，如：物聯網、大數據、人工智能等，能夠實現城軌列車智能運維全壽命周期管理，促使列車維護逐步從定期修走向預見修。

2.2 功能設計

為了降低智能運營監測技術運用、維護和檢修成本，智能運維總體設計方案在現有車輛平臺和技術的基礎上，圍繞著城軌車輛管理行業的發展態勢、用戶運維需求等，結合地面的一體化信息平臺和技術服務一體化平臺，運用自感知、自診斷、自決策、自學習等技術手段，融合智能感知、大數據分析等技術，極大地提升了運營效率和運維保障能力，增強了列車運行的安全性和可靠性，提升了旅客服務品質。

首先，狀態感知是為了獲取車輛各系統和部件的狀態信息，通過各種方式，實時監控約2700余項點，設置涵蓋所有關鍵系統各類傳感器和狀態反饋器件，并在數據傳輸方面，采用了MVB、以太網進行監視。其次，數據傳輸能夠為數據分析挖掘提供數據基礎，是為了實現海量異構數據的采集、傳輸，通過建立車-地、地-地、網絡等一體化數據傳輸平臺。其中地-地傳輸是通過地面網絡，將BMS、MRO、ERP等企業信息系統內的設計、制造、檢修等數據發送到地面大數據中心;車-地傳輸是通過4G/5G或Wi-Fi或LTE，將采集來的各種狀態感知數據傳輸到地面大數據中心，數據采集工作由車載徹底無線裝置完成的;網絡傳輸是將用戶反饋的內容互聯網數據等，通過地面網絡傳送到地面大數據中心。

其次，數據處理及應用：為了治理、融合數據，通過建立智能運維大數據平臺，形成基礎數據集，并且為了方便數據分析挖掘，從不同維度上分層存儲數據。大數據平臺具有監測狀態、分析數據以及故障管理等功能，在數據產生、聚焦、分析等階段中，大數據平臺技術貫穿其中，其架構主要由IaaS層、Paas層、SaaS層組成。并且其還能夠對數據處理流程進行規范，包括安全與運維體系，可以提供安全可靠的訪問機制，架構各層之間能夠相互協作、資源管理、維護和后臺管理等。如：狀態監測實時監測諸如牽引、制動等各子系統的狀態、參數以及車輛位置狀態等;數據分析是用戶根據繪制的曲線，通過選擇實時或歷史的數據量，來分析各狀態變量的變化趨勢，即速度、網壓、網流等，可以判斷出數據變化。如：司機動作可以通過統計列車能耗的方式進行評判并記錄下判斷結果;故障管理是指為了以后故障統計、分析提供數據支撐，經過審核后，將故障情況上傳到服務器，通過實現現存及歷史故障查詢、故障診斷、故障統計等，作為故障履歷進行存儲。如：為了記錄故障與事件記錄的自動關聯，通過建立診斷樹，采用逆向定位+正向推理的方式，可以針對受電弓保護、主斷路器保護、運行事件等，構建基于TCMS控制策略、模糊推理與專家經驗的故障診斷機制，詳細梳理每一種故障;故障預警分為閾值類預警、接觸器類閉合、斷開故障類預警。其中斷開故障類包括擴展供電接觸器、主斷路器等，溫度、電壓、電流等方面，主要集中在閾值類預警;設計壽命統計分析與預測是根據列車設備的壽命參數，評估設備的剩余壽命、運行數據，如：接觸器、冷卻風機、受電弓滑板等。

另外，維護管理：為了方便以后的維修，經過審核后，將維修過程中的記錄上傳到服務器，并填入專家系統，建立維修模板，經過各子系統分包商、地鐵公司共同挖掘，基于專家經驗規則的診斷及數據挖掘的診斷下制定維修策略;為了提高維修效率、縮短處理時間，通過列車故障信息的采集和反饋功能，建立故障代碼體系和故障知識庫，可以快速響應車輛運用故障。最后在基于信息化、網絡下，完成預防維修、故障處理工單智能化管理，從而達到改善維修工作流程的目的。

3 城軌車輛管理中智能運維技術發展趨勢

目前，隨著我國城軌交通建設的快速發展，發展智能運維技術已經成為各大地鐵公司的主要選擇，并且國內一些一、二線城市已經形成網絡運營。由此，為了更好地適應城軌交通線網運營的需要，就要不斷推動創新技術向實用化裝備轉化，提升設備設施運維管理水平。運維服務具有確定性和可持續性等特點，與設計、施工等服務相比，其生命周期長，能夠更好地緩解地鐵公司面臨建設和運維的雙重壓力，具有更大的發展前景和市場。近年來，各級政府部門出臺了多項政策意見，不斷地推動著城軌交通產業智能化發展，引導城軌交通產業高質量健康發展。另外，云計算、物聯網、人工智能等智能技術的發展，也為智能運維技術的應用奠定了基礎。由此可見，在現階段中，智能運維技術在城軌車輛管理中的運用得到了政策、經濟、社會和技術等各方面的全力支持。但為了向更高的智能化階段發展，還需要行業和社會各界共同努力，進一步完善預警評價模型，挖掘大數據的潛在價值，才能推動運輸行業信息化高質量健康發展，維護城軌安全、高效、穩定，實現對列車智能運維的健康科學評價。

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【通聯編輯：唐一東】