軌道交通車輛車門系統智能運維技術方案研究

秦征，周庭東

（1.杭州市地鐵集團，浙江 杭州 310000；2.南京康尼機電股份有限公司，江蘇 南京 210000）

隨著都市化的加速推進，軌道交通已逐漸成為城市出行的主要交通方式，其安全、高效與可靠性受到了廣泛關注。其中，軌道交通車輛的車門系統不僅是乘客進出的重要通道，更關乎每位乘客的安全與出行體驗。近年來，隨著技術的不斷進步，如物聯網、人工智能等，它們為車門系統的智能化運維提供了新的可能性。然而，要將這些先進技術融合到車門系統中，既能應對現存挑戰，又能滿足未來的需求，仍是一個亟待探索的課題。本研究旨在深入探討這一問題，提供切實可行的技術方案。

1 軌道交通車輛車門系統的現狀與挑戰

1.1 車輛車門系統簡介

軌道交通車輛車門系統，通常被視為軌道交通的“第一關卡”，它在確保乘客安全進出車廂中扮演了核心的角色。從技術層面看，這一系統是一個綜合性的結構，涉及機械、電氣、控制及傳感等多個領域的交互作用。在早期的軌道交通設計中，車門主要是手動或半自動操作，但隨著科技的進步，現代的軌道交通車輛車門已經實現了全自動化操作，不僅能夠自動感應乘客進出，而且可以與車輛的其他系統進行智能聯動，實現精準控制和高效運行。此外，為了適應各種氣候條件和操作需求，現代車門系統還配備了防夾、防水、隔音等多種功能，極大地提高了乘客的出行體驗和安全性。

1.2 當前存在的問題和挑戰

盡管軌道交通車輛車門系統在技術和功能上都有所突破，但在實際操作中仍然存在許多問題和挑戰。首先，由于車門的頻繁使用，其零部件，特別是關鍵部件如電機、傳感器等，容易出現磨損和故障。尤其在高峰時段，車門的開閉頻次增加，導致系統疲勞，從而增加故障率。其次，隨著乘客對出行體驗要求的提高，車門的運行速度、噪音控制、乘客交互等方面的要求也相應提高，這無疑增加了系統的復雜性和維護難度。再者，雖然現代車門系統具有防夾功能，但仍然有乘客因為種種原因被車門夾傷的情況發生，這也給運營方帶來了巨大的安全和法律壓力。最后，與日俱增的運營成本也是軌道交通運營商所關心的問題，如何在保證安全和服務質量的前提下，降低車門系統的運維成本，也成了一個亟待解決的問題。

2 軌道交通車輛車門系統智慧運維方案的技術框架

軌道交通車輛車門系統智慧運維方案的總體架構分為4 個層次：基礎數據層、感知層、網絡層及應用層（如圖1 所示）。

圖1 車門系統智能化運維方案的總體架構

2.1 基礎數據層

在智慧運維的核心是基礎數據層。這一層次主要涉及車門系統運行中產生的各類數據的收集、存儲和管理。這些數據包括但不限于車門的開閉次數、操作速度、部件溫度、電流電壓等運行數據。除了實時數據，基礎數據層還負責存儲歷史數據，以便為未來的分析和決策提供參考。為了保證數據的完整性和準確性，此層采用了高效的數據庫系統，并采取了一系列數據校驗和清洗技術，確保數據的質量。此外，為了滿足高速、大數據量的存取需求，數據存儲和管理技術也持續優化，以支撐智慧運維的高效運行。

2.2 感知層

感知層是智慧運維中與硬件設備緊密結合的部分，它通過各種傳感器、檢測器、智能門控器及監視設備，實時感知車門系統的運行狀態和外部環境變化。

智能門控器作為這一層的核心組件，為車門系統賦予了更高的智能化水平。該控制器具備自主識別、自我調節及快速響應的特點。例如，當乘客忘記手提物品在門間時，智能門控器可以通過其內部的傳感器識別這一行為并立即使車門重新打開，從而避免了夾傷的風險。同樣，控制器可以自動識別車門開閉的速度是否超出標準范圍，如果出現異常，它將自動進行調節，確保車門的平穩運行。

除此之外，智能門控器還具有高度的互聯性，它可以與車內的其他系統進行無縫對接，例如，與空調系統聯動，確保在車門開啟時，空調系統自動減少風速，以減少能量損失。通過紅外傳感器可以檢測車廂內外乘客的流動狀態，振動傳感器可以用來檢測車門開閉時的微小異常。這些設備不僅能實時監控，還能預警，一旦發現異常，立即向上一級報告，為運維決策提供及時的數據支撐。

2.3 網絡層

網絡層扮演著橋梁的角色，為感知層與應用層之間的數據交流提供了穩定的通信通道。在這一層，我們主要關注兩種通信形式：車內通信和車地通信。

車內通信主要采用了以太網技術，確保車輛內部各設備，如傳感器、智能門控器等，之間的信息交流是高速且穩定的。以太網的廣泛應用允許大量數據在車內迅速流通，滿足了實時數據處理和反饋的要求，為車輛系統的智能化運作提供了有力保障。

車地通信，則通過特定的車地通信網關進行。這個網關不僅確保了數據從車上安全、準確地傳輸到地面控制中心，而且還具備高度的適應性，可以根據網絡環境自動調整傳輸速度或路由，保證數據傳輸的持續性與完整性。此外，考慮到車地通信的特殊需求，如移動性和距離變化，該通信網關采用了先進的傳輸技術和協議，實現了長距離、高移動性下的穩定傳輸。

2.4 應用層

應用層是智慧運維的決策中心，融合了多種先進的應用系統，為車門運維工作提供了智能化、自動化的支持。

（1）遠程在線監測系統發揮了至關重要的作用。它允許運維人員在任何地點、任何時間，都能實時獲取車門系統的運行數據，如開閉狀態、部件溫度等。通過圖形化界面，工程師可以清晰地看到每項指標的實時表現，快速定位任何潛在問題。

（2）故障診斷專家系統進一步加強了應用層的智能化功能。當系統檢測到異常時，它可以自動進行故障定位，并給出可能的原因及解決方案。該系統結合大量的歷史數據和專家經驗，能夠高效、準確地為運維團隊提供決策支持。

（3）故障預測專家系統是應用層的又一重要組成部分。它不僅關注當前的運行狀態，更著眼于未來的發展趨勢。基于大數據分析和機器學習算法，該系統可以預測出車門系統在未來某一時段的可能故障，使運維團隊能夠提前進行預防和準備。

3 車門系統智能運維系統的技術方案

3.1 基于IoT 的車門健康監測

在軌道交通車輛車門系統的智能運維中，物聯網(IoT)技術為車門健康監測提供了前所未有的可能性。IoT 允許我們將車門的每個部分，無論其大小，都接入一個統一的數字網絡中。傳統的車門健康監測可能依賴定期的手動檢查和維護，但現在，通過嵌入式傳感器、微控制器和其他設備，我們可以實時追蹤每個部件的性能。例如，通過安裝在門軸上的旋轉傳感器，我們可以精確地測量并分析門的開閉速度和頻率。同時，使用環境傳感器（如溫濕度傳感器）可以幫助我們理解車門在各種氣候條件下的表現。所有這些數據通過高速的Zigbee 或LoRaWAN 網絡實時傳輸到中心數據庫，使用先進的邊緣計算技術進行初步分析。在這樣的框架下，預防性維護和即時響應變得更加容易和經濟高效。

3.2 利用AI 進行故障預測

故障預測是確保軌道交通車門系統高效運行的關鍵環節，而AI 技術在這一領域中的應用為其注入了新的活力。深度學習，尤其是循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM），在序列數據分析和預測方面已經顯示出了巨大的潛力。在車門健康監測的應用中，這些模型可以訓練用于識別車門運行數據中的微妙模式，從而預測可能的故障。例如，通過分析過去幾周或幾月的數據，LSTM 模型可能會識別出導致開閉機制故障的特定的使用模式。這種前瞻性的分析使得維護團隊可以在故障發生前采取措施，大大降低了停機時間和維護成本。隨著更多數據的積累，這些AI 模型的準確性和可靠性也會持續提高，為未來的軌道交通運維提供更強大的工具。

3.3 自動化維護決策支持系統

自動化維護決策支持系統在車門的智能運維中扮演了關鍵的角色。借助決策樹、貝葉斯網絡以及復雜事件處理（CEP）技術，此系統為運維團隊提供具體、實時的決策建議。例如，當一扇車門連續三次開閉速度低于標準值時，基于決策樹的算法可能會判定該門需要立即檢修。同時，貝葉斯網絡允許系統根據歷史數據和新輸入的信息，進行概率推斷，預測出各種維修策略的成功率，從而為維護團隊提供優化建議。

而復雜事件處理技術進一步加強了系統的響應能力，它可以處理大量實時數據流，實時檢測、過濾和分析事件模式，如車門在高溫和高濕度下連續出現的異常行為。結合先前的IoT 監測和AI 預測，CEP 確保及時、準確地響應任何可能影響車門性能的事件。

4 智能化車門系統的主要功能

4.1 遠程在線監測

隨著物聯網技術的日益成熟，遠程在線監測已成為現代軌道交通車輛車門系統的標配功能。這項技術允許運營和維護團隊在任何地點、任何時間對車門的實時狀態進行監視。借助無線傳感器和高速通信網絡，各類重要參數——例如門的開閉速度、振動頻率、溫度和濕度，都可以在實時基礎上被采集和傳輸。此功能不僅減少了現場巡查的必要性，還為團隊提供了即時的數據反饋，從而使得他們能夠在問題初現時迅速作出反應。想象一個場景：在車門的某一部件即將發生故障前，維護團隊就已通過遠程在線監測得知了這一情況，從而提前進行維修，有效避免了事故的發生。

4.2 故障專家診斷

車門系統的故障專家診斷功能可以視為車輛健康管理的智慧大腦。它不僅依賴大量的歷史和實時數據，更結合了多年的行業經驗和專家知識。通過先進的模式識別算法和知識圖譜技術，系統能夠準確地分析出故障的原因，指出可能的故障點，并為維護團隊提供具體的維修建議和策略。例如，當系統檢測到車門的開閉速度異常時，它可以追溯到可能的幾個故障原因，如驅動電機故障、軸承磨損等，并給出相應的維護措施。這種智能化的故障診斷，大大降低了錯誤判斷的風險，提高了維護的效率和質量。

4.3 故障專家預測

故障預測是軌道交通車門系統中一個尤為關鍵的功能，它將數據分析與先進的AI 技術結合起來，致力于在故障真正發生前就能提前識別潛在的問題。借助深度學習模型，如長短時記憶網絡（LSTM）和卷積神經網絡（CNN），系統可以分析長時間序列的傳感器數據，從中捕捉到可能預示故障發生的微妙變化。例如，通過連續分析門的開閉動作或某驅動部件的振動頻率，系統可能會在故障早期就識別到不尋常的模式，進而觸發預警機制。這樣的預測方法確保了車輛車門系統的持續穩定運行，顯著減少了意外故障帶來的運營中斷。

4.4 車門智能維保

智能維保不僅是對車門系統進行定期檢查和修復，更是一個全面、系統的維護策略，它結合了各種傳感器數據、AI 故障預測和專家診斷的建議。首先，基于車門的使用歷史、環境條件和實際工作負載，系統會自動生成維護計劃，確保關鍵組件得到及時的關注和維護。其次，智能維保也包括實時的維護建議。比如，在某次故障預測后，系統會推薦維護團隊采取特定的維修措施或替換特定部件，同時提供相應的維修教程和注意事項。此外，系統還會根據實際維護結果持續學習和優化，確保每次維護都達到最佳效果。

5 結語

隨著科技的持續進步，軌道交通車輛車門的智能化管理已經成為行業趨勢。本研究提供了一個全面、實用的技術框架，旨在提高車門系統的運行穩定性和降低維護成本。物聯網、人工智能和深度學習等技術為車門系統的高效運維帶來了革命性的變革，它們使得預測性維護成為可能，大大減少了突發故障的風險。未來，隨著這些技術的不斷完善，我們有理由期待一個更加安全、高效的軌道交通運營環境。