| 标题 | 城市轨道交通车辆智能运维系统探索与分析 |
| 范文 | 刘艳玲 摘 要：随着我国城市轨道交通的快速发展，安全高效网络化的城市轨道交通运营需求日益增长。针对城市轨道交通车辆实际运营需求， 搭建智能运维系统架构的发展方向，以期为城市轨道交通车辆智能运维系统的发展提供参考与借鉴。 关键词：城市轨道交通;智能交通;车辆运维系统 1 智能运维系统概述 车辆智能检修系统可对城市轨道交通车辆的车底、车侧、车体外观以及轮对状态进行智能检测;车厂智能生产管理系统用于智能管理车辆状态，智能排布运营日计划，实现设备的自动定位以及对施工工单进行智能冲突检测;车辆智能专家诊断系统运用大数据、人工智能等先进技术手段及模糊逻辑等推理算法，对车辆运行状态进行监测和故障预测，评估车辆健康状态，并结合维修基地的维修资源情况，给出合适的维修决策，以实现关键设备和部件的预测性维修，保证车辆高质量的运营。 2 基于大数据的信息化技术应用思路 2.1 总体应用思路 大数据是泛指规模巨大，在采集、存储、分析、挖掘、管理方面远远超出传统数据库，如关系型数据库等能力范围的数据集合，其关键意义就是对数据的专业化处理。现阶段大数据关键技术在轨道交通运营维护方面的应用有物联网、云计算、智能支付、GIS和BIM等，基本应用思路主要是在总体设计上遵循数据获取、存储、处理、分析及应用的逻辑顺序，在应用框架上可以分为数据层、基础层、业务层、管理层、决策层和应用层等。其逻辑思路能够概括为以下两种：第一种思路为从底向上，首先从采集数据源出发，利用智能化的数据采集设备实现运维工作的数据化，而后建立规模庞大并不断更新的数据库资源，最后在各种设备的维保业务中将数据加以应用。这一思路具有数据结构较为明确、系统性好、完整性强的优点，有利于维保数据的共享和调用。具体应用实例有京投公司的北京轨道交通资产管理系统、京港地铁的运营资产全生命周期管理理念等。第二种思路为从顶向下，主要利用数据相关性来决策实际问题和相应的管理需求，根据不同的运维业务和运维场景，建立相应的数据化立体模型，最终形成包含各类维护信息的数据资源。具有目标较为明确、能够以需求为导向的特点，并能很快体现出信息化应用对维保业务和管理决策的支持作用。 2.2 应用架构 对于设备运维信息化应用思路，其应用原则具有一致性，也就是首先获取数据，然后进行数据的处理分析，最后进行应用。根据这一逻辑关系构建出基础层、数据层、应用层的三层架构体系。其中，基础层主要负责数据获取和存储，具体可以分为底层硬件基础设备、数据环境以及数据源采集。通过搭建智能监测设备、智能采集设备、低容量存储设备、低能耗网络传输设备等硬件基础体系以保证数据采集的稳定性、数据传输环境的安全性等。并能利用各种平台将基础信息、维修记录、故障数据等录入系统。数据层分为数据处理、数据分析、数据更新三部分，能够将基础层获得的全部信息进行集中，将数据分类、转换格式，并整理非结构化与半结构化，而后根据运维场景分类，对不同场景下的数据进行应用性分析、经济性分析、数据化分析等，主要包括设备健康曲线、故障曲线、趋势图、等方面，最后根据时间顺序将数据进行迭代更新并多备份存储。应用层从顶向下可以分为数据决策层、数据管理层、数据业务层、数据接口层四个层级，数据决策层主要提供企业的发展战略、绩效成本等。数据管理层主要包括资产管理和人力资源管理，能够管理资产的核算、更新、改造、报废，人员的考勤、排班和资质。数据业务层主要包括设备管理、作业管理、维修计划、标准管理、物资管理等方面，各个业务部门可以根据以上内容开发相应的系统及平台。数据接口层预留了设施设备运维管理与列车实时监控、客运组织、应急防灾决策、信息发布等应用的接口，以便于数据资源的共享，以及促进不同业务和专业的信息交流。 3 城市轨道交通车辆智能运维系统应用展望 3.1 确定关键部件健康管理特征量 根据关键部件的历史监测数据及经验，确定关键部件健康管理的特征量。一般地，若一個状态监测量与该部件物理失效机理直接相关，则以该状态监测量作为该关键部件的健康管理特征量;若该关键部件过于复杂，无法或很难测定与部件失效机理直接相关的物理量，则可通过对多种状态监测量融合来建立该部件的虚拟健康管理特征量。通过在城市轨道交通车辆关键部件加装多种微型复合传感器，如温度传感器、振动传感器、加速度传感器、压力传感器等获取实时数据，在传感器采集到数据后传到随车的数据中心，随车数据中心利用大数据技术和数据融合算法对数据预处理，简化后续数据处理难度，随后通过车地通信系统将预处理后的关键数据传输给地面数据处理中心;地面数据处理中心利用数据融合算法提取数据特征，通过对特征提取后的数据进一步分析实现对各关键部件的状态监测，并将这一数据存入数据库，与此同时，对特征提取后的数据利用人工智能判断其是否出现故障，并结合历史数据及产品参数模型等预测故障的部位、类型等，随后系统内部及时修订维修计划，调配备品备件及相关人员对故障车辆保障维修;若系统控制中心判断未出现故障情况，则系统进入下一个循环。 3.2 确定安装传感器的种类和位置 根据已确定的关键部件健康管理特征量来确定应布置在各关键部件的传感器种类及位置。作为承担城市公共交通主干运输的城市轨道交通车辆，其对安全性要求苛刻，这导致传感器安装位置要求随之提高。例如，对于车辆转向架，城市轨道交通车辆生产商多要求不能随意钻孔，以保证其安全性能，故安装在转向架的传感器多采用强力胶贴在构架上。其次，车上监测系统布置需考虑车辆实际运行环境，不能出现脱落等现象影响车辆运行。最后，应考虑各关键部件实际工作环境，选择与之相应的经济方案。 3.3 确定数据传输方式 数据传输方式分为两类，一类为车上监测系统内的数据传输方式，一类为车地间数据传输方式。对于车上检测系统内的数据传输方式，可选择采用新增以太网的方式，将加装的数据与车上原有网络控制系统对接，实现车辆在线故障预警和智能诊断。对于车地间数据传输，可通过车辆离线后人工数据下载、无线通信数据传输或轨旁电路数据传输等方式将预处理后的数据传输到地面数据处理中心。建议对于关键部件的关键特征量，利用5G通讯技术实现数据实时传输;对于数据量较大的非关键数据及其相关的环境参数可通过车辆离线后人工数据下载的方法传输到地面数据处理中心。在前述步骤完成的前提下，建议建立地面数据处理中心。该中心为城市轨道交通车辆智能运维系统的核心，可对传输到该中心的数据进行大数据处理，开展数据融合、数据挖掘和深度学习等工作，是实现关键部件健康管理的基础。 4 结语 城市轨道交通在带给城市诸多效益的同时，围绕着建设安全可靠、高效集约、网络化的城市轨道交通可持续发展战略目标，也使得城市轨道交通的建设与运营部门面临着巨大挑战，满足环境可持续发展战略要求的同时提升城市轨道交通设备智能化管理水平，越来越成为研究的热点。 参考文献 [1]李聪.地铁信号系统智能运维方案设计[J].铁道通信信号，2019，55（02）：86-90. |
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