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      高速鐵路智能基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展關(guān)鍵技術(shù)研究

      2021-04-12 08:24:38張雍華王富章蔣麗麗劉國梁劉陽學(xué)
      鐵道建筑 2021年3期
      關(guān)鍵詞:業(yè)務(wù)流程高速鐵路運(yùn)維

      張雍華 王富章 蔣麗麗 劉國梁 劉陽學(xué)

      (1.中國鐵道科學(xué)研究院研究生部,北京 100081;2.中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司電子計(jì)算技術(shù)研究所,北京 100081)

      基礎(chǔ)設(shè)施是一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)和重要支柱,也是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的必要投入。鐵路交通建設(shè)作為我國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中的重要一環(huán),對(duì)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響深遠(yuǎn)。我國自2008年第一條高速鐵路投入運(yùn)營以來,每年均投入大規(guī)模資金進(jìn)行高速鐵路建設(shè),其中基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資金額約占60%。伴隨著高速鐵路網(wǎng)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大,基礎(chǔ)設(shè)施養(yǎng)護(hù)維修成本也在不斷增加。部分學(xué)者依據(jù)高速鐵路運(yùn)輸作業(yè)成本測(cè)算方法及相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)高速鐵路運(yùn)營成本構(gòu)成進(jìn)行測(cè)算,得出高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維作業(yè)約占線路運(yùn)營作業(yè)總成本的60%[1]。高速鐵路未來發(fā)展過程中面臨一系列諸如建設(shè)規(guī)模持續(xù)增長、設(shè)備設(shè)施老齡化等問題,因此高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施養(yǎng)護(hù)維修成本將持續(xù)增長。在這一背景下,亟待通過智能化技術(shù)對(duì)高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維各環(huán)節(jié)在安全、效率、成本等多方面予以升級(jí)優(yōu)化。

      1 高速鐵路智能基礎(chǔ)設(shè)施概念及總體構(gòu)架

      高速鐵路智能基礎(chǔ)設(shè)施是通過先進(jìn)智能化技術(shù)對(duì)工務(wù)、電務(wù)、供電基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行技術(shù)升級(jí)。它能自動(dòng)進(jìn)行故障診斷預(yù)警[2],有益于主動(dòng)運(yùn)維和資產(chǎn)全生命周期管理[3],從而進(jìn)一步保證列車安全、可靠、高效運(yùn)行。

      智能基礎(chǔ)設(shè)施的核心內(nèi)涵是將基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維技術(shù)由信息化升級(jí)為智能化,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)維管理水平的跨越式提升。具體的升級(jí)內(nèi)容圍繞著以下五個(gè)方面:①通過先進(jìn)的檢測(cè)監(jiān)測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)及業(yè)務(wù)流程狀態(tài)的全面感知;②通過先進(jìn)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確、安全的數(shù)據(jù)傳輸;③通過先進(jìn)建模技術(shù)和智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化的分析處理;④通過構(gòu)建智能運(yùn)維管理體系實(shí)現(xiàn)由感知到執(zhí)行的全局最優(yōu)運(yùn)維決策;⑤通過開發(fā)智能修復(fù)執(zhí)行終端,實(shí)現(xiàn)運(yùn)維執(zhí)行的無人化。

      智能基礎(chǔ)設(shè)施的主要特征有全面感知、泛在互聯(lián)、融合處理、全局決策、自主執(zhí)行等[4]。它以物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、影像識(shí)別等技術(shù)作為數(shù)據(jù)采集手段,以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、無線傳輸網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),以數(shù)字孿生、物理引擎、大數(shù)據(jù)、建筑信息模型化(Building Information Modeling,BIM)、地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)等技術(shù)建立數(shù)字-物理銜接模型,以智能化、自主化作為核心設(shè)計(jì)思想,從而實(shí)現(xiàn)智能感知、智能決策、智能執(zhí)行等業(yè)務(wù)功能。

      高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施的智能化發(fā)展,是以實(shí)現(xiàn)設(shè)施的全壽命周期管理及提升運(yùn)維管理效率為目標(biāo),對(duì)現(xiàn)有管理方法及技術(shù)驅(qū)動(dòng)能力進(jìn)行的全面整合升級(jí),是由信息化逐步升級(jí)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑倪^程。在這個(gè)過程中,將圍繞兩個(gè)重心開展技術(shù)升級(jí):①基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期管理;②基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維全程自主化。最終實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)施的全生命周期管理的高度智能化,從而達(dá)到更加安全可靠、經(jīng)濟(jì)高效的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維管理能力。

      智能基礎(chǔ)設(shè)施研究內(nèi)容包含四個(gè)方面:智能基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)研究、智能感知體系研究、智能分析處理研究和智能運(yùn)維管理研究。智能基礎(chǔ)設(shè)施總體構(gòu)架見圖1。

      圖1 智能基礎(chǔ)設(shè)施總體構(gòu)架

      2 智能感知體系關(guān)鍵技術(shù)

      智能感知體系是智能高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施的眼睛和耳朵,是獲取高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營相關(guān)信息的重要途徑。智能感知體系通過新一代感知技術(shù),綜合利用新型監(jiān)測(cè)檢測(cè)技術(shù),動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)智能化地識(shí)別、感知、定位、跟蹤、采集、監(jiān)控、管理高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)信息及業(yè)務(wù)流程處置狀態(tài)信息,為智能化的運(yùn)維管理提供及時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來源。通過智能傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星定位、無人機(jī)、遙感技術(shù)等先進(jìn)感知技術(shù)確保設(shè)施狀態(tài)的高效采集;結(jié)合新一代通信技術(shù)、ZigBee、射頻識(shí)別(Radio Frequency Identification,RFID)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、量子通信、衛(wèi)星寬帶等通信技術(shù)確保信息的高效傳遞,采用區(qū)塊鏈技術(shù)確保信息的準(zhǔn)確性。其技術(shù)發(fā)展預(yù)測(cè)見圖2。

      圖2 智能感知體系技術(shù)發(fā)展預(yù)測(cè)

      1)自然環(huán)境感知

      針對(duì)可能對(duì)鐵路系統(tǒng)運(yùn)行產(chǎn)生影響的外界因素如強(qiáng)風(fēng)、暴雨、大雪、雷電、地震、滑坡、隧道塌方、路面坍塌等,進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警。通過各類遙感技術(shù)進(jìn)行感知,包括通過衛(wèi)星、航天器、無人機(jī)等設(shè)備對(duì)宏觀的自然環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)。針對(duì)設(shè)施風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵因素進(jìn)行相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)信息量的精確測(cè)量,避免事故判斷信息不足、判斷結(jié)果不準(zhǔn)確等問題,降低系統(tǒng)運(yùn)行安全冗余,提升系統(tǒng)運(yùn)行效率。

      2)運(yùn)行環(huán)境感知

      通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集手段與智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛及基礎(chǔ)設(shè)施周圍運(yùn)行環(huán)境狀況的感知。采用先進(jìn)的環(huán)境感知傳感器,如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等。為提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確度,通過多種傳感器的組合來提供安全高效的解決方案。同時(shí)通過無人機(jī)、遙感等空天感知技術(shù)進(jìn)行環(huán)境變化檢測(cè)。

      3)地面基礎(chǔ)設(shè)施感知

      開展智能感知環(huán)境下軌道幾何狀態(tài)、鋼軌廓形、軌道關(guān)鍵部件與路基、橋涵、隧道狀態(tài)檢測(cè)與監(jiān)測(cè)技術(shù)方案研究,科學(xué)制定檢測(cè)項(xiàng)目及技術(shù)指標(biāo)。研究各類強(qiáng)風(fēng)、雷爆、覆冰等惡劣自然環(huán)境下牽引變電系統(tǒng)的運(yùn)行特性,實(shí)現(xiàn)對(duì)供電基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行全天候的狀態(tài)監(jiān)測(cè)。針對(duì)軌道電路傳輸特性、道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備、機(jī)車信號(hào)、牽引回流以及信號(hào)設(shè)備與其他專業(yè)設(shè)備的結(jié)合部等重要行車設(shè)備,設(shè)計(jì)檢測(cè)監(jiān)測(cè)方案。

      4)車載基礎(chǔ)設(shè)施感知

      主要對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè),對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的軌道、弓網(wǎng)、輪軌動(dòng)力學(xué)、通信及信號(hào)系統(tǒng)進(jìn)行綜合檢測(cè)。繼續(xù)著力研發(fā)軌道、接觸網(wǎng)、輪軌動(dòng)力學(xué)、通信、信號(hào)檢測(cè)設(shè)備和綜合系統(tǒng)設(shè)備,對(duì)車內(nèi)、車下、車頂?shù)沫h(huán)境及配置進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),強(qiáng)化高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)檢測(cè)的功能,進(jìn)一步提高感知系統(tǒng)的全面性與可靠性。車載基礎(chǔ)設(shè)施感知系統(tǒng)通過車載通信模塊將采集到的信息實(shí)時(shí)傳輸給地面基站。

      5)空天基礎(chǔ)設(shè)施感知

      基于衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維測(cè)量內(nèi)容應(yīng)包括各級(jí)控制網(wǎng)的復(fù)測(cè)、構(gòu)筑物變形監(jiān)測(cè)、區(qū)域沉降地段變形監(jiān)測(cè)等。在鐵路工程連續(xù)運(yùn)行參考站系統(tǒng)基礎(chǔ)上,基于差分衛(wèi)星定位技術(shù)、激光測(cè)距技術(shù)、測(cè)量機(jī)器人技術(shù)構(gòu)建鐵路工程的智能化軌道控制網(wǎng),實(shí)現(xiàn)鐵路工程軌道控制網(wǎng)的無人值守自動(dòng)化測(cè)量,并研究建立軌道控制網(wǎng)測(cè)量數(shù)據(jù)的智能化處理數(shù)學(xué)模型,實(shí)現(xiàn)軌道控制網(wǎng)三維坐標(biāo)成果的實(shí)時(shí)更新和遠(yuǎn)程發(fā)布,為鐵路工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)和養(yǎng)護(hù)維修提供可靠的空間位置基準(zhǔn)。通過遙感技術(shù)對(duì)設(shè)備位置、外物侵入限界等信息進(jìn)行檢測(cè)。

      6)業(yè)務(wù)流程執(zhí)行狀態(tài)感知

      基于業(yè)務(wù)流程管理信息和先進(jìn)的信息采集技術(shù),對(duì)業(yè)務(wù)流程執(zhí)行狀態(tài)進(jìn)行判定并驗(yàn)證。根據(jù)業(yè)務(wù)流程銜接規(guī)則及配置對(duì)現(xiàn)有各業(yè)務(wù)流程的執(zhí)行狀態(tài)進(jìn)行估算,對(duì)重要的銜接環(huán)節(jié)甚至重要流程的全部環(huán)節(jié)布置適用的感知體系,以確保各業(yè)務(wù)流程執(zhí)行中的各個(gè)環(huán)節(jié)的前置狀態(tài)正確,避免流程無法執(zhí)行或流程銜接錯(cuò)誤導(dǎo)致的隱患。

      3 智能分析處理關(guān)鍵技術(shù)

      智能分析處理平臺(tái)是智能高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施的神經(jīng)中樞,集數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、輔助決策為一體。它針對(duì)智能感知設(shè)備采集的多元異構(gòu)海量數(shù)據(jù),通過深入研究基礎(chǔ)設(shè)施各業(yè)務(wù)模塊的風(fēng)險(xiǎn)機(jī)理,應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等智能化技術(shù)對(duì)設(shè)施面臨的風(fēng)險(xiǎn)作經(jīng)驗(yàn)性推論,應(yīng)用數(shù)字孿生等建模技術(shù)對(duì)設(shè)施風(fēng)險(xiǎn)因素、設(shè)施狀態(tài)、關(guān)聯(lián)影響等內(nèi)容進(jìn)行建模,得到準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)全局狀態(tài)信息,并實(shí)現(xiàn)全局狀態(tài)推演及預(yù)測(cè)功能。同時(shí),通過構(gòu)建邊緣計(jì)算-霧計(jì)算-云計(jì)算三級(jí)分析處理平臺(tái),對(duì)應(yīng)執(zhí)行不同響應(yīng)級(jí)別狀況的分析處理工作,以實(shí)現(xiàn)安全高效的分析處理決策。其技術(shù)發(fā)展預(yù)測(cè)見圖3。

      圖3 智能分析處理技術(shù)發(fā)展預(yù)測(cè)

      1)設(shè)施狀態(tài)模型的升級(jí)與關(guān)聯(lián)

      從各個(gè)角度構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)的物理信息模型,比如,從生命周期管理的角度建立完善基礎(chǔ)設(shè)施各部件劣化信息模型,從故障發(fā)生機(jī)理的角度建立完善基礎(chǔ)設(shè)施故障信息模型,從外部災(zāi)害影響角度建立完善基礎(chǔ)設(shè)施受災(zāi)情況信息模型。模型間進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合,形成綜合考量各類多源信息之間相互影響因素的設(shè)施狀態(tài)物理信息模型,達(dá)到對(duì)設(shè)施狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷及預(yù)測(cè)。

      2)設(shè)施狀態(tài)經(jīng)驗(yàn)性預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)

      以設(shè)施風(fēng)險(xiǎn)歷史數(shù)據(jù)為研究樣本,利用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、智能算法等技術(shù)對(duì)常見設(shè)施風(fēng)險(xiǎn)的因果關(guān)系鏈條進(jìn)行解構(gòu),從而明確風(fēng)險(xiǎn)衍變機(jī)理,確定重點(diǎn)感知監(jiān)測(cè)內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)設(shè)施狀態(tài)經(jīng)驗(yàn)性預(yù)測(cè)的能力。

      3)全系統(tǒng)狀態(tài)一體化模型

      應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)全系統(tǒng)各構(gòu)件的物理參數(shù)、所遵循的物理特性、運(yùn)行規(guī)律、相互作用及在外部因素作用下的風(fēng)險(xiǎn)演化規(guī)律進(jìn)行全面的數(shù)字化建模。結(jié)合各相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)梳理總結(jié)各類型鐵路基礎(chǔ)設(shè)施缺陷的產(chǎn)生、擴(kuò)展及惡化的機(jī)理,確定各類缺陷全生命周期的因果關(guān)系鏈條及相互影響關(guān)聯(lián)并融入到數(shù)字孿生模型中。通過數(shù)字孿生、智能算法、大數(shù)據(jù)、BIM 等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)處于內(nèi)外部干擾因素作用下的全系統(tǒng)運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)推演[5-6],得到準(zhǔn)確的全系統(tǒng)狀態(tài),即可用于現(xiàn)有狀態(tài)的監(jiān)測(cè),又可作為即將面臨狀態(tài)的預(yù)測(cè),并對(duì)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估[7]。同時(shí),可以推演出在各種應(yīng)對(duì)策略下的系統(tǒng)狀態(tài),為運(yùn)維決策提供有效參考。

      4)邊緣-霧-云多層級(jí)分析處理平臺(tái)

      隨著感知信息數(shù)據(jù)的內(nèi)容與數(shù)量逐步增長,對(duì)分析處理平臺(tái)數(shù)據(jù)分析處理能力的要求也逐漸增加[8]。感知信息數(shù)據(jù)處理對(duì)數(shù)據(jù)處理響應(yīng)的速度需求不同,數(shù)據(jù)處理的計(jì)算能力需求也不同。在這種情況下,根據(jù)響應(yīng)速度需求與計(jì)算能力需求,合理分配各類數(shù)據(jù),由邊緣計(jì)算、霧計(jì)算或云計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,從而實(shí)現(xiàn)感知系統(tǒng)的迅速響應(yīng),并合理分配各分析處理層級(jí)的運(yùn)算負(fù)載。

      4 智能運(yùn)維管理關(guān)鍵技術(shù)

      智能運(yùn)維管理需研究高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營階段應(yīng)用智能化技術(shù)后新的工作模式、多專業(yè)協(xié)同業(yè)務(wù)流程、運(yùn)檢修規(guī)則優(yōu)化,為高效率、智能化的鐵路運(yùn)營提供相匹配的管理手段。參考信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical Systems,CPS)構(gòu)架構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維管理體系,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程、資源配置、設(shè)施狀態(tài)的聯(lián)動(dòng)式管理,確保執(zhí)行最優(yōu)決策。研發(fā)設(shè)施參數(shù)在線調(diào)整系統(tǒng),實(shí)時(shí)進(jìn)行狀態(tài)迭代分析并進(jìn)行相應(yīng)參數(shù)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的主動(dòng)預(yù)防。研發(fā)運(yùn)維機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)設(shè)施維修和應(yīng)急處置的無人化。其技術(shù)發(fā)展預(yù)測(cè)見圖4。

      1)業(yè)務(wù)流程管理系統(tǒng)

      將業(yè)務(wù)需求、業(yè)務(wù)前置條件(物資供給狀態(tài)、環(huán)節(jié)相關(guān)物理狀態(tài)等)、業(yè)務(wù)各階段物理狀態(tài)等信息進(jìn)行綜合管理,各業(yè)務(wù)之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合,形成綜合參考各業(yè)務(wù)間物理狀態(tài)相互影響關(guān)系的業(yè)務(wù)流程管理物理信息模型[9]。設(shè)施狀態(tài)匹配業(yè)務(wù)需求,將設(shè)施狀態(tài)物理信息模型與業(yè)務(wù)流程信息管理系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合,以設(shè)備狀態(tài)主導(dǎo)業(yè)務(wù)流程,并初步形成基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維管理信息物理系統(tǒng)。匹配各類自動(dòng)化智能化運(yùn)維裝備,初步實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高效低成本的狀態(tài)修。CPS 系統(tǒng)將逐步進(jìn)行業(yè)務(wù)擴(kuò)展及模塊優(yōu)化,運(yùn)維管理系統(tǒng)各業(yè)務(wù)分工細(xì)化,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深度優(yōu)化,以期對(duì)業(yè)務(wù)全流程進(jìn)行精細(xì)化管理,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的最優(yōu)決策,進(jìn)一步提高效率,降低成本。

      圖4 智能運(yùn)維管理技術(shù)發(fā)展預(yù)測(cè)

      2)設(shè)施參數(shù)在線調(diào)整

      主要實(shí)現(xiàn)可調(diào)整參數(shù)的遠(yuǎn)程控制,以實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)領(lǐng)域聯(lián)動(dòng)的系統(tǒng)全局最優(yōu)決策。根據(jù)各業(yè)務(wù)領(lǐng)域設(shè)施結(jié)構(gòu)原理與數(shù)字孿生模型,梳理各項(xiàng)點(diǎn)的關(guān)鍵可調(diào)節(jié)型參數(shù),再對(duì)其進(jìn)行可調(diào)節(jié)性升級(jí)。

      3)運(yùn)維機(jī)器人/無人機(jī)

      在列車正常運(yùn)行過程中進(jìn)行檢修作業(yè)的運(yùn)維機(jī)器人/無人機(jī),利用周邊環(huán)境有效規(guī)避通過列車。減少作業(yè)較大的天窗時(shí)間??稍诹熊囃ㄐ虚g隙完成單次或模塊化的作業(yè),改善以人為主導(dǎo)的運(yùn)維方式存在的缺點(diǎn),如到達(dá)維修地點(diǎn)耗時(shí)較長,作業(yè)效率受溫度、海拔、光線等外在因素影響大,人力成本高等問題。

      4)基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)空模型

      采取北斗網(wǎng)格、BIM 與GIS 相融合的時(shí)空模型,將各基礎(chǔ)設(shè)施的位置信息數(shù)字化、精準(zhǔn)化、可視化,從而為將來實(shí)現(xiàn)更多基于設(shè)備位置信息的應(yīng)用服務(wù)提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。機(jī)器人的精準(zhǔn)路徑導(dǎo)航,精準(zhǔn)時(shí)空位置推演等均依賴于此模型。

      5)設(shè)施在線無損修復(fù)

      在鐵路基礎(chǔ)設(shè)施中存在著大量的易損耗構(gòu)件,典型的如供電系統(tǒng)中接觸網(wǎng)的接觸線、工務(wù)系統(tǒng)中的鋼軌等?,F(xiàn)有解決方案對(duì)接觸線的維護(hù)方法是重接或更換,對(duì)鋼軌的維護(hù)則是進(jìn)行打磨或更換。為避免消耗大量的人力和時(shí)間,減少對(duì)資源的損耗,重點(diǎn)研究此類大型易損構(gòu)件的在線無損維修技術(shù)。

      6)運(yùn)維資源配置優(yōu)化

      充分考慮各線路不同區(qū)段故障發(fā)生頻率的差異性,研究沿途合理配置機(jī)器人/無人機(jī)收容站及運(yùn)維物資儲(chǔ)存站的方法,實(shí)現(xiàn)維修資源配置優(yōu)化。通過3D打印技術(shù)實(shí)現(xiàn)備件原料化配置[10],降低單一配件的配置冗余需求,優(yōu)化資源利用率。

      5 智能基礎(chǔ)設(shè)施分階段發(fā)展及技術(shù)實(shí)施路線

      根據(jù)周邊技術(shù)發(fā)展時(shí)間成熟度及智能基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)架規(guī)劃,按照各時(shí)間段技術(shù)發(fā)展特色,將基礎(chǔ)設(shè)施智能化發(fā)展歸納為三個(gè)發(fā)展階段:①2020—2025年為整合關(guān)聯(lián)發(fā)展階段;②2025—2030年為人機(jī)耦合發(fā)展階段;③2030—2035年為自主運(yùn)維發(fā)展階段。各發(fā)展階段的技術(shù)實(shí)施路線見圖5。

      圖5 基礎(chǔ)設(shè)施智能化發(fā)展階段技術(shù)實(shí)施路線

      1)整合關(guān)聯(lián)階段

      智能感知體系部分:在現(xiàn)有基礎(chǔ)之上,根據(jù)業(yè)務(wù)需求完善感知內(nèi)容,通過先進(jìn)的感知技術(shù)優(yōu)化感知精度,降低感知成本;采用已經(jīng)成熟的5G、ZigBee、RFID、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)傳輸。智能分析處理部分:優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)模型,全面實(shí)現(xiàn)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè);對(duì)現(xiàn)有不同風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行關(guān)聯(lián)建模;理清設(shè)施狀態(tài)與業(yè)務(wù)流程之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。智能運(yùn)維管理部分:通過BIM及3D掃描技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的1∶1 可視化,實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè),并提供輔助決策。

      2)人機(jī)耦合階段

      智能感知體系部分,衛(wèi)星寬帶和量子通信技術(shù)的成熟,將引入新的傳輸方式,進(jìn)一步增強(qiáng)信息傳輸?shù)男逝c可靠性。智能分析處理部分,構(gòu)建分別應(yīng)用邊緣計(jì)算、霧計(jì)算、云計(jì)算的三級(jí)分析處理平臺(tái),根據(jù)業(yè)務(wù)的響應(yīng)要求及實(shí)際運(yùn)算耗時(shí)合理分配各類業(yè)務(wù)的分析處理權(quán)限。智能運(yùn)維管理部分,采用CPS、智能計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)維系統(tǒng)的智能決策、資源配置在線調(diào)整及業(yè)務(wù)流程控制。研發(fā)運(yùn)維機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)人機(jī)耦合的運(yùn)維管理。

      3)自主運(yùn)維階段

      智能分析處理部分,應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)全系統(tǒng)各構(gòu)件的物理參數(shù)、所遵循的物理特性及在外部因素作用下的演化規(guī)律進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)-狀態(tài)迭代推演模型建模,進(jìn)行全局狀態(tài)預(yù)測(cè)。智能運(yùn)維管理部分,將全面的風(fēng)險(xiǎn)-狀態(tài)迭代推演模型與業(yè)務(wù)流程、資源配置進(jìn)行融合,研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施參數(shù)在線調(diào)整系統(tǒng)、業(yè)務(wù)流程控制系統(tǒng)、資源配置自動(dòng)化系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)決策、主動(dòng)故障預(yù)防、無人化運(yùn)維管理。

      6 結(jié)語

      本文在深入調(diào)研的基礎(chǔ)上闡明了智能基礎(chǔ)設(shè)施的概念、內(nèi)涵及特征。給出了智能基礎(chǔ)設(shè)施總體構(gòu)架及關(guān)鍵技術(shù),對(duì)智能感知體系、智能分析處理平臺(tái)、智能運(yùn)維系統(tǒng)三大核心模塊的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用方法進(jìn)行闡述;結(jié)合各技術(shù)在各時(shí)間節(jié)點(diǎn)的成熟度預(yù)期,提出2020—2035年的智能高速鐵路基礎(chǔ)設(shè)施分階段實(shí)施的技術(shù)路線,為各時(shí)間段進(jìn)行智能基礎(chǔ)設(shè)施研究及建設(shè)提供參考。

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