城軌車輛智能運維體系技術方案研究

吳永深，王俊彥，盧京延，車聰聰，王云飛，石艷紅

(中車青島四方機車車輛股份有限公司，山東 青島 266111)

隨著國內外城市軌道車輛行業(yè)快速發(fā)展，軌道車輛保有量大幅增加，列車運營效率日益提升，特別是隨著全自動駕駛模式的推廣，車輛、信號、運營、檢修、維保等相關領域和專業(yè)的融合進一步加強，對車輛運行的“安全、高效、低成本” 的需求日益迫切。隨著車輛故障預測與健康管理系統(tǒng)(PHM)、大數據、云計算、大流量無線通信及人工智能等新興技術的發(fā)展，如何通過信息化技術以及互聯(lián)網+技術平臺，對數據進行進一步的挖掘和梳理，為后期車輛安全、高效、低成本運營提供智能化平臺，已成為車輛設計制造廠商和地鐵公司最為迫切需要關注的問題[1]。

1 系統(tǒng)概述

1.1 運營里程需求

截至2020年底，我國已有42個城市開通軌道交通并投入運營，運營里程達6 905 km。其中，地鐵運營里程5 668.3 km，占比82.1%。以成都地鐵為例，自2010年9月開通第一條地鐵以來，至2020年，地鐵開通運營里程達514 km；到2022年，地鐵開通運營里程將達600 km以上。

1.2 運營范圍需求

隨著美國地鐵、巴西地鐵、阿根廷地鐵等海外地鐵項目成功投入運營，我國軌道交通裝備面臨著全球化發(fā)展所帶來的運行環(huán)境復雜、數量多、運量大的挑戰(zhàn)。若要突破時間和空間的限制，則亟需建立廣域、遠程、高頻次和大范圍中國運維服務新模式。用戶對產品全壽命的使用成本、檢修決策以及車輛使用率提出了更高的要求，使得軌道交通行業(yè)的經營模式已經由原先的賣產品轉變?yōu)橘u服務，服務成為決定訂單的重要因素。

1.3 行業(yè)發(fā)展需求

雖然工業(yè)4.0、互聯(lián)網+等信息時代的技術已經出現很久，但由于行業(yè)的局限性，并未得到大面積的應用。以運營故障處理為例，正線車輛一旦出現問題，司機首先會通過無線電臺呼叫行車調度員，行車調度員與地鐵專業(yè)工程師溝通后再指導司機進行故障處理。整個故障處理的快慢全部取決于參與人員對車輛、故障的精準判斷程度，容易出現短板效應。日常檢修維護方面，運營管理在高效、低成本方面還有很大的提升空間。目前檢修主要分為計劃修和故障修。故障修需要人與人之間的信息傳遞，效率低，同時容易出現技術短板；計劃修關聯(lián)性不強，自動化程度不夠，易造成效率低下，出現過修或欠修的情況。近年來，智能感知、物聯(lián)網、大數據分析及人工智能等新技術正在改變人們的生活和產業(yè)發(fā)展模式，也為智能化列車的實現提供了技術保障。

基于以上行業(yè)發(fā)展需求、現狀的需求以及信息化技術的需求，我們必須變被動為主動，緊跟信息化、智能化的步伐，推動軌道交通行業(yè)的進一步發(fā)展。

2 系統(tǒng)設計

2.1 總體架構

城軌車輛智能運維體系涉及到整個城軌產業(yè)鏈中從設計制造到后期運維中所有相關單位的信息化。通過對整個系統(tǒng)進行全壽命周期管理，采用運維體系智能將大幅提高生產和運維效率，降低整個產業(yè)鏈的成本。智能運維體系在地鐵公司內涉及到車輛中心、乘務部、運行控制中心(OCC)、車輛段調度指揮中心(DCC)、維修車間、檢修車間；在地鐵公司外涉及到車輛設計制造廠商、主要部件供應商、科研院所等，這些部門和單位都是大平臺中重要的一部分。城軌車輛智能運維體系總體架構如圖1所示。

圖1 城軌車輛智能運維體系總體架構圖

2.2 功能設計

智能運維體系在現有車輛平臺和技術的基礎上，融合了智能感知、互聯(lián)網、大數據分析等技術，圍繞行業(yè)發(fā)展態(tài)勢、用戶運維需求及出行服務需求，結合地面配套的一體化信息平臺和技術服務一體化平臺，通過自感知、自診斷、自決策、自學習等技術手段，大大提升了列車運行安全性、可靠性，提高了運營效率和運維保障能力，提升了旅客服務品質，降低了智能運營監(jiān)測技術運用、維護、檢修成本。其中，智能運營監(jiān)測技術的技術框架主要由狀態(tài)感知、數據傳輸、數據處理及應用三大部分組成，隨著技術的進步和應用經驗的積累，將對各組成部分提出更全面的功能要求。

2.2.1 狀態(tài)感知

狀態(tài)感知是指通過各種方式獲取車輛各系統(tǒng)和部件的狀態(tài)信息。設置涵蓋所有關鍵系統(tǒng)的各類傳感器和狀態(tài)反饋器件，實時監(jiān)控項點約2 700余項，且采用MVB、以太網等進行監(jiān)視數據傳輸。狀態(tài)感知設計系統(tǒng)如圖2所示。

圖2 狀態(tài)感知設計系統(tǒng)

2.2.2 數據傳輸

建立車-地、地-地、網絡等一體化數據傳輸平臺，實現海量異構數據的采集、傳輸，為數據分析挖掘提供數據基礎。

車-地傳輸：列車上采集的各種狀態(tài)感知數據[2]由車載車地無線裝置通過4G、5G或Wi-Fi或LTE傳輸到地面的大數據中心。

地-地傳輸：企業(yè)信息系統(tǒng)數據如BMS、MRO、ERP、地面PIDS等企業(yè)信息系統(tǒng)內的設計、制造、檢修、物流、運營等數據通過地面網絡發(fā)送到地面大數據中心。

網絡傳輸：包括用戶反饋內容、互聯(lián)網數據等通過地面網絡發(fā)送到地面大數據中心。

2.2.3 數據處理及應用

2.2.3.1平臺構架

建成智能運維大數據平臺進行數據治理、融合，形成基礎數據集，從不同維度對數據進行分層存儲，以備數據分析挖掘。大數據平臺技術架構主要由IaaS層、PaaS層、SaaS層組成。各層之間相互協(xié)作，貫穿數據的產生、聚集、分析和應用各個階段。技術架構還包括安全與運維體系，用于規(guī)范化數據處理流程和提供安全可靠的訪問機制，如圖3所示。

圖3 智能運維大數據平臺技術架構圖

2.2.3.2應用功能

智能運維大數據平臺的主要應用功能分為如下幾個方面：狀態(tài)監(jiān)測、數據分析、故障管理、檢修計劃、資源管理、維護管理及后臺管理等[3]，如圖4所示。

圖4 智能運維大數據平臺功能結構圖

(1) 狀態(tài)監(jiān)測。實時監(jiān)測車輛位置狀態(tài)及各子系統(tǒng)，如牽引、制動等各系統(tǒng)電流、風壓等的狀態(tài)、參數，如圖5所示。

圖5 列車狀態(tài)監(jiān)測

(2) 數據分析。通過選擇實時或歷史的數據量(如速度、網壓、網流等)，用戶可根據繪制的曲線來分析各狀態(tài)變量的變化趨勢，判斷數據的變化。如統(tǒng)計列車能耗，對司機動作進行評判并把判斷結果記錄下來，如圖6所示。

圖6 數據分析

(3) 故障管理。實現現存及歷史故障查詢、故障診斷、故障統(tǒng)計等，故障情況經過審核后上傳到服務器，作為故障履歷進行存儲，為以后的故障統(tǒng)計、分析提供數據支撐。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，建立針對受電弓保護、主斷路器保護、牽引封鎖、運行事件等幾大類診斷樹，對每一種故障進行詳細梳理，采用逆向定位+正向推理的方式，實現故障記錄與事件記錄(運行工況) 的自動關聯(lián)[4]，如圖7所示。

圖7 故障及診斷

故障預警分為閾值類預警(主要集中在溫度、速度、加速度、電壓及電流等方面)和接觸器類閉合/斷開故障類預警(擴展供電接觸器、主斷路器等)[5]。

設計壽命統(tǒng)計分析與預測是指依據列車設備的設計壽命參數，統(tǒng)計設備的運行數據，并評估設備的剩余壽命，如接觸器、斷路器、冷卻風機、牽引電機及受電弓滑板等，如圖8所示。

圖8 故障預警

(4) 維護管理。記錄維修過程經過審核后上傳到服務器，作為工作履歷為以后的維修提供維修模板，同時填入專家系統(tǒng)。維修策略的制定：通過基于專家經驗規(guī)則的診斷及數據挖掘的診斷，經過和各子系統(tǒng)分包商、地鐵公司共同挖掘制定；建立故障代碼體系和故障知識庫，通過列車故障信息采集和反饋功能，實現對車輛運用故障的快速響應，可縮短處理時間，提高維修效率，如圖9所示。

圖9 維護管理

(5) 檢修計劃。完成基于信息化的預防維修(PM)和改善性維修(CM)工作流程和基于網絡的故障處理工單智能化管理[6]，如圖10所示。

圖10 檢修計劃

3 結束語

該智能運維體系技術方案的設計與實現是以物聯(lián)網、大數據、人工智能、新材料為代表的新興技術與軌道交通的深度融合，是構建下一代軌道交通服務模式和技術體系的主要途徑，將實現城軌列車智能運維全壽命周期管理，全面提高車輛的設計、制造、維護及檢修質量，列車維護逐步從定期修走向預見修。今后還需要進一步挖掘大數據的潛在價值，完善預警評價模型，實現對列車智能運維的健康科學評價，維護城軌的安全、高效、穩(wěn)定。