智能化賦能：提升城市軌道交通車輛檢修效率與質(zhì)量的雙輪驅(qū)動(dòng)

摘 要：隨著城市化進(jìn)程的不斷加速，城市軌道交通作為一種高效率、便捷化、大運(yùn)量的公共交通方式，在緩解城市交通擁堵、改善居民出行條件將會(huì)發(fā)揮出非常重要的作用與價(jià)值。城市軌道交通車輛作為軌道交通系統(tǒng)的核心載體，其運(yùn)行的安全性與可靠性將直接關(guān)系到乘客的生命安全與城市交通的正常運(yùn)轉(zhuǎn)?；诖耍疚闹饕槍?duì)智能化賦能背景下，積極提高城市軌道交通車輛檢修效率與檢修質(zhì)量的方式進(jìn)行分析，希望可以起到參考的作用。

關(guān)鍵詞：智能化 城市 軌道 交通 檢修

傳統(tǒng)的城市軌道交通車輛檢修模式面臨著諸多挑戰(zhàn)，一方面，檢修工作主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)和定期檢修計(jì)劃，缺乏對(duì)車輛實(shí)時(shí)狀態(tài)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和故障的提前預(yù)判，導(dǎo)致檢修效率低下，且難以發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。另一方面，隨著城市軌道交通線路的不斷拓展和車輛數(shù)量的持續(xù)增加，傳統(tǒng)檢修模式在資源利用效率和檢修質(zhì)量控制方面的局限性日益凸顯，難以滿足日益增長(zhǎng)的運(yùn)營(yíng)需求，這對(duì)我國(guó)的城市軌道交通車輛運(yùn)轉(zhuǎn)具有重要價(jià)值。

1 城市軌道交通車輛傳統(tǒng)檢修模式分析

1.1 傳統(tǒng)檢修模式的主要方法與流程

城市軌道交通車輛傳統(tǒng)檢修模式主要包括定期檢修、故障檢修和部件檢修三種方法，定期檢修是按照預(yù)先設(shè)定的時(shí)間間隔或行駛里程，對(duì)車輛進(jìn)行全面檢查和維護(hù)，一般分為列檢、月檢、定修、架修和大修等不同級(jí)別，每個(gè)級(jí)別都有詳細(xì)的檢修內(nèi)容和標(biāo)準(zhǔn)。例如列檢主要對(duì)車輛外觀、走行部、制動(dòng)系統(tǒng)等進(jìn)行簡(jiǎn)單檢查和維護(hù)；大修則需要對(duì)車輛進(jìn)行全面拆解和修復(fù)。

故障檢修是在車輛出現(xiàn)故障后進(jìn)行的針對(duì)性維修，當(dāng)車輛運(yùn)行過程中出現(xiàn)故障報(bào)警或司機(jī)發(fā)現(xiàn)異常時(shí)，會(huì)將車輛送入檢修車間，維修人員通過故障現(xiàn)象和經(jīng)驗(yàn)判斷故障原因，然后進(jìn)行修復(fù)[1]。

部件檢修是對(duì)車輛的關(guān)鍵部件，如牽引電機(jī)、轉(zhuǎn)向架、制動(dòng)裝置等，按照一定的周期進(jìn)行拆卸檢查和維修。這種檢修方法可以提前發(fā)現(xiàn)部件的潛在問題，避免因部件故障導(dǎo)致車輛運(yùn)行事故。

1.2 傳統(tǒng)檢修模式存在的問題

首先，目前來看檢修效率較低，定期檢修按照固定周期進(jìn)行檢修，不管車輛實(shí)際狀況如何，都需要進(jìn)行全面檢查分析，導(dǎo)致一些狀態(tài)良好的車輛也進(jìn)行不必要的檢修，極大地浪費(fèi)大量時(shí)間與資源。故障檢修則是依靠故障發(fā)生之后的被動(dòng)維修，維修時(shí)間較長(zhǎng)，影響車輛正常運(yùn)營(yíng)。其次，檢修質(zhì)量難以保證，由于檢修工作主要依靠人工方式進(jìn)行，不同檢修人員的技術(shù)水平與責(zé)任心存在差異，可能導(dǎo)致檢修標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，一些潛在的故障也難以被發(fā)現(xiàn)。最后，則是資源浪費(fèi)嚴(yán)重，定期檢修的全面檢查與更換部件，可以讓一些可以繼續(xù)使用的部件被提前更換，造成資源的浪費(fèi)。同時(shí)，故障檢修的過程中由于缺乏對(duì)故障的提前預(yù)判，可能會(huì)導(dǎo)致維修期間需要多次更換部件，增加維修成本[2]。

2 智能化技術(shù)在車輛檢修中的應(yīng)用原理

2.1 數(shù)據(jù)采集與運(yùn)輸

在城市軌道交通車輛檢修的過程中，智能化技術(shù)首先通過分布于車輛各個(gè)關(guān)鍵部件的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與分析，傳感器當(dāng)中包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動(dòng)傳感器等，將會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛部件，例如牽引電機(jī)、轉(zhuǎn)向架、制動(dòng)系統(tǒng)等包括溫度、壓力、振動(dòng)頻率、轉(zhuǎn)速等的運(yùn)行參數(shù)。同時(shí)，還需要積極采集車輛運(yùn)行環(huán)境數(shù)據(jù)，例如線路坡度、彎道半徑等。在采集到的數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，車內(nèi)的局域網(wǎng)絡(luò)可以將各個(gè)傳感器數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)處理單元當(dāng)中，隨后通過無線通信網(wǎng)絡(luò)或者有線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綑z修中心的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器。在傳輸期間，使用加密技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全性與完整性，避免數(shù)據(jù)在傳輸期間被篡改，為后續(xù)的數(shù)據(jù)支持與處理提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與支持。

2.2 數(shù)據(jù)分析與處理

傳輸?shù)綌?shù)據(jù)服務(wù)器的數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，需要借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行處理。首先，對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲數(shù)據(jù)和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類和關(guān)聯(lián)分析。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)中車輛部件的運(yùn)行參數(shù)與故障發(fā)生的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出故障發(fā)生前的參數(shù)變化模式。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，構(gòu)建車輛部件運(yùn)行狀態(tài)的正常模型和故障模型。同時(shí)，采用分布式計(jì)算技術(shù)，如Hadoop、Spark等，提高數(shù)據(jù)處理的效率，能夠快速處理海量數(shù)據(jù)，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為故障診斷與預(yù)測(cè)提供支持[3]。

2.3 故障診斷與預(yù)測(cè)

基于數(shù)據(jù)分析與處理過程中獲得的信息，智能化系統(tǒng)可以使用人工智能技術(shù)進(jìn)行故障診斷與預(yù)測(cè)分析。對(duì)于采集到的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以將其與建立的正常模型和故障模型做好對(duì)比分析與處理。在運(yùn)行參數(shù)超出正常范圍時(shí)，系統(tǒng)可以判斷可能出現(xiàn)的故障類型，確定故障的位置。例如，當(dāng)牽引電機(jī)的溫度持續(xù)升高并且超出閾值之后，同時(shí)振動(dòng)頻率出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)可以判斷電機(jī)可能存在的過熱與機(jī)械故障。此外，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)做好分析與監(jiān)督管理，通過使用時(shí)間序列分析等算法模式，預(yù)測(cè)部件未來的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，實(shí)現(xiàn)故障早期預(yù)警工作，避免故障進(jìn)一步擴(kuò)大。

2.4 檢修決策支持

智能化系統(tǒng)可以根據(jù)故障的診斷以及預(yù)測(cè)的實(shí)際結(jié)果，為檢修人員提供更加科學(xué)的檢修決策支持與幫助。系統(tǒng)將會(huì)生成更加詳細(xì)的檢修報(bào)告，包括故障類型、故障位置、嚴(yán)重程度、檢修措施。針對(duì)不同類型的檢修故障，系統(tǒng)將會(huì)根據(jù)緊急程度與車輛運(yùn)行影響程度做好排序分析，積極處理對(duì)安全影響較大的故障問題。另外，檢修決策支持模塊也需要考慮車輛的運(yùn)行計(jì)劃與檢修資源的實(shí)際情況，優(yōu)化檢修計(jì)劃的安排模式。例如，在預(yù)測(cè)到某一部件即將出現(xiàn)故障之后，系統(tǒng)將會(huì)結(jié)合車輛的實(shí)際運(yùn)行計(jì)劃，選擇更加合適的時(shí)間進(jìn)行檢修，避免由于檢修工作而影響車輛的正常運(yùn)營(yíng)。除此之外，系統(tǒng)也會(huì)提供檢修所需要的零部件清單和工具清單，更好地提高檢修工作效率與工作準(zhǔn)確性[4]。

3 提升檢修效率的智能化驅(qū)動(dòng)優(yōu)化策略

3.1 智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)狀態(tài)感知

智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)狀態(tài)感知的關(guān)鍵技術(shù)手段，這一系統(tǒng)通過在城市軌道交通車輛的各個(gè)關(guān)鍵部位，例如牽引系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向架、電氣設(shè)備等，密集部署高精度的傳感器。此類傳感器種類豐富，其中包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動(dòng)傳感器、電流傳感器、電壓傳感器等。以牽引系統(tǒng)為例，溫度傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)繞組的運(yùn)行溫度，一旦溫度超過安全閾值，系統(tǒng)就會(huì)立即發(fā)出預(yù)警。振動(dòng)傳感器則是可以捕捉電機(jī)運(yùn)行期間的振動(dòng)頻率與振動(dòng)幅度，通過分析振動(dòng)數(shù)據(jù)來判斷電機(jī)是否存在不平衡、磨損等潛在問題。同時(shí)，智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建出高效率的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)。傳感器采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過初步處理之后，通過車內(nèi)局域網(wǎng)快速傳輸?shù)杰囕d數(shù)據(jù)處理單元，再通過5G等無線通信技術(shù)，實(shí)時(shí)傳輸?shù)降孛鏀?shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心通過使用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，對(duì)海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)與管理，為后續(xù)的分析與決策提供堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。檢修人員可以通過終端設(shè)備，隨時(shí)隨地獲取車輛運(yùn)行狀態(tài)和運(yùn)行信息，對(duì)車輛狀態(tài)做到全方位的實(shí)時(shí)感知[5]。

3.2 智能診斷系統(tǒng)快速定位故障

智能診斷系統(tǒng)基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以快速定位故障。系統(tǒng)首先運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)和正常運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，構(gòu)建故障診斷模型。當(dāng)車輛運(yùn)行過程中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)時(shí)，智能診斷系統(tǒng)會(huì)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與已建立的故障模型進(jìn)行比對(duì)。例如，通過深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)制動(dòng)系統(tǒng)的壓力、電流等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，判斷制動(dòng)系統(tǒng)是否存在故障以及故障的具體類型，如制動(dòng)片磨損、制動(dòng)管路泄漏等。同時(shí)，系統(tǒng)還具備故障推理和解釋功能。當(dāng)確定故障后，能夠根據(jù)故障特征和歷史維修經(jīng)驗(yàn)，推理出故障發(fā)生的可能原因和影響范圍，并以通俗易懂的方式向檢修人員提供故障診斷報(bào)告和維修建議。

3.3 智能調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化檢修資源配置

智能調(diào)度系統(tǒng)通過使用先進(jìn)的算法與優(yōu)化模型，可以對(duì)檢修資源進(jìn)行更加合理地配置與優(yōu)化，從而提高檢修效率。系統(tǒng)將首先針對(duì)檢修資源進(jìn)行數(shù)字化管理，包括檢修人員、檢修設(shè)備、檢修零部件等，通過建立資源數(shù)據(jù)庫，從而實(shí)時(shí)記錄資源的狀態(tài)與可用性。在打造檢修計(jì)劃期間，智能調(diào)度系統(tǒng)將會(huì)考慮車輛的綜合運(yùn)行計(jì)劃、故障診斷結(jié)果、檢修資源等情況。例如，當(dāng)有多臺(tái)車輛需要檢修期間，系統(tǒng)將會(huì)根據(jù)故障的嚴(yán)重程度與緊急程度，使用遺傳算法或模擬退火算法等優(yōu)化算法，合理安排檢修順序與檢修時(shí)間，確?？梢栽谧疃虝r(shí)間內(nèi)完成檢修的基本任務(wù)。對(duì)于檢修人員的調(diào)度，系統(tǒng)可以根據(jù)檢修人員的技能水平、工作負(fù)荷等因素來進(jìn)行考量，智能分配檢修任務(wù)，確保每個(gè)檢修人員都可以發(fā)揮出最大的效能。同時(shí)，智能調(diào)度系統(tǒng)還可以實(shí)時(shí)監(jiān)控檢修進(jìn)度，一旦出現(xiàn)意外情況或者資源沖突之后，及時(shí)調(diào)整檢修計(jì)劃與資源配置[6]。

4 提升檢修質(zhì)量的智能化驅(qū)動(dòng)優(yōu)化策略

4.1 智能化檢修標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范的建立

智能化檢修標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范的建設(shè)屬于提升檢修質(zhì)量的基礎(chǔ)，通過收集與分析大量城市軌道交通運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)、檢修記錄，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘其中的規(guī)律與潛在問題。例如，可以分析不同部件在不同運(yùn)行工況下的磨損速率、故障發(fā)生概率等數(shù)據(jù)，將其作為依據(jù)制定出更加科學(xué)合理的檢修周期與檢修內(nèi)容。還可以使用人工智能技術(shù)，對(duì)檢修流程做出標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化處理。建立起智能檢修流程模型，明確每個(gè)檢修步驟所需要的具體操作要求、技術(shù)參數(shù)、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。例如，在車輛制動(dòng)系統(tǒng)檢修期間，規(guī)定制動(dòng)片的更換具體厚度數(shù)據(jù)，并且打造出制動(dòng)液檢測(cè)的頻率與方法要求等。同時(shí)，使用區(qū)塊鏈技術(shù)保障檢修數(shù)據(jù)的真實(shí)性與不可篡改性，實(shí)現(xiàn)檢修記錄的全過程追溯與管理。一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題，還可以快速準(zhǔn)確地追溯到具體的檢修環(huán)節(jié)與檢修責(zé)任人，促使檢修人員嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范進(jìn)行操作，提升檢修質(zhì)量。

4.2 智能檢修工具與設(shè)備的應(yīng)用

自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備能夠?qū)囕v部件進(jìn)行高精度檢測(cè)，減少人為誤差。例如，使用三維激光掃描儀對(duì)車輛轉(zhuǎn)向架進(jìn)行掃描，獲取其精確的幾何尺寸數(shù)據(jù)，與標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行對(duì)比，可準(zhǔn)確檢測(cè)出轉(zhuǎn)向架的磨損和變形情況。

智能診斷儀器通過內(nèi)置的先進(jìn)算法和傳感器，能夠快速準(zhǔn)確地診斷車輛故障。以電機(jī)故障診斷儀為例，它可以同時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的電流、電壓、溫度、振動(dòng)等多種參數(shù)，并運(yùn)用人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，精準(zhǔn)判斷電機(jī)是否存在故障以及故障類型。此外，虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)在檢修培訓(xùn)和實(shí)際操作中也發(fā)揮著重要作用。通過VR模擬檢修場(chǎng)景，培訓(xùn)人員可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行實(shí)操訓(xùn)練，提高檢修技能；在實(shí)際檢修中，AR技術(shù)可以將檢修步驟和關(guān)鍵信息實(shí)時(shí)顯示在檢修人員的視野中，輔助其準(zhǔn)確完成檢修任務(wù)，從而提升檢修質(zhì)量。

4.3 基于人工智能的檢修質(zhì)量評(píng)估

通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，針對(duì)檢修之后的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)的監(jiān)測(cè)與分析，通過建立質(zhì)量評(píng)估模型，將車輛的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估出檢修的實(shí)際效果。例如，針對(duì)檢修之后的車輛牽引系統(tǒng)，通過分析其運(yùn)行過程中的功率輸出、能耗等參數(shù)，判斷牽引系統(tǒng)的性能是否恢復(fù)到正常水平。還可以通過對(duì)大量歷史檢修數(shù)據(jù)和車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，建立檢修質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，提前預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的諸多質(zhì)量問題。一旦檢測(cè)到車輛的運(yùn)行參數(shù)出現(xiàn)異常變化趨勢(shì)之后，及時(shí)發(fā)出預(yù)警，提示檢修人員進(jìn)行進(jìn)一步的檢查與處理。同時(shí)，根據(jù)質(zhì)量評(píng)估結(jié)果，對(duì)檢修過程做好反饋和優(yōu)化，不斷完善檢修標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，提高檢修質(zhì)量水平。

5 結(jié)語

綜上所述，智能化技術(shù)可以為城市軌道交通車輛檢修效率與質(zhì)量的提升提供強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)與幫助。站在智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)車輛實(shí)時(shí)狀態(tài)的精準(zhǔn)感知角度，再到智能診斷系統(tǒng)對(duì)故障的快速定位。從智能調(diào)度系統(tǒng)對(duì)檢修資源的優(yōu)化配置，到智能化檢修標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范的科學(xué)建立，這些都將會(huì)全方位革新傳統(tǒng)檢修模式。展望未來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等智能化技術(shù)的不斷進(jìn)步與完善，城市軌道交通車輛檢修工作將會(huì)迎來更加智能化、高效化、精準(zhǔn)化的發(fā)展階段。

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