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(jī)車車輛股份有限公司，山東 青島 266111)

隨著國內(nèi)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(yùn)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(yùn)營、檢修、維保等相關(guān)領(lǐng)域和專業(yè)的融合進(jìn)一步加強(qiáng)，對車輛運(yùn)行的“安全、高效、低成本” 的需求日益迫切。隨著車輛故障預(yù)測與健康管理系統(tǒng)(PHM)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、大流量無線通信及人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展，如何通過信息化技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)平臺，對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的挖掘和梳理，為后期車輛安全、高效、低成本運(yùn)營提供智能化平臺，已成為車輛設(shè)計(jì)制造廠商和地鐵公司最為迫切需要關(guān)注的問題[1]。

1 系統(tǒng)概述

1.1 運(yùn)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(yùn)營，運(yùn)營里程達(dá)6 905 km。其中，地鐵運(yùn)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(yùn)營里程達(dá)514 km；到2022年，地鐵開通運(yùn)營里程將達(dá)600 km以上。

1.2 運(yùn)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(xiàng)目成功投入運(yùn)營，我國軌道交通裝備面臨著全球化發(fā)展所帶來的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜、數(shù)量多、運(yùn)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(yuǎn)程、高頻次和大范圍中國運(yùn)維服務(wù)新模式。用戶對產(chǎn)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(jīng)營模式已經(jīng)由原先的賣產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)橘u服務(wù)，服務(wù)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(wǎng)+等信息時代的技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)很久，但由于行業(yè)的局限性，并未得到大面積的應(yīng)用。以運(yùn)營故障處理為例，正線車輛一旦出現(xiàn)問題，司機(jī)首先會通過無線電臺呼叫行車調(diào)度員，行車調(diào)度員與地鐵專業(yè)工程師溝通后再指導(dǎo)司機(jī)進(jìn)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(zhǔn)判斷程度，容易出現(xiàn)短板效應(yīng)。日常檢修維護(hù)方面，運(yùn)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(jì)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(xiàn)技術(shù)短板；計(jì)劃修關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)，自動化程度不夠，易造成效率低下，出現(xiàn)過修或欠修的情況。近年來，智能感知、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析及人工智能等新技術(shù)正在改變?nèi)藗兊纳詈彤a(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，也為智能化列車的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)保障。

基于以上行業(yè)發(fā)展需求、現(xiàn)狀的需求以及信息化技術(shù)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(jìn)一步發(fā)展。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 總體架構(gòu)

城軌車輛智能運(yùn)維體系涉及到整個城軌產(chǎn)業(yè)鏈中從設(shè)計(jì)制造到后期運(yùn)維中所有相關(guān)單位的信息化。通過對整個系統(tǒng)進(jìn)行全壽命周期管理，采用運(yùn)維體系智能將大幅提高生產(chǎn)和運(yùn)維效率，降低整個產(chǎn)業(yè)鏈的成本。智能運(yùn)維體系在地鐵公司內(nèi)涉及到車輛中心、乘務(wù)部、運(yùn)行控制中心(OCC)、車輛段調(diào)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(shè)計(jì)制造廠商、主要部件供應(yīng)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(yùn)維體系總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 城軌車輛智能運(yùn)維體系總體架構(gòu)圖

2.2 功能設(shè)計(jì)

智能運(yùn)維體系在現(xiàn)有車輛平臺和技術(shù)的基礎(chǔ)上，融合了智能感知、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，圍繞行業(yè)發(fā)展態(tài)勢、用戶運(yùn)維需求及出行服務(wù)需求，結(jié)合地面配套的一體化信息平臺和技術(shù)服務(wù)一體化平臺，通過自感知、自診斷、自決策、自學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，大大提升了列車運(yùn)行安全性、可靠性，提高了運(yùn)營效率和運(yùn)維保障能力，提升了旅客服務(wù)品質(zhì)，降低了智能運(yùn)營監(jiān)測技術(shù)運(yùn)用、維護(hù)、檢修成本。其中，智能運(yùn)營監(jiān)測技術(shù)的技術(shù)框架主要由狀態(tài)感知、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用三大部分組成，隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)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(shè)置涵蓋所有關(guān)鍵系統(tǒng)的各類傳感器和狀態(tài)反饋器件，實(shí)時監(jiān)控項(xiàng)點(diǎn)約2 700余項(xiàng)，且采用MVB、以太網(wǎng)等進(jìn)行監(jiān)視數(shù)據(jù)傳輸。狀態(tài)感知設(shè)計(jì)系統(tǒng)如圖2所示。

圖2 狀態(tài)感知設(shè)計(jì)系統(tǒng)

2.2.2 數(shù)據(jù)傳輸

建立車-地、地-地、網(wǎng)絡(luò)等一體化數(shù)據(jù)傳輸平臺，實(shí)現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、傳輸，為數(shù)據(jù)分析挖掘提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

車-地傳輸：列車上采集的各種狀態(tài)感知數(shù)據(jù)[2]由車載車地?zé)o線裝置通過4G、5G或Wi-Fi或LTE傳輸?shù)降孛娴拇髷?shù)據(jù)中心。

地-地傳輸：企業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)如BMS、MRO、ERP、地面PIDS等企業(yè)信息系統(tǒng)內(nèi)的設(shè)計(jì)、制造、檢修、物流、運(yùn)營等數(shù)據(jù)通過地面網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到地面大數(shù)據(jù)中心。

網(wǎng)絡(luò)傳輸：包括用戶反饋內(nèi)容、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等通過地面網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到地面大數(shù)據(jù)中心。

2.2.3 數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用

2.2.3.1平臺構(gòu)架

建成智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)治理、融合，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，從不同維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分層存儲，以備數(shù)據(jù)分析挖掘。大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)主要由IaaS層、PaaS層、SaaS層組成。各層之間相互協(xié)作，貫穿數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、聚集、分析和應(yīng)用各個階段。技術(shù)架構(gòu)還包括安全與運(yùn)維體系，用于規(guī)范化數(shù)據(jù)處理流程和提供安全可靠的訪問機(jī)制，如圖3所示。

圖3 智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)圖

2.2.3.2應(yīng)用功能

智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺的主要應(yīng)用功能分為如下幾個方面：狀態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析、故障管理、檢修計(jì)劃、資源管理、維護(hù)管理及后臺管理等[3]，如圖4所示。

圖4 智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺功能結(jié)構(gòu)圖

(1) 狀態(tài)監(jiān)測。實(shí)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(fēng)壓等的狀態(tài)、參數(shù)，如圖5所示。

圖5 列車狀態(tài)監(jiān)測

(2) 數(shù)據(jù)分析。通過選擇實(shí)時或歷史的數(shù)據(jù)量(如速度、網(wǎng)壓、網(wǎng)流等)，用戶可根據(jù)繪制的曲線來分析各狀態(tài)變量的變化趨勢，判斷數(shù)據(jù)的變化。如統(tǒng)計(jì)列車能耗，對司機(jī)動作進(jìn)行評判并把判斷結(jié)果記錄下來，如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)分析

(3) 故障管理。實(shí)現(xiàn)現(xiàn)存及歷史故障查詢、故障診斷、故障統(tǒng)計(jì)等，故障情況經(jīng)過審核后上傳到服務(wù)器，作為故障履歷進(jìn)行存儲，為以后的故障統(tǒng)計(jì)、分析提供數(shù)據(jù)支撐。構(gòu)建基于TCMS控制策略、模糊推理與專家經(jīng)驗(yàn)的故障診斷機(jī)制，建立針對受電弓保護(hù)、主斷路器保護(hù)、牽引封鎖、運(yùn)行事件等幾大類診斷樹，對每一種故障進(jìn)行詳細(xì)梳理，采用逆向定位+正向推理的方式，實(shí)現(xiàn)故障記錄與事件記錄(運(yùn)行工況) 的自動關(guān)聯(lián)[4]，如圖7所示。

圖7 故障及診斷

故障預(yù)警分為閾值類預(yù)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(yù)警(擴(kuò)展供電接觸器、主斷路器等)[5]。

設(shè)計(jì)壽命統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測是指依據(jù)列車設(shè)備的設(shè)計(jì)壽命參數(shù)，統(tǒng)計(jì)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并評估設(shè)備的剩余壽命，如接觸器、斷路器、冷卻風(fēng)機(jī)、牽引電機(jī)及受電弓滑板等，如圖8所示。

圖8 故障預(yù)警

(4) 維護(hù)管理。記錄維修過程經(jīng)過審核后上傳到服務(wù)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(jīng)驗(yàn)規(guī)則的診斷及數(shù)據(jù)挖掘的診斷，經(jīng)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(shí)現(xiàn)對車輛運(yùn)用故障的快速響應(yīng)，可縮短處理時間，提高維修效率，如圖9所示。

圖9 維護(hù)管理

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

圖10 檢修計(jì)劃

3 結(jié)束語

該智能運(yùn)維體系技術(shù)方案的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)是以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、新材料為代表的新興技術(shù)與軌道交通的深度融合，是構(gòu)建下一代軌道交通服務(wù)模式和技術(shù)體系的主要途徑，將實(shí)現(xiàn)城軌列車智能運(yùn)維全壽命周期管理，全面提高車輛的設(shè)計(jì)、制造、維護(hù)及檢修質(zhì)量，列車維護(hù)逐步從定期修走向預(yù)見修。今后還需要進(jìn)一步挖掘大數(shù)據(jù)的潛在價值，完善預(yù)警評價模型，實(shí)現(xiàn)對列車智能運(yùn)維的健康科學(xué)評價，維護(hù)城軌的安全、高效、穩(wěn)定。