吳寶存

（天津?yàn)I海新區(qū)軌道交通投資發(fā)展有限公司，天津 300000）

0 引言

截至2021年底，我國（不含港澳臺(tái)）累計(jì)有50個(gè)城市開通城市軌道交通運(yùn)營，運(yùn)營線路累計(jì)283條，線路總長度達(dá)到9 206.8km，其中地鐵占比78.3%。在軌道交通行業(yè)蓬勃發(fā)展的背景下，城軌車輛段的使用頻率越來越高，城市軌道交通面臨運(yùn)營安全與運(yùn)營成本的雙重壓力，地鐵設(shè)備普遍采用故障維修和計(jì)劃維修管理模式，電力機(jī)車車輛以及車輛段相關(guān)設(shè)備的日常維護(hù)及定期檢修需要檢修人員在車頂上進(jìn)行相關(guān)作業(yè)，稍有不慎極易釀成事故，當(dāng)前采取的措施與方法手段均未較好地確保作業(yè)人員的人身和乘務(wù)與車輛段相關(guān)設(shè)備的安全，主要存在操作效率不高、存在安全隱患、現(xiàn)場提醒不夠、與其他系統(tǒng)契合程度低等不足，且容易造成設(shè)備的維修不足和維修過剩的問題，導(dǎo)致運(yùn)行故障和資源浪費(fèi)[1-4]。

在確保車輛段正常作業(yè)及列車安全、平穩(wěn)、準(zhǔn)點(diǎn)、節(jié)能運(yùn)行的前提下，本文研究構(gòu)建一套科學(xué)、先進(jìn)、經(jīng)濟(jì)的車輛段智能運(yùn)維系統(tǒng)，以便捷、精準(zhǔn)、快速地定位車輛段相關(guān)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)及運(yùn)檢修信息，同時(shí)也可通過車輛段的運(yùn)維信息推測車輛段相關(guān)設(shè)備及列車的運(yùn)營狀態(tài)。

1 城軌車輛段現(xiàn)狀

1.1 檢修現(xiàn)狀分析

隨著我國城市軌道交通快速發(fā)展，列車運(yùn)營效率日益提升，很多地鐵建成后就立即投入全效運(yùn)營，車輛段的日常維護(hù)、保養(yǎng)與維修等工作的重要性日益顯現(xiàn)。當(dāng)前，國內(nèi)城市軌道交通車輛的維修保養(yǎng)方式是按固定周期對車輛段相關(guān)設(shè)備及列車進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng)，較少考慮實(shí)際設(shè)備運(yùn)用狀態(tài)，存在過度維修和缺乏維修的設(shè)備與列車較為普遍，致使部分人力與設(shè)備資源浪費(fèi)并影響整體運(yùn)營安全[5-7]。

1.2 運(yùn)維現(xiàn)狀分析

目前，相關(guān)科研單位及部分供應(yīng)商將列車及車輛段設(shè)備狀態(tài)互聯(lián)與數(shù)據(jù)共享，將列車車載運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、軌旁檢測數(shù)據(jù)、運(yùn)維檢修業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效耦合，進(jìn)而對車輛段及車輛數(shù)據(jù)智能分析、故障診斷預(yù)測及健康管理、輔助應(yīng)急指揮、日常檢測及檢修資源優(yōu)化配置等，能較好地實(shí)現(xiàn)列車狀態(tài)感知與跟蹤、故障診斷預(yù)警、剩余壽命預(yù)測、作業(yè)自動(dòng)化等能力的智能系統(tǒng)，但未構(gòu)建車輛段設(shè)備相關(guān)數(shù)學(xué)模型，不能對其狀態(tài)特征與運(yùn)行機(jī)理、運(yùn)檢修程序及工作原理進(jìn)行深度挖掘分析，不能切實(shí)有效地保障車輛段正常運(yùn)營及列車安全可靠、提效節(jié)能以及車輛段與列車及時(shí)精準(zhǔn)運(yùn)維管理[8-9]。

2 智能運(yùn)維系統(tǒng)研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)字孿生算法基本原理

數(shù)字孿生算法是通過數(shù)字技術(shù)對物理實(shí)體特征、行為過程和行為等進(jìn)行擬化并協(xié)同連通與輔助反饋虛擬實(shí)體模型的過程行為方法[10]，其數(shù)學(xué)模型為：

式（1）～（6）中：MDT為一個(gè)通用的參考架構(gòu)；Pe為物理實(shí)體；u為單元級實(shí)體；s為系統(tǒng)級實(shí)體；ss為復(fù)雜系統(tǒng)實(shí)體；Pe為實(shí)體模型對應(yīng)的虛擬實(shí)體模型；Gv為Pe的幾何模型；Pv為Pe的物理模型；Bv為Pe的行為模型；Rv為Pe的規(guī)則模型；Dd為孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；dp為Pe的數(shù)據(jù)信息流程；dv為Ve數(shù)據(jù)信息流；ds為Ss的數(shù)據(jù)信息流；dk為知識(shí)數(shù)據(jù)庫；df為配合衍生數(shù)據(jù)；Ss為Pe與Ve的功能與業(yè)務(wù)服務(wù)；pe為相關(guān)功能與業(yè)務(wù)屬性；ve為相關(guān)功能與業(yè)務(wù)屬性；de為孿生數(shù)據(jù)信息流；Cn為實(shí)現(xiàn)MDT各種采集與網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備和關(guān)聯(lián)關(guān)系；cpd為物理實(shí)體Pe與孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Dd的連接關(guān)系；cps為物理實(shí)體Pe與孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Ss的連接關(guān)系；cpv為物理實(shí)體Pe與虛擬實(shí)體Ve的連接關(guān)系；cvd為虛擬實(shí)體Ve與孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Dd的連接關(guān)系；csd為功能業(yè)務(wù)服務(wù)Ss與孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Dd的連接關(guān)系；cvs為虛擬實(shí)體與功能業(yè)務(wù)服務(wù)Ss的連接關(guān)系[11]。

由于Pe、Ve、Dd、Ss、Cn模型中數(shù)學(xué)參數(shù)量多于模型個(gè)數(shù)，各式最優(yōu)解不唯一且離散，但MDT是可表示的，則可將上述逆問題轉(zhuǎn)化為凸集優(yōu)化問題，采用線性規(guī)劃方法進(jìn)行求解。設(shè)目標(biāo)函數(shù)為

將其最小化即可得到最優(yōu)解M?DT，即：

式（7）～（8）中：||·||n為p-n范數(shù)；x?ε為滿足重構(gòu)精度的閾值[12]。

2.2 基于數(shù)字孿生的模型設(shè)計(jì)

2.2.1 物體實(shí)體模型

根據(jù)地鐵現(xiàn)場實(shí)際功能業(yè)務(wù)框架及車輛段與列車相關(guān)屬性及特點(diǎn)，構(gòu)建車輛段物理實(shí)體模型：

將車輛段相關(guān)設(shè)備及系統(tǒng)進(jìn)行單元?jiǎng)澐郑瑥?fù)雜系統(tǒng)實(shí)體：

式（10）中：j為專業(yè)；i為系統(tǒng)名稱，其中專業(yè)主要包括：信號(hào)、供電、車輛等，系統(tǒng)名稱包括車輛段綜合管理系統(tǒng)、信號(hào)系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、車輛控制系統(tǒng)等。

系統(tǒng)級實(shí)體：

式（11）中：j為系統(tǒng)名稱；i為子系統(tǒng)名稱，其中系統(tǒng)名稱為ss(,i)，子系統(tǒng)包括車輛段列車、車旁設(shè)備、檢修庫、洗車庫等。

單元實(shí)體：

式（12）中：j為子系統(tǒng)名稱；i為單元名稱，其中子系統(tǒng)名稱為s(,i)，單元實(shí)體包括輪對、受電弓、牽引系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、檢修棚、洗車機(jī)等。

2.2.2 虛擬實(shí)體模型

根據(jù)物理實(shí)體模型Pe并結(jié)合地鐵現(xiàn)場實(shí)際功能業(yè)務(wù)框架及車輛段與列車功能特點(diǎn)屬性構(gòu)建虛擬實(shí)體模型：

并根據(jù)特征信息進(jìn)行類型劃分，幾何模型：

式（14）中：j為系統(tǒng)名稱；i為幾何模型名稱，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，幾何模型包括鋼軌與道岔形狀、尺寸、位置等。

物理模型：

式（15）中：j為系統(tǒng)名稱；i為特征信息，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，特征信息包括軌旁與車載設(shè)備物理屬性、約束、狀態(tài)特征等。

行為模型：

式（16）中：j為系統(tǒng)名稱；i為行為狀態(tài)，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，行為狀態(tài)包括列車與車輛段設(shè)備演化行為、動(dòng)態(tài)功能行為、性能退化行為等。

規(guī)則模型：

式（17）中：j為系統(tǒng)名稱；i為規(guī)則，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，規(guī)則包括設(shè)備與系統(tǒng)使用壽命衰減自增長、自演化和設(shè)備控制算法的自學(xué)習(xí)等。

2.2.3 孿生數(shù)據(jù)

根據(jù)物理實(shí)體模型Pe與虛擬實(shí)體模型Ve功能業(yè)務(wù)特點(diǎn)及實(shí)現(xiàn)機(jī)制及MDT原理構(gòu)建車輛段孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：

并將各系統(tǒng)模型所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與控制信息進(jìn)行分類，車輛段物理實(shí)體Pe數(shù)據(jù)信息流：

式（19）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)信息，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)信息包括車輛段設(shè)備規(guī)格、功能、性能、關(guān)系、運(yùn)行狀況、實(shí)時(shí)性能、環(huán)境參數(shù)、突發(fā)擾動(dòng)等。

Ve數(shù)據(jù)信息流：

式（20）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)信息，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)信息包括車輛段設(shè)備幾何尺寸、裝配關(guān)系、位置、材料屬性、載荷、特征、驅(qū)動(dòng)因素、環(huán)境擾動(dòng)、運(yùn)行機(jī)制等。

Ss數(shù)據(jù)信息流：

式（21）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)信息，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)信息包括算法、模型、數(shù)據(jù)處理方法等。

知識(shí)數(shù)據(jù)庫：

式（22）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)信息，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)信息包括軌道交通故障與非正常處置流程及作業(yè)規(guī)范、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)則約束、推理推論、常用算法庫與模型庫等。

配合衍生數(shù)據(jù)：

式（23）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)信息，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)信息包括車輛段運(yùn)維統(tǒng)計(jì)分析、報(bào)表、決策指引等。

2.2.4 孿生數(shù)據(jù)服務(wù)

根據(jù)地鐵現(xiàn)場實(shí)際功能業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)交互流程并結(jié)合數(shù)字孿生算法原理將車輛段設(shè)備及列車各類數(shù)據(jù)、模型、算法、控制命令與結(jié)果進(jìn)行服務(wù)化封裝并構(gòu)建孿生數(shù)據(jù)服務(wù)：

式（24）中：Pe為車輛段設(shè)備及列車物理實(shí)體模型；Ve為虛擬實(shí)體模型；de為車輛段設(shè)備及列車物理實(shí)體模型Pe、虛擬實(shí)體模型Ve的孿生數(shù)據(jù)信息流。

以模塊組件、系統(tǒng)插件、數(shù)據(jù)與服務(wù)引擎等形式將車輛段設(shè)備及Pe、Ve、de進(jìn)行物理與虛擬實(shí)體的功能與業(yè)務(wù)擬化分別為pe與ve，其中pe的相關(guān)功能與業(yè)務(wù)屬性：

式（25）中：j為系統(tǒng)名稱；i為服務(wù)名稱，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，服務(wù)包括車輛段建模仿真、模型組裝與融合、分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、挖掘、數(shù)據(jù)采集等。

ve的相關(guān)功能與業(yè)務(wù)屬性：

式（26）中：j為系統(tǒng)名稱；i為業(yè)務(wù)名稱，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，業(yè)務(wù)名稱包括車輛段維護(hù)檢修、評估、動(dòng)態(tài)調(diào)度與調(diào)整、趨勢預(yù)測等。

2.2.5 數(shù)據(jù)連接關(guān)系

根據(jù)物理實(shí)體Pe、虛擬實(shí)體Ve、孿生數(shù)據(jù)Dd與數(shù)據(jù)服務(wù)Ss等功能業(yè)務(wù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)交互流程，構(gòu)建各實(shí)體間的連接關(guān)系：

物理實(shí)體Pe與孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Dd的連接關(guān)系：

式（28）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)控制命令，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)控制命令包括車輛段設(shè)備及列車相關(guān)狀態(tài)、運(yùn)行與控制信息等。

物理實(shí)體Pe與孿生數(shù)據(jù)服務(wù)Ss的連接關(guān)系：

式（29）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)控制命令，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)控制命令包括車輛段設(shè)備及列車與其他模型間的協(xié)同聯(lián)控與輔助信息等。

物理實(shí)體Pe與虛擬實(shí)體Ve的連接關(guān)系：

式（30）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)控制命令，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)控制命令包括車輛段設(shè)備及列車虛實(shí)模型的狀態(tài)、控制與差異信息等；

虛擬實(shí)體Ve與孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Dd的連接關(guān)系：

式（31）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)控制命令，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)控制命令包括虛擬車輛段運(yùn)行狀態(tài)、運(yùn)行與控制信息等。

功能業(yè)務(wù)服務(wù)Ss與孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)Dd的連接關(guān)系：

式（32）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)控制命令，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)控制命令包括各模型間數(shù)據(jù)信息流、控制命令與邏輯計(jì)算等。

虛擬實(shí)體與功能業(yè)務(wù)服務(wù)Ss的連接關(guān)系：

式（33）中：j為系統(tǒng)名稱；i為數(shù)據(jù)控制命令，其中系統(tǒng)名稱為s(,i)，數(shù)據(jù)控制命令包括虛擬車輛段設(shè)備及列車與其他模型間的協(xié)同聯(lián)控與輔助信息等。

3 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

根據(jù)地鐵現(xiàn)場實(shí)際功能業(yè)務(wù)特點(diǎn)及車輛段設(shè)備與列車運(yùn)檢修智能智慧化需求，應(yīng)用數(shù)字孿生、虛擬仿真、人工智能等技術(shù)構(gòu)建集車輛段實(shí)體與虛擬、聯(lián)控與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為一體的智能運(yùn)維系統(tǒng)。具體方案如下。

首先組建規(guī)整車輛段設(shè)備及列車實(shí)體Pe，采集各設(shè)備狀態(tài)、運(yùn)行、控制及統(tǒng)計(jì)信息等，然后根據(jù)地車輛段實(shí)體模型擬化構(gòu)建車輛段軌旁設(shè)備、檢修棚、洗車庫及列車等數(shù)學(xué)模型Ve，并完成與實(shí)體模型Pe校核，確保Pe與Ve間功能與性能的一致性；其次是基于Pe與Ve相關(guān)數(shù)據(jù)信息及控制命令構(gòu)建孿生數(shù)據(jù)Dd，實(shí)現(xiàn)車輛段設(shè)備及列車數(shù)據(jù)信息匯集；再根據(jù)車輛段運(yùn)檢修要求及各設(shè)備屬性特點(diǎn)構(gòu)建算法、聯(lián)鎖邏輯與數(shù)據(jù)交互時(shí)序等孿生服務(wù)Ss；最后根據(jù)運(yùn)維需求有序組織地鐵現(xiàn)場車輛段正常運(yùn)營，并將相關(guān)信息及時(shí)準(zhǔn)確無誤地傳遞給其他模塊，同時(shí)啟動(dòng)其他模塊實(shí)現(xiàn)模塊間信息聯(lián)動(dòng)、協(xié)同校核復(fù)核、虛實(shí)聯(lián)通等。

通過求解Pe、Ve、Dd、Ss、Cn的組態(tài)函數(shù)f1、f2、f3、f4、f5，滿足式（8）及其約束條件，求解式（7）的最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)Pe漸進(jìn)逼近于Ve，各系統(tǒng)間延時(shí)誤差對協(xié)同控制影響接近于0，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對車輛段設(shè)備智能智慧運(yùn)檢修提示、虛實(shí)聯(lián)動(dòng)協(xié)同、運(yùn)營狀態(tài)監(jiān)控、運(yùn)維決策指引與統(tǒng)計(jì)分析等。

4 結(jié)語

本文分析了既有城市軌道交通車輛段運(yùn)檢修現(xiàn)狀、方式與存在的問題，結(jié)合我國城市軌道交通車輛段設(shè)備運(yùn)檢修現(xiàn)狀及存在過度修與欠修等特點(diǎn)，基于數(shù)字孿生技術(shù)研究了城市軌道交通智能運(yùn)維系統(tǒng)。文中以車輛段運(yùn)檢修功能業(yè)務(wù)框架及實(shí)現(xiàn)方案為研究主體，應(yīng)用數(shù)字孿生算法構(gòu)筑真實(shí)車輛段與虛擬車輛段連通模型，橫向串通各專業(yè)組件與功能業(yè)務(wù)，縱向貫通物理實(shí)體、虛擬實(shí)體、孿生數(shù)據(jù)與孿生服務(wù)間各個(gè)環(huán)節(jié)，搭建了真實(shí)車輛段與虛擬車輛段連通平臺(tái)并實(shí)現(xiàn)了城市軌道交通車輛段運(yùn)維智能智慧化于一體的技術(shù)方案，為城市軌道交通各專業(yè)各系統(tǒng)維護(hù)升級、狀態(tài)檢測以及故障和非正常與應(yīng)急處置等提供一定的理論與方法參考。