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摘要：城市轨道交通车辆是集机械、电子、微控制、通信信号等高新技术于一体的技术密集型机电一体化产品。相关研究表明，车辆的维修成本约占整个地铁设备维修成本的40%，合理的车辆维修模式可以为地铁的经济运营打下良好的基础。
地铁车辆维修模式的发展趋势是将目前计划预防性的维修方式，转变为基于状态的维修。基于状态维修的核心就是使用实时、在线式的车辆监测及车辆信息管理系统，通过对车辆的技术诊断，随时掌握车辆各系统出现的故障及运行工况，根据车辆各系统的状态信息，确定是否需要维修，什么时候最适合维修。基于状态的维修可以提升维修的有效性，降低维修的资源消耗，是未来轨道交通车辆维修的发展方向。然而在现阶段受限于技术水平等因素还不能完全发挥其优势，笔者探讨的城市轨道交通车辆维修信息系统是轨道交通车辆实行状态维修的有力工具，配合检测、监控等技术的发展能够有效提升轨道交通车辆的维修效率。
关键词：城市轨道交通车辆；维修；需求分析；系统框架
1城市轨道交通车辆维修模式
1.1维修模式的发展历程
随着维修工作逐步发展，维修类别也得到了有效的细化与完善。简单来说，城市轨道交通车辆维修模式发展历程，由最初的手工维修演变到当然具有较高科技含量的综合维修，设备维修管理经历了不同的维修体系。
1.2轨道交通维修模式现状
经过了长时间发展，城市轨道交通设备维修模式主要分为了三种：定期、状态以及事后维修。在社会不断进步背景下，国际上逐步出现了智能维护、TPM、RCM、绿色设备维护、e-维护等多类维修理念与模式。但是，上述维修理念与管理方式大多数都是依据定性判断以及主观经验来进行维修决策，并没有采用模型以及定量分析方法来进行决策，从而导致所制定决策缺乏足够的合理性与科学性。此外通常是外部服务商来执行与完成维护工序，也就是说维护工序中的关键环节是由采购外部服务来完成。只要下达维护工单，就能够通过SAPERP的需求管理模块及时捕捉到具体的备件物料需求，当物料需求计划（MRP）运行后，便可形成备件的库存预留。如若备件库存数量过少时，可以生成备件的采购请购单。
1.3维护工单的调度
部分集团企业属于大型资产密集型，维护计划员要想优化调配现有的维护工单必须要采用资源计划工具。不但要对各个维护人员的工作负荷进行均衡，而且还需对具体维护工单所对相应工作人员的要求也进行全面考虑。SAP提供了资源计划工具，负责调度的工作人员便可以全面掌握目前一定时间内待分配的维护工单情况，以便于能够有针对性开展调整与改进工作。
2轨道交通车辆维修信息系统需求分析和整体架构
2.1需求分析
提高效率、降低成本是轨道交通车辆维修模式变革的根本目标，通过技术与模式的双重革新来实现由现有模式向基于状态维护的转变。基于此目标，车辆维修信息系统需要完成的工作包括:数据管理、计划编制、计划执行、过程管理、系统维护等。
数据管理是实现车辆维修保障资源共享的前提，分为两部分:①管理车辆制造单位、咨询单位和监造单位等提供的原始数据，制定车辆维护参数;②编制标准化操作流程，确定进行维修的关键节点等信息。
计划编制是从数据管理模块获得车辆的时间节点等信息后根据相关部件的状态信息综合生成其维修计划。计划编制模块可根据车辆维修部门的需要具体设定参数，提前一定的时间生成车辆的隔日检、月检、架修等计划。
计划执行管理车辆某一具体的维修任务。计划执行模块处理车辆所有的例行维修任务，将会显示一辆车要进行的每一项维修工作，其主要参考数据来源于计划编制模块。过程管理是根据可以投入使用的维修资源(包括人员、备品备件、场地等)得出某一列车某一维修任务的时间计划。过程管理实时跟踪某一维修任务的工作，计算出其消耗的各项资源，使得整个维修过程都处于有效的监控之下。
系统维护具备基本的系统底层操作功能，系统使用单位也可根据实际情况设定相关阀值数据。
2.2整体框架
国外很早就开始了对基于状态的维护管理系统的研究，形成了一系列标准规范。美国机械信息管理开放系统联盟给出的基于状态维修的开放式系统架构的定义为:该规范是基于状态的维修系统内部流动信息的标准架构。即是基于状态的维修领域的一种节省费用、提高协同能力和竞争力、融合设计变更、促进协同的方法。
基于状态的维修以物联网技术为基础，以设备状态信息与处理技术及维修分析决策技术为核心，通过监测装备的当前状态，应用状态监测技术和故障诊断等技术对故障或缺陷进行诊断、检测和隔离，确定装备的状态，进而进行维修分析及决策，并实施维修活动。本系统结合城市轨道交通车辆维修、维护的需求，基于状态的维护管理系统模型特征建立了5层开放式系统。分别是数据采集层、数据处理层、状态监测层、故障诊断层和故障预测层，见图1。
1)数据采集层
用于采集轨道交通车辆上的实时数据，并进行简单的预处理，并将数据信息提供给其它模块。
2)数据处理层
用于完成数据分析处理任务，为上层模块提供信息。
3)状态监测层
将数据处理模块的处理结果与设定的状态参数进行对比，如果超出了限定临界值，则向系统发出维修预警。
4)故障诊断层
监控车辆各子系统及组成部件所处的性能状态。一旦子系统或部件的性能状态出现波动，则对波动状态数据进行分析，反馈可能发生的故障。
5)故障预测层
用于辅助最后车辆维修决策的生成，给出车辆子系统或部件的可能工作时间，并给出相应的维修、维护任务和标准化操作流程。其决策依据主要来源于前面底层的各项数据。
中间件技术是目前实现5层开放式模型各层的功能的最有效工具，可以使用公共对象请求代理体系结构、企业级Javabean、组件对象模型或分布式组件对象模型等成熟技术来实现。
3系统部署
本系统的部署情况如图2，整个系统的数据库和服务器位于信息中心
论文作者:刘东宇
论文发表刊物:《防护工程》2018年第7期
论文发表时间:2018/8/9
标签：车辆论文; 状态论文; 计划论文; 模式论文; 系统论文; 轨道交通论文; 技术论文; 《防护工程》2018年第7期论文;