摘要：现阶段，随着我国城市轨道交通客流的快速发展，客流量不断增长与车辆供给不足之间矛盾日益突出，而车辆供给水平很大程度上依赖车辆运营和维修服务水平的持续提升。本文提出的城市轨道交通车辆智能运维系统可为城市轨道交通车辆基于状态的预防性维修和车辆服务效率全面提升提供可靠的技术支持。本文简要介绍了智能运维系统发展，对目前城市轨道交通车辆维修现状及存在的不足进行了说明，在此基础上提出了城市轨道交通车辆智能运维系统设计工作流程及技术框架，展望了该系统应用前景。
关键词：城市轨道交通；车辆智能运维系统；探索与研究
引言
城市轨道交通对城市发展起着重要的带动作用，而城市发展对城市轨道交通安全可靠、高效集约、网络化、智能化的发展也提出了越来越高的要求。如何在保障城市轨道交通系统安全可靠运营的基础上最大限度地降低维修成本，在满足可持续发展战略要求的同时，提升城市轨道交通设备智能化管理水平，成为轨道交通行业广泛关注和研究的热点。智能运维系统是建立在设备基础上的、以状态修模式为主要发展目标的智能化、数字化系统，其依托大数据中心，结合设备履历数据，并借助实时监控设备，采集和分析城市轨道交通车辆的运行和检修数据，判断设备故障趋势，诊断设备的运用健康状态，从而实现故障预警和分级报警，指导关键设备现场维修作业的智能化管理。
1城市轨道交通车辆维修现状及存在的问题
城市轨道交通车辆是一个复杂的设备系统，涵盖了机械、电气、材料等多种学科，因此，深入分析城市轨道交通车辆维修现状及问题，可对城市轨道交通车辆智能运维系统工作流程设计及技术框架搭建提供支持。
1.1现状
城市轨道交通是一个城市的交通骨架，在疏导交通、引导城市发展格局上起到了重要作用。城市轨道交通车辆作为城市轨道交通企业重要的运营维护对象，如何更好的平衡车辆供需这一矛盾体，是近年来的研究热点之一。以国内某地铁公司为例，其投入使用的车辆多为中国中车公司制造，都安装了传感器，用于采集车辆运行时某些关键部件的状态信息，且车上均安装了EVR系统，车辆回库待检时，工程师可下载故障数据及运行数据。
1.2存在的问题
相对于智能运维系统在电力系统及航空系统的成熟应用，在城市轨道交通车辆上智能运维系统的应用还存在诸多不足，需从以下几个方面进一步完善和提升。
1.2.1实时监测种类不全
城市轨道交通车辆上传感器多安装于制动系统、车门系统、电气系统等，能实时监测的关键部件不全。而对车辆安全行驶及乘客舒适度影响最大的走行部，目前没有更好的监测手段。特别是针对走行部轴箱轴温是否异常的检测，仅限于在轴箱外部贴温度试纸的方法，待车辆回库后，由日常检修人员观测记录。这种方法无法获得车辆运行过程中实时轴温数据，在轴温异常时也无法及时发现，具有很大的安全隐患。
1.2.2过修欠修
目前我国大部分城市轨道交通企业对于车辆维修常分为日检、周检、双周检、月检、半年检、架修、大修等修程修制，极易出现过修情况，造成成本浪费。由于大部分城市轨道交通企业未对车辆各部件或零件建立维修数据库，可能会出现某部件或零件已达到需维修或更换的阈值，却因为检修人员按照规程不予以维修或更换，造成欠修情况，形成安全隐患。多数学者认为基于状态的预防性维修是解决过修欠修问题的方法之一。
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2车辆智能检修系统
车辆智能检修系统通过传感、激光、图像识别、红外线等状态监测技术获取车辆走行部以及车体的状态数据信息，通过模式识别、特征匹配、深度学习等数字图像处理技术有效识别车辆异常状态，以提高检修效率，节省人力成本。
2.1智能检修机器人
智能检修机器人利用机器人技术、机器视觉技术及多种控制技术和先进算法，在动态和静态情况下采集车底、车侧高清图像，并通过图像处理技术判断车辆异常，可降低人工劳动强度，改善作业环境，提高检修效率。车底定位模块分为面阵相机和线扫相机2部分，面阵相机用于定位车底设备，线扫相机用于采集车底设备图像。此外，还应用轮轴编码器确保采集的车底图像稳定、不发生抖动。通过使用相机对车底设备进行高清拍摄，实现对设备异常形态、设备异常变化的智能监测，从而快速识别故障点，确定故障位置及故障等级，给出故障判断，引导人员使用与设备相对应的检修标准、工器具进行维修，最终实现故障的快速诊断和准确报警，提高检修效率。智能检修机器人的核心技术在于面阵相机的设备图像故障定位、线扫相机的图像处理算法测试以及机械臂控制。
2.2走行部智能检测
走行部检测系统安装在城市轨道交通车辆入库线上，以不停车检测的方式，自动完成对走行部及闸片的高清图像获取，自动监控走行部异常状态。通过利用库内轨旁检测设备对车侧部分进行图像采集，能够获取车辆走行部侧面的清晰过车图像，再通过数字图像处理技术，实现对走行部及闸片的异物检测以及对关键部件缺失、变形等的异常监视。走行部智能监测系统的核心技术为：在过车速度不均匀引起图像纵向畸变和车体上下振动引起横向畸变情况下的图像采集以及分析处理算法。
2.3其他规划布局
车辆360°视觉检测能够对关键部件的常规测距和可视部位的图像进行自动监视，检测范围包括螺栓、螺母的松动及丢失，各类管线脱落，异物侵入，受流器、牵引装置、牵引电动机、齿轮箱等关键部件的脱落、丢失、变形等。如发现异常，能及时发出自动报警提示。轮对数字激光检测可以快速、准确、高效地测量车轮踏面轮廓、车轮直径和轮对内侧距，并通过无线数据传输，实现对车轮踏面磨耗和轮轨接触关系的分析，从而对车辆稳定性进行安全预警，同时为轮对镟修决策提供指导，提升列车运行的安全性，并延长车轮的使用寿命。此2项应用使车辆轨旁检测功能得到完善，有助于实现对车辆走行部和车体的智能化检修，减少维修人力配置，节约检修成本，避免过度维修。
2.4确定需监测的关键部件
城市轨道交通车辆是一个复杂的机电系统，因此如何定义关键部件是一个需要解决的问题。由于城市轨道交通本质上是面向社会的具有公益性质的非营利性运输方式，是公共交通的重要组成部分。城市轨道交通运营公司的主要目的是在保障车辆运营安全及运营成本最小的前提下，最大限度的提高运输效率。因此，可按照车辆运营安全、运营秩序、乘客舒适度等原则和重要程度顺序来确定需监测的关键部件。
结语
城市轨道交通车辆智能运维系统是城市轨道交通车辆专业实现基于状态的预防性维修的重要手段之一，该系统可以显著降低维修保障费用，大幅提高维修保障效率，提高设备可靠性。对于城市轨道交通车辆专业将具有以下意义：（1）通过减少备件、保障设备、维修人力等保障资源需求，降低维修保障费用 [3]；（2）通过减少过度维修次数，特别是计划外维修次数，缩短设备全生命周期中维修时间，提高车辆上线率；（3）通过实时监测及故障诊断，减少车辆上线期间故障引起的风险，保障运营安全。
参考文献：
[1]詹炜，徐永能，王依兰.城市轨道交通车辆智能运维系统应用研究[J].城市公共交通，2018（12）.
[2]刘述芳.城市轨道交通关键设备智能运维系统初步建构[J].设备管理与维修，2018（2）.
[3]李聪.地铁信号系统智能运维方案设计[J].铁道通信信号，2019（2）.
[4]杜永生.智能运维，基于自学习的自动化运维[J].信息通信技术，2018（1）.
论文作者:周忠良
论文发表刊物:《基层建设》2019年第18期
论文发表时间:2019/9/21
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