深圳地铁车辆智慧运维及其应用

     深圳地铁车辆智慧运维及其应用                  一背景随着信息产业的快速发展，“互联网+”、大数据、云计算、云存储、物联网等技术在各行业中得到充分运用及验证，这为传统轨道交通行业技术升级提供了可能。国家“十三五” 规划 污水管网监理规划下载职业规划大学生职业规划个人职业规划职业规划论文 重点提出对先进轨道交通技术的专项研究。在2017年上海轨道交通高峰论坛，行业专家对轨道交通运维智能化与健康管理进行了深入专题探讨，认同智慧运维是今后轨道交通行业发展方向。轨道交通运维具有专业技术复杂、科技含量高、安全要求高等特点，且轨道交通需要连续运营，其设备巡检、维护试验、备品备件、物资储备等诸多环节都必须高效、有条不紊地运作。目前运营单位普遍采用人工巡检、纸质或电子记录、人工分析为主的工作模式，效率低、成本高等缺陷日益显现，整体运维体系的变革迫在眉睫。二国内外轨道交通行业智慧运维现状国内外轨道交通行业智慧运维处于探索阶段，名称不同，范围有差异，但鉴于地铁车辆设备的特点，行业内智慧运维绝大部分案例会首先在地铁车辆上实施。日本、法国、英国等正对地铁车辆的智慧运维研究进行尝试，在检修管理方面基于现代管理理念，重视数据采集与分析，依托先进的计算机网络，把相关岗位人员密切联系在一起，整体考虑运用和维修一体化管理的业务需求，通过开发车载控制管理信息系统实现，集成了强大的状态监测和故障诊断系统，检修基地与调度中心、车辆厂家等信息交互，实现地铁车辆运用维修产业价值链高效联动。香港铁路综合管理系统开发始于1998年，积累了较为成熟的信息化经验，实施3年就降低地铁车辆维修成本近4亿元，同时又使工作质量和效率大幅提升。2017年，上海地铁维护保障有限公司、上海地铁信息中心与中车长春轨道客车股份有限公司、中车青岛四方车辆研究所有限公司联合，以14号线建设项目为依托，开展“城市轨道车辆数据智能监测与应用示范 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 ”，共同建设开发集 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 制造、运用维护、检修改造于一体的应用平台及示范列车。上海地铁同时与中车株洲电力机车有限公司以上海地铁1号线为依托，开展“司机驾驶行为评估系统”的设计与研发，拟在大数据应用的基础上，对司机驾驶行为进行评估，在其考核、培训等方面提供建议。北京地铁以燕房线为试点，探索建立一个集信息集成、集中管控、安全防护、智能决策于一体的综合自动化车辆段的检修管理系统，实现地铁检修的智能化，提高车辆段的管理水平，降低检修和管理成本，提高工作效率。三深圳地铁车辆智慧运维总体规划深圳地铁车辆智慧运维系统将车辆各子系统健康管理数据、地面检修维护数据和车辆状态监测数据通过智慧运维平台进行融合，再结合资产管理系统和运营统计分析系统等管理系统的相关统计基础数据，搭建出“智慧车辆+智慧检修+智慧监测”的车辆智慧运维大数据平台，运用大数据挖掘和机器学习等技术手段，完成维修时机建议、备件库存优化、修前自动分析等功能，实现部件全寿命状态维修管理。车辆智慧运维系统最终对接运营总部智慧运维平台。图1车辆智慧运维平台框架（一）智慧运维系统组成及特点智慧运维系统包含智慧车辆、智慧检修、智慧监测三大板块，把车辆实时信息、地面检测信息、监测信息的数据融合，实现大数据分析与应用，完成车辆的健康管理、作业 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 智能化和车辆重要系统在线监测功能。1.车辆智慧运维实现“智慧车辆、智慧检修、智慧监测”三个子系统数据的整合建立面向产品全寿命周期和覆盖完整运维业务链的地铁运维数据融和平台，实现地铁运维数据沉淀，充分挖掘地铁运维数据的价值，实现地铁运维模式从故障维修、计划维修向状态性维修转变，提升安全运营保障能力。2.车辆智慧运维系统具备无限扩展及数据兼容功能可以随着技术不断发展，将新技术应用到车辆、轨旁在线监测中，并将其数据融入智慧运维平台中。3.智慧运维系统能与总部的智慧平台存储共享达到数据中心大数据统一存储、集中管控、数据分析技术统一。（二）实施路线图规划五年完成，分三个阶段实施。图2技术方案实施规划为保障车辆智慧运维系统功能的扩展、技术升级的可持续性，在总体设计时充分考虑了与运营管理云平台、车载设备之间关系，同时对系统扩展性及兼容性特别予以关注。技术方案以用户需求为导向设计，规划了运营管理云平台及大数据中心的接口，并接入运营管理云平台，实现资源整合和共享，具备兼容各类车辆健康系统的能力。智慧运维系统实现对深圳地铁各线车辆、监测系统数据的一体化管理，并与深圳地铁资产管理系统进行对接，满足车辆中心日常“运、检、修”全链条的管理需求。车辆智慧运维系统与智慧车辆实现信息交互，每列智慧车辆配置一套健康管理系统，车载智能中心作为其核心部件，能够对车辆及各子系统数据进行实时采集、存储、故障诊断和分析预测，具备实时将以上数据通过车地无线传输至智慧运维系统。具备较好的扩展性和兼容性，软件采用接口标准化设计，形成标准化接口协议，具备多类型数据接入，可以集成不同软件供应商的产品，保证系统的软件管理、系统扩容和业务维护不依赖于单一厂商产品；软件开发采用主流语言，兼容所有结构化数据库、显示器、服务器；涉及的软件接口协议和二次开发平台应统一规范并全面开放。在项目竣工验收前，提供完整的项目开发设计文件及接口和二次开发平台的源代码；允许第三方供应商在自己容器中进行数据挖掘分析，系统对挖掘结果的准确率等指标进行评估，促进第三方供应商之间的竞争；硬件采用模块化的框架结构，单一模块的更新等不影响其他模块的正常使用，灵活支持新需求的扩展，以满足新线、新车扩容需求。第一阶段确定的具体项目包括以下几个。①11号线搭建智慧运维显示大屏，同时选取11号线2列车、8号线1列车新车进行智慧车辆改造、研制，其中车辆子系统具备健康管理。②选取3号线横岗车辆段进行车地无线传输系统部署。③6号线、10号线车辆健康管理系统数据接入智慧运维平台，并研究工程车健康管理方案。④与总部内其他专业数据实现融合、共享。⑤车辆智慧运维系统并入总部智慧运维平台。（三）车辆智慧运维子系统1.智慧车辆实现地铁车辆上九大车载关键子系统实时在线故障诊断报警、故障趋势预测等健康管理，达到对部件可靠性客观评价、改进车辆设计、指导车辆RAMS管理、运用情况反馈供应商，主要体现在以下几个方面。（1）车辆多系统数据融合车辆TCMS数据与具备智能监控子系统生成的监控数据间实现融合。（2）车载数据集中存储、传输确保车载数据统一格式、地址、时间存储；高速、智能、安全传输。（3）九大车载关键子系统健康管理包括走行部、车门、受电弓、牵引、制动、空调、火灾报警、照明、PIS等9个车载子系统健康管理，及部件实时故障预警、亚健康诊断、部件寿命状态预测，构成车辆子系统健康状态管理，最终实现系统部件全寿命周期管理。（4）正线分级安全管控和快速应对对于正线发生的车辆故障，通过自身的智能控制设备实施故障智能处理，若处理无效，给予司机必要的故障处理指引提示，通过监测系统实时将故障现象在DCC、OCC进行显示，实现故障快速、分级响应。（5）乘坐环境智能调控通过智能监控设备根据拥挤度实现客室车厢温度、广播音量等智能调控。（6）部件可靠性客观评价通过智慧运维系统对工单中的部件故障情况分类统计、数据深度挖掘，可以实现对部件的统计分析，进而实现对供应商评价，为车辆设计质量改进提供指导依据。2.智慧监测侧重与车载在线检测系统、轨旁在线检测系统多层次的数据融合，实现以车辆为中心的大数据挖掘和建模等，构建车辆全方位的健康管理。主要体现在以下几个方面。图3智慧监测示意（1）轨旁走行部在线监测主要包括车辆走行部部件的监测。具体包括轮对失圆、轮对尺寸检测、轮温、轴温、制动电阻温度等检测功能。（2）轨旁受电弓在线监测能对车辆受电弓姿态、碳滑板尺寸、部件缺失、拉弧状态、部件温升、接触网部分参数等实时监测及数据回传。（3）车辆图像分析系统对车辆可视关键部件动态监视，由车底走行部、车顶、车侧三部分组成，通过“图像线扫技术”、“图像特征分析”和“模式识别技术”等多种技术手段，实现车辆外观关键可视部件变形、异物掉落、部件缺失等日常检测分析，指导检修人员进行检修作业，提高工作效率，同时为实现车辆状态修提供依据。3.智慧检修实现检修作业机器人化及人工机器化，采用先进技术实现标准化作业、智能化过程控制，取代部分人工检修，大幅提高作业效率，提高车辆常规检修质量。（1）标准化作业系统开发智能手持终端和数据管理后台，利用AR技术、人工智能技术、移动通信技术等，辅助传统的人工巡检方式，实现巡检任务信息化分配；对检修工人轨迹追踪；对检修质量进行监控；实现过程控制、报警和事后追溯。后期通过人员行为分析及调整，改善检修质量。（2）无人机器检查结合视觉线路规划、图像分析技术，应用于地铁车辆车顶受电弓检修，消除车顶作业人员触电、高空坠落隐患；无须接触网断电，替代人工进行受电弓外观检查，大幅提高作业效率。（3）机器人检查采用视觉引导技术，应用于地铁车辆车底检测、车体轮廓线探测，消除地沟作业人员撞伤刮伤隐患；提高发现异常准确性，杜绝人员失误导致检修质量不可控。（4）架大修自动化生产线打造车辆部件自动化流水线，降低劳动强度，提高生产效率和维修质量，设计专用工装夹具和传输工具取代或大幅减少使用移动升降平台、天车等作业工序；将现场目视化、防呆防错措施、生产信息化、岗位可视化标准操作指引等元素融入作业工位，实现作业质量可控可追溯。（5）智能物流系统解决以下仓储管理问题。①流程冗杂，效率不高。②体量庞大，统筹管理不足。③管理粗放，细化管理不足。④作业原始，信息化程度低。⑤数据浪费，业务支撑数据不足。通过智能物流系统可实现物料的自动上架和下架、仓储存货信息化管理、物料配送控制及生产现场的物流联动、最低量自动预警、管理可视化等，并且通过对管理流程各个环节信息的自动采集，完成对库存情况实时掌握、数据分析及物流过程全方位管理，与自动化生产模式的互联互通，实现仓储管理模式从事后管理转变为事中管理、实时管理。（6）跨专业数据融合实现车辆、轨道、供电、信号、生产设备等五大地铁专业的运维数据高度融合互用，多维度验证各专业系统部件状态，促进各专业系统自我调节及接口良性匹配。地铁运维业务链的数据融和平台，实现地铁运维数据沉淀，充分发挥地铁运维数据的价值。（7）状态修图4状态修示意通过地铁车辆智慧运维数据挖掘、多维算法优化等成果应用，实现从一线检修到二线架大修的全寿命状态维修。能做到自动派单、维修时机提供建议、备件库存优化、修前自动分析等高效的生产运作模式。四车辆智慧运维应用目前深圳地铁11号线车辆已安装1列车智能门控器、走行部在线监测、受电弓在线监测，正线安装轨旁走行部和受电弓在线监测，数据通过4G回传至智慧运维服务器，服务器已与资产管理系统和运营统计分析系统对接。（一）智慧运维平台搭建实现车辆运营表现、检修管理、状态监控等统计分析功能。以上结果通过大屏显示，具体有：全网车辆服务可靠度、晚点情况统计、车辆中心工单情况统计、车辆屏界面以及列车走行部和车门系统部件状态和寿命评估，后续将按照规划逐项完善。界面如图5所示。图5智慧运维系统大屏显示界面（二）实际应用案例1.轮对尺寸代替人工测量7号线、9号线、11号线车辆段内出入段线已经安装轮对尺寸检测设备，当列车通过时可以精确测量出轮对的轮径、轮缘厚度、轮缘高度、内侧距、径向跳动等相关尺寸，其中轮径、轮缘厚度、轮缘高度测量精度为±0.3mm，内侧距测量精度为±0.5mm，经验证精确度达到检修要求，正在着手开展采用此设备替代人工测量，以节约人工成本。2.受电弓滑板尺寸测量指导更换通过在线监测系统检测出受电弓碳滑板厚度，当超过最低厚度数值时，发出故障报警信息，尽快安排更换超标碳滑板，其中滑板厚度测量精度为±0.5mm，弓头尺寸偏移量测量精度为±3mm，测量精度均达到检修要求，保证了不失修、不过修，同时为研究磨耗规律提供依据。3.检测数据确认轮对失圆故障2017年11月至2018年11月间，11号线轨旁在线检测系统已经诊断出23起列车轮对失圆故障，经手动测量得以确认失圆，安排镟轮后故障消失，大大改善轮轨关系。4.牵引电机轴承振动数据判断轴承故障走行部在线监测系统曾检测出2号线列车轴承电机批量故障，经返厂分解电机发现轴承滚子剥离严重，目前已经完成全部2号线一期列车电机非驱动端轴承更换，避免列车正线电机轴承固死等恶性故障。5.数据分析结论深圳地铁2号线208车共16台电机非动端轴承，分析结果如下。（1）5台电机非传动端在滚子故障信息，建议分解；（2）11台电机传动端存在滚子故障信息，建议跟踪。表1在线监测系统检测出电机轴承故障　　　车辆号　　结论轴号20822083208420851轴电机非传动端存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议分解存在轴承滚子故障信息，建议跟踪2轴电机非传动端存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议跟踪3轴电机非传动端存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议分解存在轴承滚子故障信息，建议分解存在轴承滚子故障信息，建议分解4轴电机非传动端存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议跟踪存在轴承滚子故障信息，建议分解|Excel下载表1在线监测系统检测出电机轴承故障通过众多先进的监测设备，可以提前精确诊断出部件故障，结合大数据挖掘分析，能实现对各种修程、修制优化分析，推进修程延长，真正实现状态修，达到节约人力成本和降低物资消耗、降低运营成本、推动地铁车辆维保体制变革目的，实现经营地铁目标。五小结通过对国内同行业智慧运维调研，发现国内智慧运维均停留在将列车原有的故障数据或显示界面在地面终端实时展示出来，未对系统进行健康管理以及对列车数据深度挖掘和利用，并未实现真正意义上的车辆智慧运维。我们坚持以“用户需求为主导，让数据产生价值”为宗旨，推动开展地铁车辆智慧运维系统的建设，有利于提高装备水平、提升装备状态感知能力、优化全寿命管理模式，助力智慧运维发展，最终实现状态修，降低运营成本，推动地铁车辆维保体制变革，从“运营地铁”向“经营地铁”转变，为轨道交通行业发展做出贡献。 -全文完-