羅遠

（長沙市軌道交通集團有限公司，湖南 長沙 410000）

城市軌道交通具有安全可靠、高效節(jié)能的特點，對緩解城市交通壓力的效果是有目共睹的。隨著國內(nèi)城市建設的飛速發(fā)展，人口流動速度成為決定城市發(fā)展的關鍵因素，地鐵發(fā)展速度迎來新的爆發(fā)期，同時對地鐵運行的安全性、高效性、低成本、網(wǎng)絡化、智能化程度的要求也是水漲船高。地鐵運行車輛是運載乘客的直接載體，是安全運輸、舒適乘坐的最直接呈現(xiàn)載體，其運行成本與維修成本是運營單位管理水平與運維水平的直接體現(xiàn)。在保障地鐵系統(tǒng)安全可靠運行的基礎上，科學、智能的提升管理與運維水平，降低運行與維修成本已然成為軌道交通行業(yè)廣泛關注與重點研究的熱點問題。

近年來，車輛制造水平顯著提高，車輛狀態(tài)修模式管理體系較為完善，伴隨人工智能、大數(shù)據(jù)、設備檢測技術(shù)的發(fā)展，以智能化、數(shù)字化為特征的車輛智能化維修管理體系正被不斷推廣應用。智能化維修管理體系依托大數(shù)據(jù)技術(shù)支持，結(jié)合車輛運行設備歷史數(shù)據(jù)與運行參數(shù)，采用人工智能算法，對車輛狀態(tài)與設備故障進行分析與診斷，預測設備壽命，并以此指導現(xiàn)場維修作業(yè)。智能化維修管理體系的成功應用需要以車輛故障的分析與研究為基礎，特別是關鍵運行設備，因此，本文首先對車輛故障管理的分析與關鍵難點進行研究，并以此為基礎對車輛智能維修管理體系進行合理優(yōu)化，使之能夠在更多實際場景進行應用，改善維修管理水平，提升維修質(zhì)量與效率。

1 地鐵車輛故障管理現(xiàn)狀

地鐵車輛故障管理重點依靠數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與診斷分析系統(tǒng)，通過對車輛現(xiàn)場中的質(zhì)量檢驗、運行操作、故障與缺陷檢測記錄，完成車輛運行狀態(tài)的動態(tài)數(shù)據(jù)收集，依托新型傳感技術(shù)、智能儀表技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、高端芯片激技術(shù)以及控制技術(shù)，實現(xiàn)地鐵車輛在線監(jiān)測、診斷等功能，能夠為用戶提供系統(tǒng)故障預測與車輛運行狀態(tài)分析數(shù)據(jù)，為智能檢修提供重要參考。地鐵車輛故障管理歸屬于運維單位中心領導決策層面，目前國內(nèi)地鐵公司與運維單位多采用狀態(tài)檢修，在平衡保障車輛運行狀態(tài)與車輛過剩維修時均面臨較大困難。

1.1 車輛關鍵部件故障調(diào)試數(shù)據(jù)不完整

我國地鐵規(guī)模發(fā)展與車輛技術(shù)發(fā)展呈現(xiàn)出不平衡，地鐵車輛為滿足飛速發(fā)展的地鐵運行規(guī)模，造成車輛種類繁多，車輛信息化建設不足現(xiàn)象尤為嚴重，很多運行車輛的前期可靠性報告不足，診斷與維修資料缺失或者停留在紙質(zhì)材料中；車輛維修人員水平較為單一，故障處理過程中難以將參數(shù)信息進行較為完整的保存，且維修水平參差不齊，數(shù)據(jù)可靠性較低，因此地鐵車輛故障管理前期數(shù)據(jù)不足，后期需要通過大量的時間與維修經(jīng)驗的積累。

1.2 車輛對關鍵部件預測精度要求與預警技術(shù)存在矛盾

車輛運行狀態(tài)主要取決于關鍵部件的運行狀態(tài)，為了迎合新時代地鐵發(fā)展，對車輛關鍵部件的預測精度越來越高，要求越來越細，需要對車輛關鍵部件運行狀態(tài)通過多渠道進行采集，并對預警閥值做出科學劃分與準確定位，并能夠?qū)Τ鲱A警閥值的數(shù)據(jù)進行自動識別與有效分析；然而傳統(tǒng)的維修管理與技術(shù)尚未達到要求，傳統(tǒng)維修管理對預警閥值的設定與劃分無明確的界定，需對現(xiàn)有維修管理方式進行科學升級。

1.3 車輛故障管理一體化程度要求高

車輛故障管理系統(tǒng)的運行過程涉及到故障采集、編碼、記錄、傳遞，故障信息流轉(zhuǎn)需要統(tǒng)一、規(guī)范的流程，維修效果需要對維修計劃、成本、備件成本以及管理制度進行量化評價，維修現(xiàn)場需要對故障進行再次檢測、維修效果評測等一系列流程均需統(tǒng)一、規(guī)范的流程，對車輛故障管理一體化要求程度較為嚴苛。

1.4 車輛故障管理分析過程復雜、信息化要求程度高

車輛故障管理分析對車輛關鍵部件以及典型故障完成模型建立，通過對歷史數(shù)據(jù)進行學習，計算出特定部件特定故障的評價指標參數(shù)，引入現(xiàn)場維修流程與管理策略，確定價值系數(shù)，最終得出維修指導建議，并對系統(tǒng)維修效果進行后續(xù)記錄，進行自身參數(shù)修定；分析維修過程中涉及的每個部件的參數(shù)均需要數(shù)字信息支持，然而車輛系統(tǒng)復雜、原始信息雜亂無章、資料格式不統(tǒng)一等現(xiàn)象突出，對效率提升、成本較低的信息化需求高，建設過程較為困難。

2 車輛智能化維修管理體系建設

2.1 車輛智能化維修管理體系功能需求

針對傳統(tǒng)檢修模式模塊化、智能化程度不高，因此在車輛智能化維修管理體系建設時，需要對體系功能進行需求分析，主要應包括以下功能.

（1）車輛運行數(shù)據(jù)顯示功能，主要對線路編號、車輛編號、運行線路長度、換乘站點信息、車輛行駛里程、車輛預約檢修時間等信息進行顯示。

（2）車輛檢修計劃擬定功能，基于車輛運行數(shù)據(jù)與設備檢測參數(shù)、人工檢測參數(shù)等車輛運行數(shù)據(jù)，擬定該車輛針對特定部件的、科學的檢修計劃。

（3）車輛檢修調(diào)度指令擬定功能，基于車輛檢修計劃，在完成對檢修基地冗余能力采集的基礎上，在車輛調(diào)度中心通過對車輛上線、備用車輛等信息分析，擬定車輛檢修調(diào)度指令。

（4）車輛檢修工單派發(fā)功能，在擬定的車輛調(diào)度指令基礎上，利用檢修工單調(diào)度管理模塊合理安排檢修工作，排定檢修工位、檢修線路等，另對檢修工單進行下發(fā)。

（5）車輛數(shù)據(jù)查詢功能，建立車輛信息數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)車輛歷史故障信息、檢修計劃、運行狀態(tài)、檢修調(diào)度計劃等的一鍵式、分組查詢。

2.2 車輛智能化維修管理體系構(gòu)成

車輛智能化維修管理體系基于智能化、模塊話設計理念，構(gòu)建主要有以下體系組成：

（1）智能化檢修管理體系。該體系以檢修現(xiàn)場工作以及車輛參數(shù)為依據(jù)，統(tǒng)籌車輛維修計劃、調(diào)度計劃、維修質(zhì)量以及部門合作等方面，以信息化技術(shù)為基礎覆蓋車輛維修以及部門合作，同時能夠為現(xiàn)場工作人員提供便于數(shù)據(jù)查詢的終端，便于車輛信息及時查詢與更新。

（2）智能設備管理體系。該體系主要針對車輛以及車輛關鍵部件的故障信息收集、狀態(tài)監(jiān)測、在線分析等方面，對車輛以及車輛關鍵部件收集的運行參數(shù)銅鼓在線分析，以體系中預警閥值為基準，能夠給出車輛以及車輛關鍵部件的狀態(tài)，提醒檢修人員及時對車輛以及車輛關鍵部件進行針對性維護，消除安全隱患。

（3）檢修安全管理體系。該體系對檢修現(xiàn)場安全把控，借助檢修現(xiàn)場安全管控制度與設備對檢修過程中檢修人員人身安全進行有效保護，例如隔離開關、遠程接地、門禁連鎖等設備以及圖像智能告警等手段，保證檢修各階段標準化、可視化以及智能化，確認人員安全。

3 基于多元數(shù)據(jù)的智能檢修管理體系

3.1 多源指標運行狀態(tài)評估指標體系

地鐵車輛運行狀態(tài)評估的首要環(huán)節(jié)為評估指標的選取，這是運行狀態(tài)評估的基礎，評估指標的全面、合理、客觀對評估結(jié)果的準確性、可信度至關重要，本文構(gòu)建了圖1所示的地鐵車輛綜合狀態(tài)評估指標體系。

圖1 地鐵車輛綜合狀態(tài)評估指標體系

如圖1所示，該指標體系分為設備性能因素、環(huán)境影響因素、運維管理因素、人員素質(zhì)因素等四大類，在各類指標值中拓展二級影響因素，二級影響因素具體到設備結(jié)構(gòu)、環(huán)境條件、管理細則、人員技能等實際狀況，能夠全面包括設備狀態(tài)，同時考慮檢修維護等后期可變因素，保證評估結(jié)果的可信度與準確性。

3.2 多維度指標評估集

在建立地鐵車輛綜合狀態(tài)評估指標體系之后，需要建立地鐵車輛多維度指標評估集，并對其評估結(jié)果做出相應解釋，本文結(jié)合地鐵車輛的實際運行情況。將地鐵車輛綜合狀態(tài)劃分為如表1的7個等級。

表1 地鐵車輛綜合狀態(tài)評估等級表

對地鐵車輛系統(tǒng)綜合狀態(tài)進行1-7維度劃分，可以為運維檢修人員提供直接的參考依據(jù)，便于以此為基礎合理安排檢修計劃，保障地鐵安全運行的同時節(jié)省人力與運維成本。

3.3 融合多源信息的地鐵車輛運行狀態(tài)評估

（1）隸屬度函數(shù)的確定。隸屬度函數(shù)中參數(shù)的確立為經(jīng)驗參數(shù)，通常以專家經(jīng)驗為主，而隸屬度則代表地鐵車輛中隱含狀態(tài)與各評價等級的關系，即歸屬于某評價等級的可能性，隸屬度函數(shù)的輸出形式為集合，本文給出4個評估等級的隸屬度函數(shù)。

式中：fj(x)表示不同評價等級對應的隸屬度；x1 ,x2,x3,x4為各隸屬度分界值，表示地鐵車輛不同運行狀態(tài)下的所對應的隸屬度在其范圍內(nèi)，本參考文獻，設定本文中x1 ,x2,x3,x4分別為 10，40，70，90。

（2）確定運行狀態(tài)分值。通過LSTM的深度數(shù)據(jù)挖掘，為得到更加精確的狀態(tài)評估結(jié)果，采用百分制加權(quán) 方法對地鐵車輛的運行狀態(tài)進行打分，得到狀態(tài)等級對應的評分值，如表2所示。

表2 狀態(tài)等級對應的評分值

基于多元數(shù)據(jù)的智能檢修系統(tǒng)具備規(guī)范化記錄、規(guī)范化統(tǒng)計、智能化分析、信息管理、過程管控、防錯管理與控制，能自動生成檢修結(jié)果，以供用戶調(diào)閱，能智能識別部件的“過修”和“欠修”狀態(tài)，定期據(jù)提出更科學的修程調(diào)整建議，實現(xiàn)部件維修周期的科學化；能科學地延長部分部件的修程，避免欠修和過修；能有效提高檢修效率和效益。

4 結(jié)語

地鐵車輛智能化檢修水平提升是順應時代發(fā)展的趨勢，建設智能化維修管理體系難點多，需要對地鐵車輛故障管理進行改善，科學設計地鐵車輛智能化檢修體系，同時融合多源信息的地鐵車輛運行狀態(tài)評估，建立基于多源信息地鐵車輛智能化檢修體系，只有不斷完善智能化檢修體系，才能有效地減少維修人工，節(jié)約列車的檢修資源，提升檢修效率和水平。