徐凱歌
徐州地鐵運營有限公司 江蘇 徐州 221000
在現(xiàn)代化城市進程不斷深入下,軌道交通網(wǎng)日益完善,交通規(guī)模逐漸擴大,以往車輛檢修模式難以滿足人們對運維服務(wù)提出的新需求,應(yīng)在原本檢修設(shè)備基礎(chǔ)上,制定預(yù)防性維修模式實施方案,通過智能檢修機器人、走行部智能檢測、智能專家診斷系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用,使車輛缺陷第一時間得到定位,車輛運行狀態(tài)實時監(jiān)測,及時更換受損或丟失的部件,使地鐵行駛更加安全可靠。
智能運維的技術(shù)原理是基于新科技監(jiān)測管理平臺,根據(jù)待監(jiān)測對象的技術(shù)特征,創(chuàng)建相應(yīng)的健康標準,借助先進技術(shù)采集對象運行信息,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)、運行環(huán)境進行綜合分析,創(chuàng)建不同專業(yè)數(shù)據(jù)接口,憑借人工智能與邏輯算法進行健康評估,預(yù)測設(shè)備使用壽命與故障規(guī)律,并提出科學(xué)的維修決策,逐步提高維修效率和質(zhì)量,滿足軌道交通運營需求。智能運維的優(yōu)勢眾多,主要體現(xiàn)在以下方面,一是可節(jié)約維修時長,依靠人工智能對故障位置進行自動定位和成因分析,在短時間內(nèi)將維修建議提供給技術(shù)人員,使設(shè)備故障得到及時應(yīng)急響應(yīng);二是節(jié)約運營維護費用,根據(jù)故障預(yù)測結(jié)果,結(jié)合設(shè)備狀態(tài),對人員、材料與機器設(shè)備等準備充分,以免因維保物資與設(shè)備不匹配,增加維保資金投入;三是提高故障檢測準確性,避免過度維修、欠維修等造成的資源浪費,使設(shè)備安全得到多一重保障,并有效降低故障風險[1]。
當前國內(nèi)多個城市陸續(xù)開展智能運維系統(tǒng)研發(fā),現(xiàn)已生產(chǎn)出以預(yù)防為主的檢修模式,并結(jié)合地鐵車輛設(shè)備實際情況,利用先進技術(shù)在車輛運行狀態(tài)下進行數(shù)據(jù)采集和檢測,涉及車體外表、側(cè)面、底盤等多個位置,所用的關(guān)鍵技術(shù)如下。
在車輛智能運維中,通過檢修機器人的應(yīng)用可在地鐵靜態(tài)或者行駛期間,實施整體數(shù)據(jù)模塊錄入,依靠機器人的視覺、控制技術(shù)、拍攝技術(shù)等,獲得地鐵車身、車底、側(cè)面等多個區(qū)域的高清圖像,分析圖中車輛異常狀態(tài),降低車輛檢修中的人力勞動強度,促進整體檢修效率提升。例如,在車底智能運維期間,可利用機器人設(shè)備內(nèi)的面陣與線掃相機,確定車底位置,收集該區(qū)域相關(guān)設(shè)備圖像,依靠輪軸編碼器減少圖像采集時的振動,便于機器人更加及時準確的識別故障位置,衡量故障等級,使維修人員能夠快速響應(yīng)故障預(yù)警,為其提供檢修流程與方案建議,使維修目標快速完成,提高車輛檢修效率[2]。
在智能檢修系統(tǒng)內(nèi),將走行部智能檢測系統(tǒng)安裝在入庫線上,便可在車輛無須停車情況下進行自動檢驗。通根據(jù)走行部上方車輛、閘片位置拍攝照片,可對該位置運行狀態(tài)自動監(jiān)測,將異常情況利用圖像處理技術(shù)進行及時處理,如變形、關(guān)鍵零件缺失、閘片位置帶有異物等等。該系統(tǒng)應(yīng)用核心在于圖像采集、數(shù)字處理算法,可對車輛非勻速轉(zhuǎn)臺形成的橫縱向畸變問題、車體共振產(chǎn)生的圖片失真問題進行處理,使檢測裝置可對圖片內(nèi)車輛非健康狀態(tài)做出正確判斷。
該系統(tǒng)在地鐵運維中的應(yīng)用,可利用車載狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備,針對車輛行駛中的狀態(tài)變化情況24h持續(xù)不斷地監(jiān)測,一旦發(fā)現(xiàn)異常情況將在第一時間發(fā)出警報,并將車輛當前狀態(tài)信息匯集起來,創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析模型,及時準確地判斷故障位置,依靠自動化管理使車輛提早恢復(fù)健康狀態(tài)。該系統(tǒng)還可對相同架次,不同車輛在行駛中形成的數(shù)據(jù)進行記錄,利用機器學(xué)習(xí)算法進行數(shù)據(jù)檢驗,及時判斷多個地鐵運行中的數(shù)據(jù)區(qū)別,根據(jù)檢測結(jié)果為故障判斷提供參考。
智能運維系統(tǒng)在規(guī)劃布局中,可利用360°全方位視覺檢測裝置,針對地鐵上方關(guān)鍵位置進行距離測量,對可視位置進行自動監(jiān)測,監(jiān)測對象為車輛設(shè)備與主要零部件,重點檢測是否出現(xiàn)螺母松動、丟失、管線脫落、異物混入等情況,結(jié)合檢測結(jié)果判斷車輛現(xiàn)行狀態(tài),是否需要發(fā)出報警提示等。值得強調(diào)的是,在車輪位置檢修中,可利用激光檢測系統(tǒng)準確測量車輪踏面的直徑、輪廓、內(nèi)側(cè)距離等,利用無線傳輸技術(shù)分析地鐵輪軌中的接觸開關(guān)、摩擦因素,衡量是否處于均勻穩(wěn)定行駛狀態(tài),進而維護地鐵運行安全[3]。
在智能運維理念引導(dǎo)下,以地鐵運維特點和業(yè)務(wù)需求為例進行系統(tǒng)設(shè)計。該系統(tǒng)共包括4個主要內(nèi)容,通過軟硬件結(jié)合方式,使系統(tǒng)的業(yè)務(wù)功能得以豐富,具體如下。
3.1.1 軌旁綜合檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)是在車輛段入線和正線位置,利用紅外激光、機器視覺等智能檢測系統(tǒng),在地鐵經(jīng)過時對車輛外表、關(guān)鍵零件、磨耗零件尺寸等信息進行自動監(jiān)測,將數(shù)據(jù)整理和清洗后,傳遞到運維平臺中,重點分析車輛走行部、弓網(wǎng)系統(tǒng)等圖像,針對異常之處發(fā)起預(yù)警,并有的放矢的開展車輛維護工作。
3.1.2 設(shè)備管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要對集成設(shè)備、關(guān)鍵部件進行管理,包括部件基礎(chǔ)信息、應(yīng)用情況等。先對關(guān)鍵信息全面采集,再借助BIM技術(shù)對待檢設(shè)備幾何建模,將模型與設(shè)備所處位置、運行狀態(tài)相結(jié)合,在明確設(shè)備位置的基礎(chǔ)上,將其形狀、使用情況與分布狀況等信息全面展示出來。
3.1.3 車輛維修管理系統(tǒng)。與以往運維模式相比,該系統(tǒng)可對設(shè)備歷史運行信息、檢修記錄等自動化分析,創(chuàng)建設(shè)備故障預(yù)測模型,根據(jù)設(shè)備運行情況進行預(yù)測分析,實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)檢修目標。將待檢設(shè)備故障數(shù)據(jù)匯總起來,創(chuàng)建故障診斷模型,為維修提供輔助決策;還可根據(jù)運維數(shù)據(jù)智能化分析,制定相應(yīng)的檢修計劃,改變以往計劃檢修模式,采用現(xiàn)場動態(tài)巡查模式,有效避免過度檢修造成的資源浪費,在及時快速響應(yīng)的同時,促進維修質(zhì)量提升。
3.1.4 運維平臺創(chuàng)建。該平臺采用分層體系進行建設(shè),包括中臺、基礎(chǔ)設(shè)施與應(yīng)用3個層次。其中,中臺層的作用在于數(shù)據(jù)清洗、分析與可視化操作;基礎(chǔ)設(shè)施層是利用大數(shù)據(jù)中心建設(shè)模式,對數(shù)據(jù)實施統(tǒng)一化管理,以標準化接口促進信息共享,為大數(shù)據(jù)分析打下良好基礎(chǔ);應(yīng)用層是借助建模工具、開發(fā)工具等,為平臺開發(fā)與應(yīng)用提供支撐,如故障預(yù)測、能耗管理、健康評估等;該平臺的應(yīng)用還可監(jiān)控車輛狀態(tài),包括故障報警、自動診斷、應(yīng)急處理等方面[4]。
在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計中,結(jié)合智能運維的關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景,創(chuàng)建數(shù)據(jù)平臺,在系統(tǒng)架構(gòu)內(nèi)對平臺信息進行采集和存儲,包括基礎(chǔ)設(shè)施信息、維修信息、使用信息等。在業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計中,通過系統(tǒng)實時采集終端設(shè)備信息,對設(shè)備數(shù)據(jù)進行清洗、格式預(yù)處理、存儲管理。站在信息處理的角度,將運維系統(tǒng)分成4層架構(gòu),在應(yīng)用層,包括智能工單、備用物件管理等;在數(shù)據(jù)層中,主要涵蓋模塊庫、設(shè)備庫、人員信息庫、專家經(jīng)驗庫等內(nèi)容;在業(yè)務(wù)層內(nèi),包括狀態(tài)預(yù)警、運行與拆解仿真、檢修維護分析等;在設(shè)備層內(nèi),包括移動終端、TVM、AGM等內(nèi)容。在管理期間,由專業(yè)人員在應(yīng)用層中制定維修方案,為維修設(shè)備模型創(chuàng)建、故障分析和處理提供便利,促進維修效率和業(yè)務(wù)水平提升。業(yè)務(wù)層可結(jié)合應(yīng)用層的現(xiàn)實需求,針對實際業(yè)務(wù)進行邏輯處理,構(gòu)建完善的業(yè)務(wù)模型,為后續(xù)應(yīng)用層決策提供依據(jù)。
某工程實驗室對車載式智能軌道巡檢系統(tǒng)進行研究,將其應(yīng)用到某地鐵系統(tǒng)內(nèi),對軌道缺陷、軌道道床區(qū)域進行巡檢,借助無線網(wǎng)絡(luò)將檢測信息與圖片上傳給云服務(wù)器,利用云計算機技術(shù)對檢測結(jié)果進行分析,為維修人員缺陷評估和處理提供便利,確保地鐵車輛安全運行。
3.3.1 主要功能。在地鐵運行過程中,可采集軌道和道床高清圖像,根據(jù)狀態(tài)圖像精準迅速識別缺陷,涉及鋼軌裂紋、扣件斷裂、位移、丟失、道床內(nèi)異物混入等多個方面,體現(xiàn)出智能化、自動化優(yōu)勢;對巡檢范圍進行檢測,測量地鐵運行位置,將其作為鋼軌缺陷的線路坐標確定提供參考;借助無線網(wǎng)將檢測到的缺陷信息傳遞給云服務(wù)器,針對線路中的關(guān)鍵點位,也將實時圖像傳遞給服務(wù)器,便于動態(tài)監(jiān)控設(shè)備運行情況;云服務(wù)器在接受軌道缺陷資料后自動保存,利用客戶端程序進行缺陷信息查看、匯總和比較[5]。
3.3.2 使用情況。在2020年5月1日—2021年10月1日之間,某地鐵安裝車載智能軌道巡檢系統(tǒng)進行運行,共采集到缺陷點481處,其中扣件缺陷點位305處,軌枕破損點135處,異物41處。從2021年1月開始,開展系統(tǒng)調(diào)試與創(chuàng)新工作,使其更加適應(yīng)地鐵運行環(huán)境,使測量結(jié)果更加準確可靠。巡檢人員可打開微信小程序中的管理界面,對最近扣件缺陷、道床內(nèi)異物、軌枕受損等情況進行查看,通過圖文信息了解現(xiàn)實情況,便于采取針對性的解決措施。當?shù)刂悄苓\維系統(tǒng)經(jīng)過系統(tǒng)規(guī)劃后,嚴格遵循全自動運行的要求,將車載、軌旁、檢修等環(huán)節(jié)有機結(jié)合起來,分部上傳到云端,創(chuàng)建出完善的智能運維系統(tǒng)。
3.3.3 應(yīng)用效益。該地鐵線網(wǎng)長度為478km,按照規(guī)程每日巡道,線網(wǎng)需要287人;在巡檢系統(tǒng)投入使用后,可每間隔4天巡道一次,工作效率極大提升,所需人數(shù)降低。同時,該系統(tǒng)帶有即時傳送功能,可在獲取軌道缺陷信息后第一時間自動分析,提出維修建議,有效減少因檢修失誤延誤時機,甚至使故障擴大,設(shè)備受到二次傷害,通過精準化維修維護軌道設(shè)備安全,減少占用線路作業(yè)時間,節(jié)約維修成本。在系統(tǒng)試運行期間,實測效果良好,能夠與全自動運行車輛控制要求相符合,還促使檢修效率大大提升,值得后續(xù)完善后推廣應(yīng)用。
在軌道交通飛速發(fā)展下,未來將朝著“提高設(shè)備安全性、降本增效”的方向發(fā)展,逐漸實現(xiàn)軌道維修車載化、智慧化的維修體系,具體如下。
3.4.1 車載化。經(jīng)過長期不斷探索,發(fā)現(xiàn)將軌道幾何檢測、圖像識別等技術(shù)應(yīng)用到車輛運維中,并將運行環(huán)境、軌道受力、剛度檢測等功能整合起來,可使地鐵在運輸乘客的同時,對軌道狀態(tài)進行全面采集;
3.4.2 智慧化。在未來發(fā)展中不但要注重硬件設(shè)備創(chuàng)新,還要大力發(fā)展軟件系統(tǒng),實現(xiàn)自動化檢測、傳輸、數(shù)據(jù)分析、智慧維修與報警等。針對系統(tǒng)間現(xiàn)存的壁壘問題,應(yīng)將供電、軌道、車輛等專業(yè)的數(shù)據(jù)相互串聯(lián)起來,依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)提高信息應(yīng)用效率,充分開發(fā)出數(shù)據(jù)背后的深層價值。
3.4.3 產(chǎn)業(yè)化。未來應(yīng)在制定標準的同時,借助工程實驗室內(nèi)的科研力量,結(jié)合自身實際經(jīng)驗,朝著產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)、更新?lián)Q代等方面拓展,緊緊圍繞運營維護形成產(chǎn)業(yè)化新格局,依靠智慧化維修實現(xiàn)降本增效的目標,促進軌道交通行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
綜上所述,當前國內(nèi)科技水平不斷提升,城規(guī)運維系統(tǒng)勢必朝著信息化、智能化方向發(fā)展,借助大數(shù)據(jù)與圖像處理技術(shù)采集地鐵運行中的狀態(tài)信息,在第一時間確定軌道故障位置,并提出維修建議,促使維修效率極大提升,達到降本增效的目標。在后續(xù)發(fā)展中,應(yīng)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)剖析軌道故障規(guī)律,在檢修中實現(xiàn)分級預(yù)警與維修作業(yè)智能化管理,推動軌道交通朝著車載化、產(chǎn)業(yè)化方向發(fā)展。