城市轨道交通数字化车辆基地研究

杨超

（广州地铁设计研究院股份有限公司，广州 510010）

1 引言

当前我国城市轨道交通正处于高速发展阶段，截至2021年年底，中国内地累计有50座城市开通运营轨道交通，运营里程达9 192.62 km[1]。列车车辆是城市轨道交通系统的运动载体与核心，也是最复杂的设备之一。运营里程的不断增长导致列车数量不断增加，这就要求车辆运用检修管理需要更加精细化和高效化，而地铁车辆基地作为车辆运用检修的主要场所，有效提高车辆运行可靠性、不断提升运维效率、控制人员投入、降低运维成本是当前地铁车辆基地迫切需要解决的问题。

目前，国内部分城市地铁公司已经开展了车辆智能运维的相关研究，如上海地铁已实施了轨道车辆智慧运维系统项目的建设[2]，北京地铁已经进行了车辆段信息化管控系统项目研究[3]，广州地铁依托城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程实验室，研究建立了基于大数据云计算的车辆全寿命周期的智能运维系统[4]。

当前，我国各大城市在建设轨道交通并投入运营的车辆运维过程中，建立了关于车辆维修管理系统、车辆部件监控系统等分立系统，但未将车辆的全生命周期运维过程统一集中管理，数据标准化程度不高，数据质量有待提高。部分地铁开通较早的城市车辆段初步建立了具有数据存储与分析能力的系统设备，但还未全面开展业务应用，面向海量数据的基础设施能力尚未完备，仍在探索业务与应用结合的实践中，缺乏高效的存储、处理手段，数据分析及利用效率低，无法发掘出隐藏的价值信息。

因此，需要围绕地铁车辆运维需求，利用云计算、大数据、人工智能、物联网等前沿技术，对车辆段进行数字化升级改造，促进各系统融合共建、实现数据开放共享，促进车辆检修运维资源的统一分配及列车全生命周期智能化运维管理，在全面感知、实时通信、海量数据分析能力不断提升的前提下，开展地铁车辆运维数据的深度挖掘，为车辆检修维护提供先进、智能、经济的新型模式。

2 数字化车辆基地的总体目标

传统的车辆检修行业是典型的劳动密集型行业，主要依靠维修人员人工检查车辆，手写记录各项信息，根据经验制订维修计划，定期开展检查。车辆的检修强度大、效率低、人工成本高，难以适应大规模城市轨道交通网络的可持续发展需求。

数字化车辆基地即通过对车辆运维相关数据跨平台、跨系统、跨应用地统一进行集中规范管理，对列车状态与列车安全及寿命相关的系统自动在线监测、故障诊断、状态综合分析、趋势预测、故障隐患挖掘等工作，为车辆检修维保提供网络化服务和应急处置支持，最终实现车辆全寿命周期的智能化运维管理。

数字化车辆基地建设主要有以下目标。

2.1 提高自动检测效率，降低人车比

利用自动检测设备替代部分人工检测，节省人力成本的同时，还可以通过检测设备的并行作业缩短检测时间，提高检修效率，降低本线车辆检修人车比。

2.2 跟踪管理部件全寿命周期，提高车辆运行的可靠性

跟踪关键部件的状态和性能变化情况，实现对车辆状态的实时感知；通过对关键部位的日常检测，对比跟踪检测顶点的变化过程和失效形式，提高车辆运行的可靠性。

2.3 搭建融合的数据平台，促进车辆检修业务的持续优化

通过融合各系统数据，分析数据应用扩展能力，提供精准的业务服务。通过海量数据的采集、处理及应用分析，形成持续的数据整合与应用能力，以数字促使车辆检修业务的持续优化。

2.4 综合管控检修业务，提升安全保障

通过物联技术将作业过程中的设备进行逻辑关联，包括轨旁在线检测设备、列车清洗机、不落轮镟床、大型工程车、自动化立体仓库、五防连锁设备等，同时进行人员跟踪、列车定位跟踪、异常入侵跟踪，保障检修业务的顺利执行，为车辆提供安全保障。

3 数字化车辆基地的实现

为实现数字化车辆基地，需要做好车辆运维基础数据的实时采集、分析处理和应用。基础数据采集涉及列车车载在线检测系统、车载信号监测系统、轨旁监测系统，通过对输入的基础数据进行分析处理，能够实现对车辆及各个子系统运行状态的监控和智能预测，同时还能制订更加合理高效的维护计划，在维护计划执行过程中，需要对维护过程提供支持，合理、优化地安排相关的人力、财力、物质资源。数字化车辆基地总体构架如图1所示。

图1 数字化车辆基地总体架构

数字化车辆基地通过多个子系统的实施可以有效提高车辆段的数字化智能维护，包括车载在线检测系统、轨旁在线检测系统、车辆及车辆段数据采集系统、数据存储及分析监测平台、业务管理系统。其中，车载数据监测系统、轨旁数据监测系统及车辆段数据采集系统是实现数字化车辆基地的前提，可以完成基础数据的生成、采集和基本处理，数据存储及分析监测平台和业务管理系统是数字化车辆基地的核心，实现数据聚类分析和应用。

3.1 车载在线监测系统

车载在线监测系统对列车运行的状态数据与故障数据进行实时采集、传输，实时获取列车的信息和数据，主要包括轴箱振动温度监测系统、空调状态监测系统、车门监测系统、车载蓄电池状态监测系统。数据集成采集系统以数字驱动为导向，通过对车载设备的监测，跟踪行车关键部件的状态和性能的变化情况，对系统故障进行判断。

3.2 轨旁在线检测系统

轨旁在线检测系统利用图像、激光、超声波等检测手段，通过在车顶、轨旁及车底分别安装受电弓检测系统、车体360°图像检测系统、轮对尺寸踏面擦伤检测系统及轮对探伤检测系统等检测设备，对列车车体、受电弓、空调、走行部进行检测，采集数据进行分析，及时发现伤损，保障运营安全，提高服务品质。

3.3 辅助设备及系统

辅助设备及系统主要为检修作业终端，包括库内工位附近的工控机终端，以及配给当班检修工作人员的手持移动终端，用于查收检修计划，处理作业任务（反馈执行情况、记录作业消耗），提报故障问题等。

3.4 信号在线监测系统

信号在线监测系统能实现本地记录并远程传输信号车载数据，如ATP检测到的列车超速、ATP启动的紧急制动及空转/打滑情况、车站停车事件（即超程运行、运行不足、站台扣车、跳停等）、发车测试结果、软件事件、ATP故障等，并能通过信号在线监测系统对车载数据远程采集，实现自动下载列车信号数据至服务器的功能，进行日常故障诊断分析、大数据分析，包括系统故障预测、系统健康评估、数据可视化显示等，提高维修人员的故障应急处理能力、维修能力和指挥决策能力，减轻维护人员压力。

3.5 车辆段检修设备

车辆段检修设备系统能够实现关键车辆段的设备管理，系统地把控设备运行状态和监控状态。系统主要对不落轮镟床、列车清洗机、固定式架车机、大型工程车、自动化立体仓库、五防连锁设备等重要设备上传过来的相关数据及故障信息进行实时传输，并能实现对设备的远程监控和信息传送。

3.6 数据存储及分析监测平台

数据存储及分析监测平台功能包括数据接入、数据处理、数据存储、数据分析、数据展示。各系统间数据协议、数据接口、数据规范需保持统一，实现多供应商数据的接入、管理和应用。

通过数据接入协议将列车设备及车辆段设备关键数据接入数据库，为列车故障诊断、预警系统提供数据支持。数据平台主要作用是建立车辆信息库，对列车全生命周期状态进行监测和记录，实现列车健康管理、车间检修管理，为运营计划提供支持。

3.7 业务管理系统

业务管理系统是整个检修操作的基础。通过对检修过程进行支持，满足各种文档的要求，提供工单和物料管理。最终使设备的调试和保修阶段与维护运营阶段无缝集成，达到整体性能的最优。

结合数据存储及分析监测平台，业务管理系统可以为车辆段提供全方面服务调试和维护应用支持，可以用于对日常维修活动的监视、计划、控制和执行。以保障维修质量为目标，对维修作业进行过程管控，实现车辆维护过程人、机、料、法、环的闭环控制。

业务管理系统以工单的创建、审批、执行、关闭为主线，合理、优化地安排相关的人力、财力、物力，结合实时数据采集、数据存储及分析监测，可以将传统的计划检修转变为积极、主动的预防性维修。

4 结语

数字化车辆基地紧紧围绕地铁列车车辆，有效解决系统间信息离散、信息缺失、信息反应不及时、自动化水平较低等问题，可以及时发现车辆运行故障，减少了故障对运营造成的影响，保持了车辆合理、高效的工作状态，大大提高了行车的安全性和可靠性。

数字化车辆基地通过采用大数据、云计算、物联网、综合检测等先进技术，实现了车辆检修由传统的计划修+人工检测方式逐步转变为预测性维修+自动检测方式，提高了车辆运维的合理性和经济性，有效降低了车辆运维的人车比，提升了车辆运维管理水平。