上海軌道交通車輛智能運維繫統

上海軌道交通車輛智能運維繫統

(來源:中國城市軌道交通協會)

車輛智能運維繫統建設目標

建設背景

上海地鐵由於其超常規模和體量,同時建設時序 長(新線不斷開通,老線已進入大量更新、改造)以及長期的高負荷運行,必然對車輛運維產生極大的壓力。目前,上海地鐵日均客流超過1000萬,占公交出行的53% 以上,有9條線高峰滿載率超過100%,出行早晚高峰不均衡潮汐現象嚴重。伴隨運營網路規模不斷擴大,對正線故障事件的應對處理能力不足,運營網路自救能力不足,將導致突發事件發生數量逐年增加,其影響波及全路網,線路以及專業系統關聯將造成突發事件由點向面擴大趨勢。同時,乘客對於乘坐準點率、舒適性、靈活性等需求的日益提高與服務水平增長之間的矛盾也日益凸顯。

建設目標

通過建設先進的上海軌道交通車輛智能運維繫統 RISE,並輔以運維管理手段的創新,初步實現城市軌道交通車輛運維由傳統的計劃修、故障修向狀態修的轉變。

著力打造的車輛智能運維繫統RISE 由車聯網系統 (IOR), 軌旁綜合檢測系統(SMIT),維護管理系統,車輛維護專家系統組成,可完成從車輛運行到車輛檢測維護全過程的數據採集工作,並實現對上海地鐵全路網車輛的狀態實時監測,異常情況預警,計劃自動生成,維修維護指導等功能。

車輛智能運維繫統擬實現:

  • 建成上海地鐵全網範圍內可獲取列車實時運行狀態數據和故障數據以及能夠更全面反映列車及子系統設備狀態的非實時數據的車聯網系統IOR(Internet Of Rolling Stock)。
  • 建成上海地鐵全網範圍內,可獲取各類車輛外 部檢測信息的軌旁車輛綜合智能檢測系統SMIT(Smart Metro Inspection Technology)。
  • 建立車輛維護管理系統,包括車輛移動巡檢系統、檢修平台可視化管理即「鷹眼」系統、工具管理系統、物料管理系統以及基於物聯網的工藝設備管理系統。
  • 建立包含車輛運行、檢測、維修等全過程狀態 的數據中心,並建立具備車輛知識庫、檢修業務支持、設備健康管理、列車服務評估、列車歷史履歷、專業主題分析等功能的車輛維護專家系統。
  • 構建以車聯網系統(IOR)、軌旁車輛綜合 檢測系統(SMIT)、維護管理系統為基礎, 以車輛維護專家系統為核心的智能運維繫統平台RISE(Rolling stock Intelligence SupportEngineering),並完成與上海地鐵各類既有維修業務平台的介面建設,重構車輛運維業務流程,實現車輛狀態修。
  • 制定面向城市軌道交通網路的智能運維繫統技術標準和規範體系,包括車輛、檢測數據傳輸規範和車輛運營、檢修管理規範等。

車輛智能運維繫統建設內容

車聯網系統IOR

車聯網系統通過在車輛安裝無線傳輸設備,對列 車運行的狀態數據與故障數進行採集與封裝;在內網、專網或互聯網環境下,採用適當的信息安全保障機制與數據傳輸協議進行數據傳輸;應用部分提供安全可控乃至個性化的實時在線監測、定位追溯、報警聯動、調度指揮、在線升級、統計報表等管理和服務功能。車聯網系統所採集的數據是車輛智能運維繫統最重要的數據基礎。

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圖1 軌旁車輛綜合檢測系統

軌旁車輛綜合檢測系統SMIT

車輛維護管理系統

車輛維護管理系統的實質是通過信息化手段,將 車輛運維人員在作業中的全過程記錄下,以更為全面地獲取維護維修狀態信息,並將這些信息格式化、電子化。這些信息包含維護人員作業行為、維護對象實際狀態、維護過程工具使用信息、維護過程物料流轉信息、維護過程工藝設備使用信息等等。車輛維護管理系統採集這些信息,並對這些信息做分類、匯總管理。車輛維護管理系統同時能夠實現維修作業過程中涉及系統的統籌,完成多系統功能的協同聯動。如圖2 所示,車輛維護信息管理系統以點巡檢系統為核心,輔以可視化接地系統、鷹眼系統、檢修物料配送系統、工器具管理系統,實現了檢修全流程的信息化。

數據處理及傳輸

在車輛智能運維繫統的建設過程中,存在大量的 數據交互需求,從數據類型來分,有無線鏈接數據、流媒體數據、關係型數據以及文件數據。對這些數據進行預處理,使之能快速高效的在各個系統內流轉是一個複雜且高難度的課題,車輛智能運維繫統通過對不同類型的數據使用適合的數據處理方式,提升了數據處理的效率,加快了數據在系統內流轉的速度,極大程度提高了系統的可用性以及用戶體驗。

  • 無線鏈接數據預處理

解析數據網關發送過來的數據,Kafka作為消息隊 列,協議解析器負責數據解析,Spark Streaming負責流式數據處理;完成數據清洗(雜訊/ 遺漏/不一致等)、數據集成(多源合一/ 消除冗餘)、數據轉換(總計、合計等)的數據預處理;使用基於Websocket協議的數據推送;Websocket 推送的數據格式主要為JSON,這個步驟基本不會產生延遲。

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圖2 車輛維護管理系統架構圖

  • 流媒體數據預處理

使用Ffmpeg 完成流媒體數據編解碼、採集、格式 轉換、截圖、加水印、協議轉換、切割等功能;需要接入的流媒體數據包括RTSP/ RTMP傳輸協議,H264編碼。系統將協議統一轉為RTMP。視頻轉為文件存儲,形式FLV,前端支持在主流瀏覽器下的視頻播放。

  • 關係型數據預處理

提供基於數據倉庫的主題分析,建立以故障分析 為指標的數據集市,其中IFS 的故障數據為事實表,各個主數據為維度表。

  • 文件數據預處理

解析二進位文件感測器數據,完成數據清洗(噪 聲/ 遺漏/ 不一致等)、數據集成(多源合一/消除冗餘)、數據轉換(總計、合計等)的數據預處理;使用基於Websocket 協議的數據推送。

車輛維護專家系統

如圖3所示,車輛智能運維繫統RISE的核心是在 領域知識和歷史數據基礎上,通過實時發現異常狀態並對車輛狀態進行準確及時的評估,精確定位現有故障並預測零部件和車輛未來狀態趨勢,從而科學化、系統化實施運維決策。

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圖3 專家系統預警診斷邏輯

智能運維繫統平台RISE

智能運維平台RISE 的整體架構如圖4所示,在 RISE的應用業務層面,運維基礎數據管理系統作為整個平台運行的基礎,提供列車基本信息,列車結構樹、列車故障詞典等基礎信息;車輛運維多維數據採集系統即指IOR 系統、SMIT系統、維護管理系統的合集,立體化的採集數據;這些信息匯總至車輛維修專家系統,車輛維修專家系統同時也收集規程信息、人事信息、工具信息、物料信息、施工條件信息及車輛主數據信息,生成車輛狀態修計劃。在維修的過程中,車輛維修專家系統也會回採企業資產管理系統的數據,實現車輛設備的全壽命周期管理。

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圖4 車輛智能運維平台

車輛智能運維繫統技術標準和規範體系

為了規範智能運維繫統建設,形成可複製可推廣 的建設模式,將建設經驗固化為建設方法,制定了車輛智能運維技術標準體系。

車輛智能運維繫統建設成果

RISE由上海地鐵大數據中心承載,其核心是在領 域知識和歷史數據基礎上,通過建立海量數學模型實現對車輛狀態進行動態評估,精確定位現有故障並預測零部件和車輛未來狀態趨勢,使運維決策效率更高,更為科學。

數學模型包含設備異常狀態檢測、故障診斷和推 理、軌道車輛狀態評估和預測、部件剩餘壽命預測四個方面。上海地鐵17 號線在車輛運維工作中全面應用了車輛智能運維繫統,目前運維人車比下降20%,達到0.4;車輛可用率提升3%。

為提升正線故障處置效率以及儘早發現車輛隱患, 在RISE平台上設置了預警規則59項。其中特別需要提到在17號線運營初期,牽引電機溫度感測器的故障率頗高,為了儘力減少牽引電機溫度感測器故障給正線運營帶來的影響,特別設置了相應的預警規則,成功避免了多起運營故障。該預警規則的檢修提前介入成功率率超過85%。

車輛智能運維繫統已在上海地鐵完成了初步建設 和試點應用工作,證明了其方案的科學性以及建設的可行性,通過系統在上海地鐵17號線的試點應用,已經證明了系統對列車運營可靠性的提升是巨大的,在人工成本節約方面是有效的。

但是在系統建設的過程中還是有許多亟待解決的 問題,急需推進部件名稱、列車信號的標準統一工作、基礎數據梳理工作以及列車構型建立工作。車輛智能運維繫統還將在上海地鐵繼續發展和完善,助力上海地鐵超大規模網路化運營,提升上海市民乘坐滿意度,提升列車整體運營水平。

來源:傅嘉俊 上海地鐵維護保障有限公司車輛分公司

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