赵立新
(上海电气集团自动化工程有限公司,上海200023)
近几年来,我国的城市轨道交通事业得到了迅猛的发展,国家在现代化轨道交通建设方面加大了扶持力度,当前地铁车辆中已经配置了智能运维系统,能够帮助车辆管理人员进行日常的维护与检修。在智能运维系统基础上,当前已经研发出了轨道车辆智能检修系统,并结合了机器人技术、机械视觉技术与列车仿真模拟技术等,可以对车辆的内部外部进行全方位的自动检测,以提升地铁车辆运行与维护的效率。
智能运维系统要提升地铁计划编制的效果,保证编制计划能够有效展开,当遇到突发状况无法进行车辆检修时,能够在最短的时间内得到反馈并更换相应零件,解决车辆出现的问题。全方位地监控检修物料。在检修过程中,设置车辆标识牌与检修物料标识牌,保证在车辆检修时使用的材料与原材料相同,尽可能地延长车辆元件的使用周期。在车辆检修中运用智能管控系统,能够自动地记录检修过程中出现的各项数据以及检修中形成的具体方案。在车辆检修时能够全程地控制车辆检修质量,保证检修质量达标。在车辆智能管控系统中构建故障储备库,记录车辆的制造商以及车辆的运行时间。智能运维系统中也包含了计算机图形模拟系统,基于多媒体技术保证车辆检修时的零部件与原部件质量相一致,禁止在开关未隔离的状态下检修,禁止闭合隔离开关。除此之外,智能运维系统不可以在车辆带电时进行检修[1]。
车辆智能运维系统是在车辆智能运维平台上,集成了车辆在线检测、机器人检测、智能专家分析等系统,通过4G/5G 通信技术,将地铁车辆与设备检测设备进行串联,实时地监控车辆各个关键部件的运行状态,以保证车辆时刻处于安全稳定的状态下运行,实现智慧化的车辆运行风险诊断[2]。
在车辆的关键部件上放置大量的传感器,实时地监测车辆的牵引制动系统、车门系统、空调系统、受电弓系统等,通过5G 通信技术能够将收集到的数据及时地上传到智能运维平台中。智能运维系统会对收集到的数据进行评估与诊断,当检测出故障或异常数据时,能够进行定位报警并制定针对性的处理方案,在第一时间与驾驶员和管理人员建立联系,并提供维护与救援支持[3]。
当前地铁车辆检修人员通常是通过目测或耳听的方式来进行车辆检修任务,由于检修人员技术经验上的差异,在车辆检修中有可能出现误判,进而影响车辆的整体检修效果。车辆检修人员的自身状态也可能对检修效果造成影响,例如精神不振或疲劳等,这不仅对检修人员的人身安全造成威胁,同时也造成车辆检修的不全面,进而造成隐患。为了有效地解决这一问题,当前在车辆检修中已经大量地应用机器人来替代传统的人工,机器人能够代替人工完成一些经验性、复杂性、重复性的检修任务[4]。
在走行部检测系统中,通常集成了高清图像测量、智能识别、高精度位移测量与车辆自动识别技术等检测车辆的转向架等部件。走行部动态预警系统能够自动识别列车号,监测车辆运行速度,并在线诊断路面擦伤沟槽等故障,及时地联系驾驶员与管理人员,对车辆进行维修。
在地铁车辆的日检、周检中,已经广泛地应用了车辆智能机器人进行巡检。巡检机器人中集成了导航定位、双目成像、全向轮驱动与深度学习等技术,同时多个机器人能够实现同步作业,借助机械手臂与安装在机械手臂上的光学相机,能够收集车辆各个关键部件上的数据。与传统的人工作业相比,智能机器人检修车辆更加便捷,通过收集车底数据能够自动地分析车辆底部是否存在故障,自动生成隐患点报表并交付给管理人员。与传统的人工作业相对比,应用智能巡检机器人能够提升40%以上的检修范围,极大地提升了检修效率,并实现检修的规范化与高效化。同时,巡检机器人所收集的各项数据都能够实现追溯、对比与趋势分析[5]。
在地铁车辆检修中,针对受电弓的磨损情况,采取传统的人工检修方式,检修与记录的效率都较低,并且分析数据时较为复杂。基于智能运维系统下,针对不同的部件进行检测,通过大数据分析,能够传输受电弓磨损数据,实时地控制检修过程。当磨损到限时,及时发出预警提示。同时,也能分析故障产生的深层次原因,提升车辆运营维护管理的安全性与稳定性。
微机防误闭锁系统是由通信配置器、系统数据库、操作专家系统与智能语音系统所构成的。在智能运维系统中,通过通信配置器实时地传输检修操作中所形成的数据;通过系统数据库校对车辆设备的维护内容,同时也能够绘制与修改图形;在车辆运维系统中的操作专家系统能够准确地显示检修数据并打印,将其储存到数据库中或进行数据传输,当储存容量达到上限时,可以删除没有价值的数据,对数据进行分级权限管理;智能语音系统能够为检修人员提供检修流程的语音播报,同时当检修人员出现错误操作时,能够给出专业的错误提示。
我国的轨道交通正在朝着网络化方向发展,部分地铁公司为了提升车辆信息化管理的效率,纷纷构建了车辆智能专家支持平台,其中集成了车辆无线数据传输、移动点巡检系统、在线鹰眼检修可视化系统与预警系统等,为车辆的正常运营提供安全保障。通过不断地积累车辆运行所形成的数据,实现人与车辆的沟通,车辆智能运维系统就是在这一背景下构建而成的。智能运营系统通常是由控制中心与图像收集两部分构成的,控制中心整理收集到的图像,并对整个工作流程进行调度。当车辆入库进行检修时,首先由图像数据机器人进行自检,机器人会对车辆的底部进行图像探测,收集车底的图片。机器人在车尾位置伸出机械手臂并逆向行驶,在转向架处发出激光定位,机械臂会进入转向架与车辆底部的狭窄空间内,收集车辆关键部位的图片信息;在机械手臂收集图片的过程中,机器人会开启面阵相机对底部进行高清摄影。与传统的人工检测相对比,智能运营系统能够检测到的车辆范围增加了40%以上,同时能够避免漏检,极大地提升了车辆检修的效率。
当前一些专业机器人研发单位,已经研制出专用于列车检修的机器人,在使用机器人进行检修时,能够将收集到的信息实时地反馈到控制中心,当完成信息收集之后会自动地返回至初始位置并关机。车辆检修机器人中集成了机械臂、机械视觉、全自动智能分析与图像识别等技术,能够对列车进行仿真模拟检测,以人工检测的方式,对列车的底部、转向架与人工难以检测到的部位进行全方位检测,有效地解决了传统人工检测中存在的漏检问题。智能运维系统能够准确地寻找检测目标,定位准确度能够达到0.05mm。在轨道车辆检修中,应用智能巡检机器人能够极大地缩短车辆检修时间,降低维护人员的工作强度,同时也能够提高车辆检修效率。由此可见,智能运维系统与机器人技术在车辆检修业务中有着广泛的应用前景。
智能运维系统中能够集成不同的设备,从而对设备进行全方位的监控与检修。在地铁车辆运营中存在着大量安全隐患,因此保证地铁车辆运行的稳定性、安全性是非常重要的。对车辆进行及时检修是实现地铁车辆运行安全的重要措施。在车辆检修中,应用智能化检修工具会极大地提升车辆检修的效率。例如在车轮校对、轴温检测与受电弓磨损检测中,都可以将其接入到智能运营系统中,实现各项关键部件的精准检测。智能运营系统也会自动地记录检测过程与各项数据,当发现异常或故障数据时,会自动预警,并提醒维护人员,维护人员可以根据报警级别与故障成因定位对车辆进行进一步的检修。
在车辆检修中应用智能运维系统,不仅便于展开检查工作,对于管理人员更是有着非常重要的意义。应用智能运维系统,管理人员能够随时地掌控每一辆车的运行状态,在处理故障时也不需等车辆入库之后才展开处理,管理人员能够通过大数据对车辆运行状态进行分析,从而形成车辆维护策略,降低车辆维护成本。与此同时,智能运维系统会伴随着车辆维护的需求而不断地升级优化,不断地扩展车辆检测的范围,提升车辆检测的效率与质量。