深圳城际铁路动车组智能运维平台总体技术研究

程 凯

0 引言

当前，轨道交通车辆运维已从人力运维阶段转变为自动化运维阶段[1]，但运营成本和效率的压力持续对车辆运维管理创新与变革提出更高要求。根据地铁全生命周期成本分析，车辆运维成本平均占据全部运营成本的25%以上[2]，同时新一代信息技术的普及与智能工厂、智能制造等理念的运用促使车辆运维逐渐向智能运维方向演化。

在此趋势下，国内各地近年来建设了相关的车辆运维管理系统或平台，其中中国国家铁路集团有限公司(以下简称“国铁集团”)在动车组运维方面最具代表性，主要有动车组管理信息系统(EMIS)、动车组车载信息传输监控系统(WTDS)、动车组故障预测与健康管理系统(PHM)、南京动车段综合生产管理平台、哈尔滨动车段四位一体运维管理系统等[3-5]；在地铁方面，典型的系统包括开展精益生产的北京京港地铁设备设施维修系统车辆子系统，基于故障等级划分与应急处置的上海轨道交通车辆智能运维系统，提供维护包养和故障处理支持的广州地铁车辆智能运维系统，融合故障监测、健康管理与智慧检修的深圳地铁车辆智慧运维平台等[6-8]。

深圳都市圈城际铁路(以下简称“深圳城际”)线路设计速度为160～200 km/h，采用城际动车组运营。国内目前对于160～200 km/h 速度等级城际线路动车组智能运维系统的研究及应用领域相对空缺，国铁集团在该速度等级下主要是动力集中型动车组运维系统，其主要为“机车+车辆”一体化车型打造[9]，无法满足深圳城际动车组运维需要；地方铁路仅有珠三角城际铁路动车组运维系统一期项目，在广州城际调度指挥中心和龙塘动车所得到应用[10]，该系统侧重于动车组日常运用维修，对于设备与数据集成、辅助决策支持、故障预测与健康管理等智能运维方面尚有拓展空间。综上，国铁集团和地铁领域动车组运维已经建立较为全面的信息化体系，但各系统所服务业务缺乏有效连接，故需在深圳城际建设初期针对动车组运维规划设计统一平台，以实现相关业务共享与数据互通。

1 需求分析

参考国内高速铁路发展历程，动车组运用由单一交路往返扩展为跨线运行，动车组维修由单一点状基地扩展为网状异地维修，在此期间对动车组运维安全保障、作业精细化程度、管理信息化水平等要求逐步提高。深圳城际铁路虽不及国铁路网辐射范围，但其建设标准起点更高，技术储备更加丰富，规划建设与运营水平处于国内轨道交通前列。目前，信息化与传统业务的融合已经成为推动智能化的重要手段，深圳城际动车组智能运维平台的建设需求，是以新一代信息技术在动车组运维核心领域应用为主线，贯通动车组全生命周期业务链关键环节数据，通过先进IT 技术与现代维修理念深度融合，实现智能动车组的安全风险超前防范和定制化精准维修，支持安全可靠、高效运用、经济维修的动车组运维，具体有以下6方面需求。

（1）保障运行安全。通过城际动车组状态检测与故障处置闭环管理，实现事故主动预防与故障快速处置，使维修更具智能性、主动性，提升动车组服役可靠性，保持动车组最佳可用性，提升列车运行安全性。

（2）提高检修质量。构建城际动车组完整的数字孪生构型履历数据模型，实现动车组全生命周期数据管理，辅助修程修制的优化，促进智能化工装器具应用，并为城际动车组设计制造提供运维基础数据。

（3）提升生产效率。对城际动车组在准确时间就准确的部位实施数字化精准维修，通过智能辅助分析与决策，快速定位诊断故障，提高主动式快速应急响应能力，减少非计划内故障维修，提高城际动车组运用上线率、降低检修备用率。

（4）降低运维成本。开展城际动车组故障预测与健康管理系统、全生命周期成本研究，提升动车组检修管理、技术管理和运维保障管理信息化水平，助力由零部件至整车状态修的实现，达到有效降低运维成本的目标。

（5）建立统一服务。有序推进城际动车组信息化向云化服务与智能化转变，通过制定数据规范、对系统实行建管标准化管理要求，提高数据治理能力与功能应用共享程度，在数字服务平台的基础上，实现动车组数据资源统一管理、弹性扩展、合理调配，推进动车组数据价值充分体现、技术业务深度融合。

（6）智能创新引领。在保证城际动车组业务管理安全、质量、效率、成本的前提下，以国家和地方创新发展战略为指引，以满足动车组专业管理需求为出发点，坚持新发展理念，坚持推动高质量发展。积极推动信息技术应用创新和管理流程再造，为城际动车组专业化管理的发展提供持续动力。

2 总体架构

为满足深圳城际动车组智能运维高标准建设需求，平台建设之初，需考虑覆盖多业务场景，避免动车组与地铁车辆相关运维系统由单一业务逐步扩增导致冗余混乱。平台设计为“数字生产+智能管理”的架构，首先在底层构建高效的通信网络与物联接入方式，辅助以云边计算节点等基础设施，保障生产信息、检测信息等原始数据的快速采集与集成，进而达到各类设备和系统的互联互通，实现动车段/所人、机、料、法、环等生产要素的融合。然后通过合理规划生产管理运作流程，以动车组运维过程中的计划、检修、质量等业务为切入，结合神经网络、大数据等IT 技术，形成运行安全、计划排程、维修综合保障等领域的智能应用，围绕生产集成化、管理精细化、业务规范化、管控可视化、决策智能化的建设思路，最终实现动车组数字化精准维修，贯通造修业务数据，形成安全风险超前防范机制，构建开放运维平台，多方面提升动车组运维保障能力。深圳城际动车组智能运维平台总体架构如图1所示。

图1 深圳城际动车组智能运维平台总体架构Fig.1 Overall architecture of intelligent operation and maintenance platform for Shenzhen intercity railway EMUs

3 数据规范

动车组智能运维平台最主要的资源就是数据。深圳城际动车组计划采用全新设计车型，相比国铁集团逐渐衍生完善的动车组型号，其数字化与智能化方面具有后发优势，能够配备丰富多样的传感器、高速稳定的车联网与完整清晰的物料清单(Bill of Materials，BOM)结构，具有PHM 模型供检修参考，且检修工艺数字化程度也更高，这些数据都为深圳城际动车组建设智能运维体系提供了可靠保障。为使数据得到有效集中与应用，平台需对主要数据源提出相应规范。

3.1 车载监控预警数据

动车组车载监控预警数据是确保动车组运行安全，开展故障诊断的重要数据源[11]，其数据分为实时采样数据和非实时完整数据[12]，数据传输应满足以下3个指标。

（1）通过以太网车辆总线采集动车组列车网络控制系统的重要参数、故障数据及运行位置数据。

（2）通过车载监控预警数据发送装置以最小128 Byte 帧长度转发数据时延不超过750 ms，每列动车组的实时数据传输上行带宽均不小于0.2 Mbps。

（3）通过WLAN 传输完整非实时数据功能，每列动车组的非实时数据传输上行带宽应不小于50 Mbps。考虑城际动车组最长为8 编组，且在存车场停放时没有数据下载条件，只有在回库检修时非实时数据才能得到下载，故动车组车载监控预警数据发送装置应配置存储容量不小于8G 的固态硬盘；同时考虑并发数据量，在车载天线处场强不小于-60 dBm 的情况下，设有4 条检修股道共4 个检修列位的动车所上行带宽应不小于1 000 Mbps。

3.2 数字构型映射数据

动车组数字构型映射数据是支撑动车组维修业务的关键信息，与常规非结构化表格不同，应对主机厂BOM 结构进行数字化以Trie 树形式呈现，其需满足：①动车组构型管理划分为跨平台级构型和批次级构型2 个层次，批次级构型所有节点必须与跨平台级构型的节点建立映射关系；②批次级构型映射数据涉及具体型号动车组检修生产作业，需对部件分类及检修属性做出详细标识。动车组批次级构型映射数据项如表1所示。

表1 动车组批次级构型映射数据项Tab.1 Mapping data items of EMU batch-level configuration

3.3 PHM模型数据

PHM 模型是开展动车组故障预测与健康管理的主要依据，PHM 模型应由运营主体、整车及零部件造修企业充分结合城际铁路实际运营产生的数据与经验进行拟合，其数据特征满足以下指标。

（1）PHM 模型数据应包括模型名称、模型编码、模型类型、模型对象、适用车组、适用环境、模型研发单位、模型更新日期、运行环境、模型描述。

（2）PHM 模型研发单位为模型指定编码，编码组成为模型对象、模型类型、模型研发单位编码和模型序列码，其中模型序列码为 5 位以上数字。

（3）PHM 模型按功能进行分类，包括诊断类(Diagnose Model，DM)、预警类(Prognostic Model，PM)、预测修类(Predictive Maintenance Model，PMM)、健康评估类(Health Evaluation Model，HEM)。

（4）模型对象指模型针对的动车组整车、系统、子系统或部件，以动车组系统功能分类为依据，可根据具体部件情况进行细化，包括部件类型及技术型号。

（5）PHM 模型数据项对应适用环境包括地域、交路、时间及车组范围等。

3.4 关键专用设备数据

动车组关键专用设备数据，是掌握动车组零部件参数的必要条件，其数据集成应满足统一接入规范，动车组关键专用设备数据接入编码格式如图2所示。该编码定义由生产厂商编号、专用设备类型编号、相同设备排序编号共同组成，编码规则及序号具体由动车组智能运维平台统一列举，状态信息编码表示专用设备运行状态信息，动车组关键专用设备通用状态编码如表2 所示，对于未在表中列出的设备状态，可由设备生产厂商单独提供。

表2 动车组关键专用设备通用状态编码Tab.2 General status code of key EMU special equipment

图2 动车组关键专用设备数据接入编码格式Fig.2 Data access coding format of key EMU special equipment

4 关键技术

深圳城际动车组智能运维平台，充分借鉴国铁集团动车组运维管理经验，注重动车组运用、检修与技术管理的协同，采用多种信息化技术与传统运维业务进行融合，贯穿于动车组全生命周期管理过程，实现动车组数字化精准维修，形成安全风险超前防范机制。

4.1 检修作业精准跟踪

在检修作业方面，通过信息化手段规范动车组检修流程，保障动车组检修作业按标准进行；运用机器视觉监控动车组检修过程，实现对动车所内动车组位置、作业信息、故障信息、预警信息实时掌握，并结合车载信息实现对动车组运用、检修全过程监控；通过采集检修、质检作业过程中的各类信息，实时共享人流、车流、配件流等关键检修信息，管理人员、作业人员可以实时了解作业详细情况；通过手持终端、RFID、智能工装检修设备接口等手段全面记录检修作业信息，为检修质量追溯提供信息化支持；通过大数据的统计分析算法对检修、质检、故障、一体化等作业数据的综合分析，形成全方位统计报表，为管理决策提供信息化支撑。

在质量管理方面，建立完善的运维生产质量管理体系，结合物联网技术实现对现场生产的全过程监控；推行质检闭环管理，实现质检任务的智能排程、质检结果可跟踪管控；建立完善的质量评价体系，对作业人员生产作业质量和车组故障处置质量实现交互评价管理。

4.2 构型履历多元视图

以动车组各系统部件层级装配结构和BOM 为管理基础，实现动车组结构数据信息与实车部件级结构信息的关联一致性和可追溯性，建立部件级对应车组的区域位置装配视图，解决在动车组智能运维生产管理中相关技术履历、检修项目、故障信息无法关联到实体部件的问题。构型管理中的结构树应满足履历、故障、技术手册、检修管理等不同运维业务场景，并根据应用场景视角的不同，产生不同的构型视图，实现对动车组精细化智能运维生产的技术指导。动车组构型、履历及检修项目视图关系如图3所示。

图3 动车组构型、履历及检修项目视图关系Fig.3 Relationship among EMU configuration, resume, and maintenance item

4.3 多源故障归集处置

动车组故障管理涉及运行、检修、检测监测、车载预警等众多来源，技术管理维度涵盖功能分类、结构分类、故障代码等各有不同，需要对多源故障进行归集，包括动车组在运用、检修过程中通过行车、检修、自动化检测设备、车载、轨旁监测设备、PHM 预警等多个业务渠道采集的故障信息，统一以构型为基础的动车组功能与结构标识规范，对同一零部件实现标准的、多源关联的故障描述管理，建立动车组关键零部件多源统一故障库。故障得到统一归集后需要对其进行流程化处置，建立通用配置流程，实现对同一零部件由不同业务渠道采集的故障进行统一的复核确认、处置回填、质检鉴定管理，提高故障处置质量与管理效率。

4.4 修程修制动态优化

分修程开展对车组级和关键零部件级维修履历的全链条式覆盖管理。基于开行实绩、关键部件维修履历和视情维修建议[12]，对车组机检条件卡控和计划排程进行决策分析，达到延长人检维修周期的优化调整，实现车组级维度的修程周期动态预测、一级修机检智能排程、开行交路里程预警管控；对高级修建立“平台/车型(制造单位)-修程”维度的基本修程、周期及间隔里程的动态配置，形成延长修验证车组修程动态管控机制，实现车组级修程周期、检修进度及检修实绩的动态管控。

4.5 技术变更关联追溯

通过对动车组造修履历数据贯通，实现对车组级与零部件级全生命周期业务链管理，进而达到对动车组造修履历数据画像应用，研发“一车一档”和“一件一档”动车运维核心应用功能，包括技改项目与零部件的结构化关联，基于构型统一功能与结构标准，实现对动车组技术变更(改造)项目及实施方案与零部件技术履历的可追溯性关联管理。同时实现任务信息的共享交互，对调度指挥中心下发的动车组技改任务进行通用结构化管理，面向段所级加装改造等一体化作业提供统一任务信息与作业实绩信息的交互服务。

4.6 车地联动运维管理

集成动车组多种运行状态监测信息、运用维修及技术履历等多源数据，采用地理信息、云边协同计算及数字孪生等应用技术，将动车组动静态数字履历档案与动车组在线运行实时状态信息以及地面调度、维修获取数据进行定向融合，以多源数据及重要约束代入故障模型进行仿真计算，分析辅助决策结论并加以专家干预，实现动车组运行过程中风险及故障实时研判与应急处置的车地联动管理模式。动车组车地联动运维管理如图4所示。

图4 动车组车地联动运维管理Fig.4 Vehicle-ground joint operation and maintenance management of EMUs

5 功能应用

深圳城际动车组智能运维需要通过集成型平台建设实现，平台应结合业务需求、多源数据与关键技术，提供统一、稳定且高效的融合服务保障，满足高效经济的运维管理要求下对动车组技术信息的采集和高客流强度环境中对动车组生产计划的优化排程，着力推动现场自动化设备与软件系统在通信及信息层面整合，形成以先进IT技术为主导的多专业智能应用，具备将多源数据清洗重构分析的能力，为动车组智能运维提供可视化的决策辅助支持。

5.1 物联标识与信息感知

基于电子标识解析及云边计算技术，建立动车组及其部件的数字画像，开展动车组全生命周期大数据整合与集成融合应用，采用松耦合、互操作、可重用、可重组的架构方法来构建信息的集成接入和发布，解决动车组技术信息在网络化运维、多层次管理模式下产生的数据标识困难、资源检索效率低下等问题，为动车组运维应用系统提供技术资源的网络化支撑服务。

5.2 数字中台服务保障

基于工业微服务架构，整合动车组运维关键资源，贯通运维核心业务，面向PHM、排程调度维修管控等业务系统，提供开放服务生态。解决大型复杂动车组运维系统中业务服务功能耦合、部署分散、管理困难等问题，突破动车组多维运维数据冗余度高、知识挖掘困难、检索效率差的壁垒，提高关键业务过程、技术组件、数据资源在应用系统之间复用度，保证关键业务流程的稳定、高效运行，为应用系统的快速迭代和复杂业务处理提供支撑。

5.3 生产计划优化排程

建立运用计划、检修周期、股道拓扑关系等多维度耦合约束下车辆运维调度模型，提出满足都市圈高强度客流下精准维修决策动态调度方法和基于资源-任务时空拓扑自构建技术，通过神经网络不断优化动车组运用维修计划，解决高动态性优化目标与运用检修对偶约束条件下的动车组调度计划优化难题。同时针对城际动车组自动驾驶特点，采用生产计划与工业控制相结合的联锁设备，自动根据进路信号或列车到达离开条件执行相应计划。动车组运用-检修-调车计划联合编制如图5所示。

图5 动车组运用-检修-调车计划联合编制Fig.5 Joint preparation of EMU operation-maintenance-shunting plan

5.4 检修核心业务工作流

建立应用于城际铁路调度指挥中心和动车段(所)、存车场，覆盖动车组技术信息、辅助决策、精准检修、运行保障、物料支撑等运维核心业务链的工作流，为动车组运用检修生产中的信息采集、监控检测、故障处置、作业管控、配件追踪、料具领用等工序提供完整流程。以动车组轮轴检修业务为例，其检修作业涉及工位、工序众多，流程繁琐，在实际操作过程中容易出现缺漏，系统建立动车组轮轴检修工作流如图6 所示，可获取作业过程涉及的设备数据，及时掌握轮轴检修车间整体工作进度与质量并视情况调整。

图6 动车组轮轴检修工作流Fig.6 EMU axle maintenance workflow

5.5 基于PHM安全风险防范

为PHM 应用提供一体化数据服务，支持动车组运用、检修、地面监测、段所检测等海量异构数据管理，提供高效的数据清洗、计算及转发资源，获取PHM 应用分析结果。同时平台配备开放规范的模型管理，通过统一的标准、方法，为运用检修单位、造修企业、科研机构等不同专业的技术专家，提供PHM 模型试验环境及封装、注册、部署、调度等管理服务，持续对PHM模型有效性进行验证与修正，逐步建立动车组安全风险超前防范机制。

5.6 可视化运维决策支持

集成动车组运用维修过程中的结果数据，通过稽核、分类及加权等手段进行数据治理，为数据分析提供高质量数据源，采用大数据可视化技术，搭建动车所日常运用维修管理的综合展示中心，实现运维关键信息的决策数字化、管理定量化，为动车段(所)的日常监管、科学决策提供实时、动态和智能化的数据支撑。

6 结束语

结合国铁集团、地铁领域动车组及车辆运维发展现状，对深圳都市圈城际铁路动车组智能运维需求展开分析，提出数据接入规范、关键技术和功能应用，形成动车组智能运维平台的基本方案，能够满足深圳城际铁路运营初期条件，助力深圳城际动车组运维智能化可持续发展。智能运维的研究与应用不仅限于在轨道车辆方面，对航空、汽车、船舶乃至固定设施等装备运维也有可借鉴之处，如PHM就是最早应用于20世纪70年代的航空发动机领域[14]，而当前远程故障诊断与车联网OTA 已经逐渐出现在更多的汽车上[15]，如何在保障运维质量与装备可靠性的前提下显著减少现场人力资源投入，提高数据获取效率与准确性，从而降低运维成本，将是智能运维在实际应用层面亟需解决的问题。