发明内容
本发明的一个优点是维修人员每天工作之前,能够得到车辆的详细情况,以获取需要重点关注的部件,使得当日的检修工作能够有重点的进行。当发现多种故障时,根据紧迫性分析,能够根据维修紧迫性的高低给予维修人员一个优先的建议。本发明的另外一个优点是可以根据使用时间、损伤的情况给予维修人员维修或者更换的建议,而不是每次出现问题该部件被更换之后都当做废弃件处理。
本发明实施例设想了一种根据车辆状态为维修人员提供维修辅助信息的方 法。安全评估模块在每日固定时刻对列车状态监测数据进行下载,对当前状态监测数据进行分析,对于使用时间已经接近寿命的部件,按照接近的程度给出分级提醒。当故障信息通过状态监测系统输入系统时,根据列车的部件故障描述进行故障操作码的匹配,同时安全冗余模块对于整车同一部件的状态进行检查,若该部件整车状态都处于不良的情况,则给出整车维修的建议,否则仅给出该部件维修的建议。运维人员在资源优化配置模块查看系统紧迫性,时间估算,可供时间,维修人员安排的建议后,对决策进行微调,并生成维修工单。
本发明实施例设想了一种根据车辆状态为维修人员提供维修辅助信息的系统。列车状态监测模块被用于列车部件状态数据的采集与录入,安全评估模块被用于对当前状态监测数据进行分析。当故障信息通过状态监测系统输入系统时,根据列车的部件故障描述进行故障操作码的匹配,同时安全冗余模块对于整车同一部件的状态进行检查,若该部件整车状态都处于不良的情况,则给出整车维修的建议,否则仅给出该部件维修的建议。资源优化配置模块被用于提供查看系统紧迫性,时间估算,可供时间,维修人员安排的建议的界面,并提供对决策进行微调的接口,最终生成维修工单。
本发明实施例提供了一种城轨车辆检修用的基于车辆状态的维修辅助系统,包括:
列车状态监测模块,用于运营与维护相关数据的接收并进行数据的筛选与计算,具有车辆备件库、检修数据库和车辆履历库的数据结构,包括司机以及调度进行故障描述输入的接口;
安全评估模块,用于在状态监测的数据上进行该部件安全等级的评估,同时根据列车的部件故障描述进行故障操作码的匹配以生成维修建议,并根据车辆备件库的信息进行寿命评估操作;
维修冗余设计模块,用于针对所述安全评估模块的评估结果,进行维修规模的估算,维修费用的估计,这些信息用于提供运维人员进行维修的决策的依据;
资源优化配置模块,用于输出系统紧迫性和时间估算参数,可供时间,维修人员安排的建议;
维修计划编制模块,用于提供运维人员进行微调的接口,并根据选择编制维保工单,所述维保工单用于车辆维修。
本发明实施例还提供一种为城市轨道列车的列车故障维修提供帮助的方法,其特征在于,包括:
城轨车辆辅助维修系统根据维修冗余设计模块生成的维修规模,输出维修规模的建议;
根据是否整车修理和单独修理分别给出维修时间的估算,并同时给出可供给维修时间,并同时输出该日当班人员名单,以使维保人员进行维修规模的调整;
根据维修关键字搜索维修手段,生成维修工单。
具体实施方式
图1是城轨车辆辅助维修系统(维保系统)的组成结构图,如图1所示,维保系统包括列车状态检测模块101,安全评估模块102,维修冗余设计模块103,资源优化配置模块104,和维修计划编制模块105。各个模块的实现及功能,将结合其业务实现流程具体展开。具体如下:
图2是维保系统业务流程图,如图2所示,车辆的维修模式有三种:故障维修、状态检修和日常计划性维修,维保系统的整体业务流程包括故障维修,车辆基础数据和状态检修,其中,故障维修流程具体为图3所示,包括:
维保系统从列车状态检测模块101获取到列车的故障数据(包括车载故障诊断系统、地面轨旁故障监测系统检测到的故障数据以及隐患挖掘系统挖掘出的故障数据,包括故障名称和故障等级);列车状态监测模块,具有车辆备件库、检修数据库和车辆履历库的数据结构,包括司机以及调度进行故障描述输入的接口。主要进行运营与维护相关数据的接收,综合,并在此基础上进行数据的筛选与计算。其中列车状态监测模块在维修完成后,数据反馈的同时自主进行检修数据库的更新,更新内容,数据更新包括维修反馈数据库的更新,维修记录数据库的更新。
安全评估模块102对故障进行分析,给出处置建议。安全评估模块102全评估模块主要对检修人员,司机提供的故障部件与故障说明进行故障代码匹配,包括隐患挖掘信息的收集,故障设备的寿命评估的信息生成。安全评估模块102在状态监测的数据上进行该部件安全等级的评估,同时根据列车的部件故障描述进行故障操作码的匹配以生成维修建议,根据车辆备件库的信息进行寿命评估工作。故障的处置建议包括:按照故障是否影响当前运行,将故障分为5个级别,分别是停运请求救援、减速慢行到站清客、减速慢行、继续运行日检时 重点检修、继续运行到制定修程检修。对每个级别的故障给出处置建议提示,对于不需维修的故障,按计划进行检修,并做检修记录。
维修冗余设计模块103根据故障列车的故障代码和故障等级,在专家库中匹配故障的维修建议,若能匹配到,经相关人员确认后生成故障的维修建议;若不能在专家库中匹配到相应故障,需产生提示消息,提示相关人员制定维修建议。其中,维修冗余设计模块103维修冗余设计模块103包括维修规模的分析,维修费用分析,维修可靠性的分析,该模块针对评估结果,进行维修规模的估算,维修费用的估计,这些信息用于提供运维人员进行维修的决策的依据。维修规模的分析包括针对一辆列车或仅单独对某一零部件进行处理,对维修费用的评估,维修之后该部件预计能够运行时间的估计。
故障维修建议生成后,资源优化配置模块104对人员、配件、工具以及维修列位进行资源配置,资源优化配置模块104可以给出系统紧迫性,时间估算,可供时间,维修人员安排的建议,该模块包括对维修紧迫性的分析,维修需求时间的估算,维修可供时间分析与维修人员的需求分析。资源配置的结果包括什么时间、派谁、带什么部件和工具、去哪个列位修等。
维修计划编制模块105根据资源配置结果按工单的模板生成临时工单,临时工单经相关人员二次编辑后,形成正式工单;其中,维修计划编制模块105提供运维人员进行微调的接口,并根据选择编制维保工单,用于车辆维修。
工单生成后,在线派发,并提醒相关部门接单、打印,直至工单落实到相应维修工班,维修工班接单后,按工单约定时间执行维修作业,并记录开始和结束作业时间,维修作业完成后交车,并在线下载维修作业完成情况记录(具体格式需调研),内容大致包括维修人员名单、维修作业实耗备品备件名称和数量、作业开始/结束时间、维修作业对维修工具的损耗等,故障列车排除故障后, 以再次投入使用时的监测数据为基础,对上次维修作业可靠性进行评价。
需要说明的是,故障数据来源于车载故障诊断系统的诊断结果、轨旁检测系统的监测结果以及隐患挖掘系统挖掘到的故障数据。故障信息接入后,按照规则对故障进行分类分级。
故障模式分类按照故障源所属的系统进行划分,如车体故障、走行系故障、制动系故障、牵引系故障、均衡系故障等。按故障源对行车安全的影响不同,将故障分为重点部件故障和非重点部件故障两种。故障分级按照故障的严重程度,对不同的故障进行分级,列车运行过程中出现不同等级的故障,其应急措施会不同。
故障数据的接入方式:从数据中心直接接入,或从其它系统(故障诊断系统、轨旁检测系统、隐患挖掘系统)接入;故障分级分类的接入方式:手动录入或导入。
按照故障的类型和等级,在专家库中进行匹配,若专家库中有此类故障的处置建议,则直接匹配到该故障的解决方案,如:是否更换或维修,是否可线上解决等,并经相关人员确认后,方可作为本次故障的解决方案;若专家库中没有此类故障的处置建议,应立即将故障上报至调度和检修部相应技术负责人,研究故障应对措施,手动录入。
专家库是对历史故障处置经验进行积累而形成的数据库表,而形成的供后续参考的应对各种故障的处置建议库。专家库是可以不断完善的,当有新的故障类型或对已记录故障有更合理的处置措施时,需要对专家库进行完善或更新。专家库中的一条记录包含的内容有:故障代码、故障名称、故障类型、故障等级、配件编号、配件名称、配件数量、配件位置、维修班组、维修人员、平均维修时间、故障描述、解决方案、车厢号等。接入方式有三种,导入、手动录 入更新和后台自动更新。
得到故障的处置建议后,需要对已有的资源进行优化配置,以便更快完成维修工作。这些资源包括维修班组、备品备件和维修列位及维修工具。维修班组,主要是考虑相关维修班组技术人员及维修工人的排班情况及任务安排;备品备件,主要考虑备品备件的库存数量、库存位置等;维修列位,主要考虑维修列位的占用情况;维修工具,主要考虑维修工具是否充足。资源调配结果作为工单生成的直接依据。
其中,资源内容及接入方式包括:
1)备品配件
备品备件内容:备件名称、编号、规格型号、生产厂商、供货商、单价、类型、使用寿命、保修期、库存位置等;具体有哪些备件,需调研。
备品备件接入方式:手动录入、导入或从其它系统接入、后台更新(根据维修实际耗材,更新备品备件库存)。
备品备件库存算法:根据维修实际耗材,更新备品备件库存。
2)维修班组
维修班组内容包括:班组类型(临修班,定修班)、维修班组的排班情况、人员构成(技术人员、维修人员、测试人员等)等。
3)维修列位
列车回库后进入停车列检库的停车列位,当维修和更换作业不能在停车列检库中进行时,需要进行移库作业(移库至定/临修列位等),维修结束后,应让出维修列位,进入停车列位。
列位管理内容:定、临修列位当前占用情况、(若占用)预计占用时间、列位占用计划表。
列位信息接入方式:手动录入、导入或从其他系统接入。
4)维修工具
维修工具应保证充足,并储备一定的备用维修工具。
此外,资源调配算法,主要实现将现有的备品备件、列位、班组人员等进行动态规划,得到一种能满足使列车停修时间最短,又对其他列车的计划检修影响最小的最优方案。算法有两种:1)只在列位有空缺、维修人员无其他维修任务时进行,以便不干扰其他车辆的维修计划;2)计算所有列车停修时间最短、整体车辆利用率最大化的最佳方案,可以打乱别的车辆的维修计划。
算法输入:本线车辆日常检修计划、备件库存数量、人员排班计划、列位占用计划等;
算法输出:资源调配方案(调配备件的数量、库存位置、工具数量、检修列位及车辆到位时间、维修班组及成员等)
对故障的处理建议和资源配置明确后,就需要向有关部门下发工单实施维修检修的具体工作。工单的完成情况需要实时上报,以便上级能及时了解故障的处理情况以及车的停修状况,以便尽快编排车辆的运营工作。
系统将资源配置的结果按照工单的模板进行填写,完成后自动提交至DCC车辆段调度进行审批。该部门工作人员可以手动对工单信息进行修改,包括维修人员、备件库存位置、列位安排等。审批通过后,进行工单的在线定向派发,同时通知车辆中心列车的停修计划以及预计的完成时间;车辆段检修中心负责接单,并安排相关班组准备车辆的维修工作。
工单内容包括:车号、故障原因、故障描述、故障源位置、修程类型(临修、定修、日检等)、承修班组、列车列位、检修日期和时间等。
工单分类:按照故障的类型,对工单进行分类,以便进行工单的准确派发。 工单类型有:车门故障维修工单、转向架故障维修工单、车钩故障维修工单、VVVF故障维修工单等。
工单内容接入方式:后台导入(按模板)、手动修改。
工单派发后,上级需要全面了解工单的执行情况,包括工单接单时间、维修开始时间、结束时间等。检修工班在线接单时,对应的系统时间记录为接单时间;当车辆入库开始维修工作时,系统自动记录时间(在列位管理模块进行),记录到作业记录表中;当维修结束后,车辆出库交车后,维修工班进行在线结单操作,系统自动记录结单时间。
当维修工作结束后,维修人员需要按修程类型在线下载维修作业记录表模板,填写后保存至系统中。
维修作业记录表中,应记录维修人员名字、工号、所用备品备件名称、编号及数量、占用列位的时间、对工单的评价等。
维修作业结束后,对车辆再次投入使用时的监测数据,判断上次故障是否完全修复,以此对维修作业是否可靠进行评估,并对此部件的剩余寿命进行预测。若维修作业可靠性高,根据具体情况对原专家库进行完善;若可靠性较低,需要提醒车辆检修部,对检修工艺进行改善,或对该部件进行重点监视等。
输入:车辆维修前的故障数据、车辆维修后的监测数据、部件平均使用寿命(部件更换不需要)
输出:维修作业的可靠性评价值、部件剩余寿命预测值。
车辆故障临修后,或是运营状态稳定的车辆,原有的对该车辆的计划检修时间可能不再合理,这时需要对针对此车的修程进行优化。
输入:列车运营监测数据、现有列车修程计划。
输出:针对列车状态制定的新修程计划。
状态检修流程如图4所示,包括:
对列车隐患部件进行定位(数据来源于两处:1、隐患挖掘系统挖掘到的隐患预警数据,2、本系统进行部件安全评估得到的隐患部件);将列车隐患数据按类型以及严重程度划分优先级,得到列车日检计划重点关注部件表;严重隐患在运营结束后立即维修;不严重隐患待列车结束运营后入库进行日检,并重点监测重点关注部件表中的部件,当检测到隐患即将升级为故障时,将隐患当做故障处理,从专家库中获取到隐患的维修建议,并经维修资源优化配置后,形成维修工单,派发至相关维修班组进行临修作业,临修完成后出库;当隐患不需立即维修,列车可立即投入使用时,日检完成后即可出库,并继续关注列车状态以防隐患升级为故障;列车出库后要记录列车隐患数据以及维修记录,以便日后对列车检修作业进行可靠性评价。其中,隐患数据来源于隐患挖掘系统挖掘到的隐患数据以及本系统进行部件安全评估的得到的隐患数据。隐患数据接入后,对其进行分类分级,并按优先级排列形成日检重点关注部件清单。
按照隐患的严重程度对其进行分级,列车运行过程中出现不同等级的隐患,其处置措施会不同。隐患分为1、2、3三个等级,1级隐患为故障,2级为严重隐患,需入库后维修,3级为不严重隐患,在日检中重点关注,根据日检结果采取相应措施。
隐患数据的接入方式:从数据中心直接接入或从其它系统(隐患挖掘系统)接入、本系统安全评估模块102产生数据;隐患分级分类的接入方式:手动录入或导入。
图5是状态修具体实施方式流程图,由其他事件触发运行,当与算法相关数据改变时触发。
Step1.系统对内部有记录的物件组成的集合进行遍历,将每个物件的可靠 性数据表对可靠性分级表进行匹配,以检测是否超过阈值;
Step2.未达到阈值则对下一个物件进行相同处理,回到Step2。否则,则说明此物件的可靠性已超过阈值,进入Step3,如所有物件匹配完毕,进入Step4;
Step3将维修物件加入维修物件集合;
Step4待所有物件匹配完毕,将维修物件根据超过的阈值程度进行维修排序;
Step5匹配维修资源表,若维修资源可以满足所有维修,进入Step6。若不能满足所有维修,则通知采购部门进行采购,同时按照阈值排序的情况将维修资源优先分配阈值超过更多的物件,确定进行维修的物件集合;
Step6对满足维修资源的维修物件集合匹配部门及人员数据库,维修专家库,生成维修工单;
Step7下发工单,剩余维修资源不足的物件加入维修物件集合,等待下次匹配。