CN110852457A - 地铁车辆运维系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种地铁车辆运维系统，包括：自动化检测设备、云服务器、资源库、信息平台和AI服务器，其中，自动化检测设备用于检测地铁车辆的工作状态参数并发送给云服务器储存，信息平台用于为运维人员提供人机接口并生成检修任务，AI服务器用于根据检修任务从云服务器和资源库中调取数据并分析得到地铁车辆检修策略。本发明将自动化检测技术、信息化技术和AI技术结合后，用于地铁车辆运维系统中，可以降低运维人员的工作量，提高地铁车辆运维系统的智能化水平。
Description
技术领域
本发明涉及地铁车辆运维领域，具体涉及一种地铁车辆运维系统及运维方法。
背景技术
地铁车辆是城市轨道交通中重要的组成部分，在铁路轨道上行驶，负责运载客人，为保障地铁车辆的日常安全运营，地铁车辆每日执行完运载任务后都需要回到专用检修库进行检修，检修内容主要包含地铁车辆的部件松动、断裂、缺失和变形等。
目前对地铁车辆的检修作业通常是由人工进行作业调度、人工用肉眼或者简易工具进行检查作业，而人工作业存在工作人员调度繁琐、信息孤岛、检修不全面、作业强度高以及检修效率低下等问题。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提供一种地铁车辆运维系统，主要包括自动化检测设备、云服务器、信息平台、资源库和AI服务器，本发明将自动化检测技术、信息化技术和AI技术结合后，用于地铁车辆运维系统中，可以降低运维人员的工作量，提高地铁车辆运维系统的智能化水平。本方法通过下面的技术手段实现：
地铁车辆运维系统，包括：
自动化检测设备：用于检测地铁车辆的工作状态参数并将检测到的地铁车辆工作状态参数发送给云服务器；
云服务器：用于接收自动化检测设备发送的地铁车辆工作状态参数并分类储存；
资源库：用于储存地铁车辆日常检修规程、地铁车辆国家标准、地铁车辆基本信息和运维人员身份信息；
信息平台：用于调取云服务器中的地铁车辆工作状态参数并显示，还用于为运维人员提供人机接口并生成检修任务，然后将检修任务发送给AI服务器，还用于接收AI服务器发送的检修策略；
AI服务器：用于接收信息平台发送的检修任务，根据检修任务从云服务器和资源库中调取数据并分析得到地铁车辆检修策略，然后将地铁车辆检修策略发送给信息平台。
进一步地，所述AI服务器包括硬件模块和软件模块，所述硬件模块包括CPU、RAM、GPU、NET和Disk，所述软件模块包括贝叶斯分类算法模块、神经网络算法模块、深度学习算法模块、决策树算法模块、数据调度模块和数据库。
进一步地，所述信息平台包括基础数据管理模块、日常维保管理模块、检修调度管理模块和知识库管理模块，所述信息平台还用于通过人机接口接收运维人员反馈的检修进度并显示。
进一步地，所述自动化检测设备包括车载智能检测系统、正线轨旁智能检测系统、入库线轨旁智能检测系统和检修库内智能检测系统中的一种或几种。
进一步地，所述车载智能检测系统包括转向架振动检测仪、车载红外轴温检测仪和车载弓网状态检测仪中的一种或几种。
进一步地，所述正线轨旁检测设备用于检测地铁车辆在运营正线运行过程中的工作状态参数。
进一步地，所述正线轨旁智能检测系统包括平轮状态监测系统、车轮轴承故障声学诊断系统、轮对不圆度在线监测系统和轮对轴温在线监测系统中的一种或几种。
进一步地，所述入库线轨旁智能检测系统用于检测地铁车辆在车辆段检修线运行过程中的工作状态参数。
进一步地，所述入库线轨旁智能检测系统包括轮对外形尺寸测量系统、受电弓及车顶状态监测系统、轮对深层次探伤监测系统、车体360°外观缺陷监测系统和轮对踏面缺陷图像监测系统中的一种或几种。
进一步地，所述检修库内智能检测系统包括库内智能巡检机器人和/或实心车轴超声探伤装置。
本发明提供的地铁车辆运维系统主要包括自动化检测设备、云服务器、信息平台、资源库和AI服务器，本发明将自动化检测技术、信息化技术和AI技术结合后，用于地铁车辆运维系统中，可以降低运维人员的工作量，提高地铁车辆运维系统的智能化水平。
附图说明
图1为根据一示例性实施例示出的一种地铁车辆运维系统结构框图。
图2为根据一示例性实施例示出的一种AI服务器结构框图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
实施例
如图1所示，本实施例提供一种地铁车辆运维系统，包括：
自动化检测设备：用于检测地铁车辆的工作状态参数并将检测到的地铁车辆工作状态参数发送给云服务器；
云服务器：用于接收自动化检测设备发送的地铁车辆工作状态参数并分类储存；
资源库：用于储存地铁车辆日常检修规程、地铁车辆国家标准、地铁车辆基本信息和运维人员身份信息；
信息平台：用于调取云服务器中的地铁车辆工作状态参数并显示，还用于为运维人员提供人机接口并生成检修任务，然后将检修任务发送给AI服务器，还用于接收AI服务器发送的检修策略；
AI服务器：用于接收信息平台发送的检修任务，根据检修任务从云服务器和资源库中调取数据并分析得到地铁车辆检修策略，然后将地铁车辆检修策略发送给信息平台。
本实施例提供的地铁车辆运维系统可以是一种以地铁车辆为对象，并围绕该对象开展运用及维护工作的智能化系统，具体实施本实施例时，云服务器可以采用地铁运用公司建设的私有云，也可以采用阿里云或者百度云等开放式服务器；AI服务器可以设置在地铁车辆检修场段的专用机房内，并通过有线或者无线网络连接云服务器和信息平台；资源库可以以一种文件形式依附在AI服务器或者信息平台服务器实体中；信息平台可以由一台信息平台服务器承载，提供B/S架构的访问服务，为便于检修调度人员快速访问和操作，信息平台可以设置在DCC(Depot Control Center)内，该信息平台可以通过有线或者无线网络连接AI服务器和云服务器。
另外需要说明的是，地铁车辆日常工作为：等待运营——上线运营——结束运营——车辆检修——等待运营。地铁车辆的工作线路分为运营正线和车辆段检修线，运营正线指乘客所见的地铁车辆日常运营时往复行驶的线路，车辆段检修线指地铁车辆日常运营后回到检修库的线路。本实施例中的自动化检测设备可以实现对处于运营正线、车辆段检修线和检修库中的地铁车辆的状态及参数检测。具体实施本实施例时，云服务器可以利用4G商用网络主动收集并整理自动化检测设备的检测结果，并按一定规则将检测结果分类储存，同时进行热备份。AI服务器以地铁车辆为对象，接收到检修任务后，从云服务器中获取地铁车辆的历史和当前检测结果，同时结合资源库中的检修规程、行业规范等数据，进行综合判断，输出针对地铁车辆当前状态下的最优检修策略。所谓最优检修策略：即在满足地铁车辆检修质量的前提下，使用最小人力成本，实现地铁车辆的最小程度检修，快速完成检修任务。
作为优选，如图2所示，本实施例中的AI服务器包括硬件模块和软件模块，所述硬件模块包括CPU、RAM、GPU、NET和Disk，所述软件模块包括贝叶斯分类算法模块、神经网络算法模块、深度学习算法模块、决策树算法模块、数据调度模块和数据库。其中：
CPU：用于逻辑运算；
RAM：用于数据临时存储；
GPU：用于承载各类算法的复杂公式计算；
NET：用于网络资源调度和传输；
Disk：用于数据存储；
贝叶斯分类算法模块：用于将当前地铁车辆的检测结果数据按预设规则进行分类整理，将资源服务器中取得的数据按同样规则进行分类整理；
神经网络算法模块：用于对当前地铁车辆的检测结果进行历史搜索，包含本车的历史数据以及不同车辆的相同部位历史数据。将预设范围内的历史数据进行提取并整理归类。
深度学习算法模块：用于积累并学习地铁车辆各关键部件的检修结果的正负样本(所谓正样本即系统判断的结论与人工复查结论相同；所谓负样本即系统判断结论与人工复查结论不同，本系统中的结论可以只包含“故障”和“非故障”两种状态)；
决策树算法模块：用于根据数据分类结果、历史数据的归纳汇总、以及深度学习算法给出的建议结论，以时间最短、任务量最小、人员投入最少为决策依据，输出适用于当前地铁车辆的检修策略与人员配置；
数据调度模块：用于承载上述算法，并保证各算法模块间数据的正常流转。
数据库：用于存储每次优化后的地铁车辆检修策略与人员配置、存储检修人员确认后的地铁车辆故障信息、存储检修人员新发现的地铁车辆故障信息、存储地铁车辆的检修前后状态信息。为日后生成完整检修作业报告提供数据支撑。
为了更好地理解本实施例，下面通过一个具体实施例进行说明：
按预设规程对编号为DT2033列车的检修任务包含1)车钩状态检查；2)轮对外形尺寸测量；3)闸瓦状态及剩余厚度测量；4)齿轮箱油位及状态检查；5)抗侧滚扭力杆紧固螺栓检查；6)空气弹簧高度阀开口销检查；7)车底各类电气箱挂耳及二次防护检查；8)车底各类金属铭牌是否脱落的状态检查；9)空压机接地线状态检查；10)空压机安装缓冲垫状态检查；11)驱动电机防尘罩状态检查；12)驱动电机接线盒线缆连接状态检查；13)风缸接头处螺栓及阀门状态检查。通过AI服务器结合当前DT2033列车的整体检修状态、以及历史检修数据、以及修程文件分析、以及人工确认的关键部件诊断历史，通过决策树分析决策，将当前检修任务调整为：5)抗侧滚扭力杆紧固螺栓检查；6)空气弹簧高度阀开口销检查；8)车底各类金属铭牌是否脱落的状态检查；11)驱动电机防尘罩状态检查；12)驱动电机接线盒线缆连接状态检查；同时新增不在本次修程中，但容易出现故障的部位14)空气弹簧是否存在鼓包现象检查。
作为优选，所述信息平台包括基础数据管理模块、日常维保管理模块、检修调度管理模块和知识库管理模块，所述信息平台还用于通过人机接口接收运维人员反馈的检修进度并显示，接收并记录运维人员反馈的缺陷故障正确与否的状态信息。
本实施例中，基础数据管理模块可以包括线路、车辆、设备、检修班组、检修人员和检修物资等基础数据；日常维保管理模块可以包括检修规程管理、设备故障管理、列检计划管理、均衡修管理、架大修管理、临时修管理中的一种或几种；检修调度管理模块可以包括检修计划决策、自动工单派发、检修状态看板、检修结果上报和检修报告生成等功能模块中的一种或几种；知识库管理模块可以包括修程修制、技术文件、作业指导书、故障分类和维修指导中的一种或几种，另外，信息平台还可以根据实际情况安装相应APP。
本实施例通过信息平台，可以具备标准化数据接口，实现各类检修数据的采集与汇总，同时通过检修电子流程实现业务表单的审批、下发和回填，还可以实现各自动化设备的状态监控。
作为优选，本实施例中的自动化检测设备可以包括车载智能检测系统、正线轨旁智能检测系统、入库线轨旁智能检测系统和检修库内智能检测系统中的一种或几种，能够实现对地铁车辆工作状态的全天候自动监测和报警提示。
这里需要说明的是，本实施例由于采用自动化检测设备，增加了地铁车辆状态信息的数字化，有利于信息化管理，可以从车载、正线、入库线和检修库这4个频率维度进行检修，能更及时地发现地铁车辆的异常状态，从而更及时地发出维修指令，降低地铁车辆日常运行的安全风险，本实施例采用动态检测策略，有助于提高对地铁车辆的检修效率和质量，同时降低检修人员作业强度，另外，可视化的信息平台可以帮助管理人员有效管理车辆检修作业，降低错误率，提高效率和质量。
具体实施本实施例时，车载智能检测系统可以包括转向架振动检测仪、车载红外轴温检测仪和车载弓网状态检测仪中的一种或几种，车载智能检测系统还可以包括车载其他自动化检测设备，正线轨旁智能检测系统可以包括平轮状态监测系统、车轮轴承故障声学诊断系统、轮对不圆度在线监测系统和轮对轴温在线监测系统中的一种或几种，入库线轨旁智能检测系统可以包括轮对外形尺寸测量系统、受电弓及车顶状态监测系统、轮对深层次探伤监测系统、车体360°外观缺陷监测系统和轮对踏面缺陷图像监测系统中的一种或几种，检修库内智能检测系统可以包括库内智能巡检机器人和/或实心车轴超声探伤装置。其中，正线轨旁检测设备用于检测地铁车辆在运营正线运行过程中的工作状态参数，入库线轨旁智能检测系统用于检测地铁车辆在车辆段检修线运行过程中的工作状态参数。
另外，本实施例中的信息平台还可以用于通过人机接口接收运维人员反馈的检修进度并显示。
为了方便理解，本实施例的工作流程介绍如下：
地铁车辆正常行驶在运营正线，车载智能检测系统和正线轨旁智能检测系统对正常行驶在运营正线上的地铁车辆进行检测并将检测结果实时发送给云服务器，地铁车辆结束正常运营，行驶在车辆段检修线上(回检修库)，入库线轨旁智能检测系统对行驶在车辆段检修线上的地铁车辆进行检测并将检测结果实时发送给云服务器，地铁车辆回到检修库并停靠完毕，检修库内智能检测系统对停靠完毕的地铁车辆进行检测并将检测结果实时发送给云服务器，检修调度工作人员访问信息平台，制定检修任务，AI服务器接收检修任务并结合云服务器和资源库中的数据制定检修策略并发送给信息平台，检修工作人员访问信息平台接受检修任务并根据检修策略检修地铁车辆，检修工作人员反馈检修进度和最终检修结果，检修结束。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.地铁车辆运维系统，其特征在于，包括：
自动化检测设备：用于检测地铁车辆的工作状态参数并将检测到的地铁车辆工作状态参数发送给云服务器；
云服务器：用于接收自动化检测设备发送的地铁车辆工作状态参数并分类储存；
资源库：用于储存地铁车辆日常检修规程、地铁车辆国家标准、地铁车辆基本信息和运维人员身份信息；
信息平台：用于调取云服务器中的地铁车辆工作状态参数并显示，还用于为运维人员提供人机接口并生成检修任务，然后将检修任务发送给AI服务器，还用于接收AI服务器发送的检修策略；
AI服务器：用于接收信息平台发送的检修任务，根据检修任务从云服务器和资源库中调取数据并分析得到地铁车辆检修策略，然后将地铁车辆检修策略发送给信息平台。
2.根据权利要求1所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述AI服务器包括硬件模块和软件模块，所述硬件模块包括CPU、RAM、GPU、NET和Disk，所述软件模块包括贝叶斯分类算法模块、神经网络算法模块、深度学习算法模块、决策树算法模块、数据调度模块和数据库。
3.根据权利要求1所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述信息平台包括基础数据管理模块、日常维保管理模块、检修调度管理模块和知识库管理模块，所述信息平台还用于通过人机接口接收运维人员反馈的检修进度并显示。
4.根据权利要求1所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述自动化检测设备包括车载智能检测系统、正线轨旁智能检测系统、入库线轨旁智能检测系统和检修库内智能检测系统中的一种或几种。
5.根据权利要求4所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述车载智能检测系统包括转向架振动检测仪、车载红外轴温检测仪和车载弓网状态检测仪中的一种或几种。
6.根据权利要求4所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述正线轨旁检测设备用于检测地铁车辆在运营正线运行过程中的工作状态参数。
7.根据权利要求4所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述正线轨旁智能检测系统包括平轮状态监测系统、车轮轴承故障声学诊断系统、轮对不圆度在线监测系统和轮对轴温在线监测系统中的一种或几种。
8.根据权利要求4所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述入库线轨旁智能检测系统用于检测地铁车辆在车辆段检修线运行过程中的工作状态参数。
9.根据权利要求4所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述入库线轨旁智能检测系统包括轮对外形尺寸测量系统、受电弓及车顶状态监测系统、轮对深层次探伤监测系统、车体360°外观缺陷监测系统和轮对踏面缺陷图像监测系统中的一种或几种。
10.根据权利要求4所述的地铁车辆运维系统，其特征在于，所述检修库内智能检测系统包括库内智能巡检机器人和/或实心车轴超声探伤装置。
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