无锡市已开通运营 4 条地铁线路，列车运行速度为 80 km/h，地铁车辆维修主要采用旧有预防修模式，定点定时维修，各部件基本策略沿用维护手册、既有经验方式进行。各部件运维管理缺乏理论支撑，存在一定安全稳定性风险及过度修情况，车辆各部件依赖人工判断，缺乏有效实时检测、及时报警及处置的机制。文章系统研究目前地铁车辆检修需求，对新技术运用体系进行探究，结合日常维修数据对可靠性理论进行应用研究，提高检修技术应用的科学合理性，并对智能设备系统整合，结合生产，对修程修制制定提出参考建议。经实践证明，新模式在提质增效的同时，具备较好的经济效益，可为后续线路建设及老线改造提供参考，对行业管理模式优化具备一定的借鉴意义。
01
根据现行 GB 50157-2013 《地铁设计规范》规定，车辆全寿命周期内的检修项目分为列检（日检）、月检、定修（年检）、架修、厂修（大修），其间隔如表 1 所示。
1.1 维修策略
行业内车辆维修策略随着维修实践的发展和车辆信息化、自动化程度的提高而发展起来。维修策略可以分为 4 种，即事后维修、计划预防性维修、状态维修、以及以可靠性为中心的维修。
（ 1 ）事后维修。事后维修也可以称为故障修，即在故障发生后采取的维修策略。对于涉及安全容量大、使用比较可靠，不易发生故障的部件可以采用此维修策略。
（ 2 ）计划预防性维修。计划预防性维修也称计划修，是基于车辆的磨耗理论，按照时间计划对装备进行分解检查、更换修理。随着地铁车辆装备的部件数量增多，工作机理更加复杂，若发生故障停机将造成重大影响，计划预防性维修也成为国内地铁车辆大量采用的维修策略。这种维修与事后维修相比，显然在防止故障、减少停时、提高效益等方面有较大优势。
（ 3 ）状态维修。状态维修是指根据先进状态监测和诊断技术提供的设备状态信息，判断设备异常，预知设备故障，在故障发生之前进行检修的方式。只要设备运营参数在规定状态界限之内，就一律不进行。实施状态修的确可以规避计划预防性维修可能会出现的“过修”“欠修”问题，但需要采用大量的新技术、新设备、新材料、新工艺，才能提高设备的可靠性和使用寿命，并且要实现检测方法现代化，制定合理的检测周期，准确掌握运营参数的动态，使设备始终处于受控状态。
（ 4 ）以可靠性为中心的维修。以可靠性为中心的维修理论（ RCM ）于 20 世纪 60 年代末起源于美国航空业，后广泛运用于美国军方及国内的军用装备的维护工作。其基本目标是以最少的资源消耗保持设备的可靠性和安全性。为达到上述目的，需对设备各系统进行功能及故障分析，明确系统故障后果。用规范化的逻辑决断程序，确定各种故障后果的预防性对策。
行业内大部分仍沿用传统的故障修和计划修，在此基础上，修程修制进行了一定的优化，演变成均衡修，但过渡较为粗糙，修程内各部件维修周期的制定缺乏理论基础，过修和欠修仍然存在。随着智能技术发展，设备状态实时监控、状态数据关联性分析、运维故障数据搜集及分析等越来越成熟，智能化维修技术为状态维修、以可靠性为中心的维修提供了很好的基础，但如何转化落地仍是难点。
02
目前国内车辆检修大多沿用铁路机车传统检修模式，即根据里程数和运营时间进行维修以及故障事后维修的方式。随着整车制造水平日益提高，现有修程修制存在一定的优化空间。行业内各地铁公司也在结合自身特点，对检修制度进行改革，以更合理的优化修程修制，保证检修质量。
随着信息技术的发展，地铁车辆也逐渐走向信息化、智能化，并以此推动由传统故障修逐步向状态修、预防修管理迈进。状态修的实现将依赖大量状态数据及维保数据管理和运用（包括车辆状态数据、检修数据、架修数据、大修数据等），并促使维保管理模式发生转变，状态监控与维保管理将逐步成为不可分割的整体，通过大量数据及算法分析模型运用，支撑工艺、作业管理不断优化改进，为状态修的实现打下基础。
03 ?
无锡地铁至今已运营 6 年以上，未来还将形成 8+1 线网，在此期间积累了大量的实践经验，但也暴露出诸多不足。线网的逐步成型让车辆维保面临着越来越大的人员、设备维护、生产组织压力。伴随着车辆大数据积累及以可靠性为中心的维修思想不断深入，技术不断发展、迭代，高技术产品和装备性能越来越先进，如何运用目前科技成果和新发展的维护理念，优化及创新现有检修管理模式，以及降低检修作业成本，是值得深入研究的课题。
目前，无锡地铁运用检修前期主要按照车辆供货商建议的维修保养计划以及参照国铁既有检修模式，按照定点（在车辆段固定轨道）、定时（按运用时限或公里数）、定量（按照检修规程进行分解、检查、修理、组装、试车、竣工交验）的方式进行，后期进行了一定的修程修制优化，目前检修周期如表 2 所示。
04
以可靠性为中心的维修管理体系，依据功能与故障分析的后果与严重程度，应用安全可靠理念、最小的维修资源消耗逻辑判断方法，形成包含维修内容、维修类型、维修间隔期、维修级别的维修大纲，完成基于可靠性的修程修制优化，合理降低运维成本，达到优化维修的目的。
以后果评价作为维修方法选择的依据，在评价故障后果以便制定维修策略时，每个设备的所有功能和故障模式都应加以考虑，并进行分析，制定出每一设备的维修方针，具体思路有 4 个方面。
（ 1 ）潜在故障（对设备无直接影响，但故障发生后后果严重）采用强制预防维修，包括实时状态监测、点检、周期性预防维修。
（ 2 ）安全故障问题采用强制预防维修方式，包括实时状态监测、点检、周期性预防维修。
（ 3 ）经济性故障（故障发生影响正线运营）根据经济性选取预防、预测或事后维修。
（ 4 ）经济性故障（故障发生不影响正线运营）采取事后维修方式。
建立部件级维修优化路线，综合各项智能设备检测数据、人工维护数据，按照安全性、功能性和经济性要素进行决策树判断，拟定关键部件维修周期，并进行动态管理。另一方面，强化关键部件总体修程修制和关键部件状态修路线设计探索，车辆零部件修程优化技术路线如图 1 所示。
对日常检修数据按照设备功能、功能故障、故障原因及影响进行定义分类整理。通过故障模式及影响分析（ FMEA ）对设备进行故障审核分类评估，然后根据故障后果的严重程度，对每一故障式做出“是采取预防性措施、还是不采取预防性措施待其发生故障后再进行修复的”决策，形成整体优化方案，并与既有方案进行比较，形成最终维修方案，具体有 5 个步骤。
（ 1 ）数据前期准备。进行地铁车辆现场数据收集和处理，来源数据包括各子设备制造数据、计划修检测数据、日常故障数据、日常运营数据、日常维护费用等。对车辆重要设备进行构型，构建产品功能结构树，并根据功能结构树形成标准故障数据统计表，计算出某一里程范围内的失效率 λ ( t ) ：
式（ 1 ）中，Δ t 为统计间隔里程， km ； N f 为在 Δ t 内发生故障的零部件数； N 0 为在统计间隔里程前完好零部件数，重新更换的也仍认为是完好零件。
（ 2 ）部件 FMECA 分析。基于 FMECA 分析与优化方法，针对各组成部分不同故障对系统工作的影响进行逐一分析，分析流程如图 2 所示。全面识别设备关键项点及薄弱环节，为部件评价及可靠性改进提供依据。其中危害性 CA 计算公式如下：
式（ 2 ）中， j = 1 ， 2 ， 3 ，… N ，为部件故障模式总数； α j （故障模式频数比）为部件第 j 种故障模式发生次数与部件的所有可能故障模式发生次数的比率，满足 
（故障模式影响概率）为第 j 种故障模式发生的条件下，其最终影响导致“初始约定层”出现其严酷度等级的条件概率，主要通过经验和故障数据分析进行定量估计； λ j 为部件在其某一任务阶段内的故障率， 1/km 。维修总成本费用如下：
式（ 4 ）中， C z 为该时间段内对产品进行维修的总成本费用； N p 为该时间段内进行预防性维修工作的次数； C p 为对产品进行一次预防性维修工作的费用； N r 为该时间段内进行故障后维修的次数； C r 为对产品进行一次故障后维修的费用； N t 为该时间段内因故障造成的停机次数； C i 为产品故障导致一次性停机的损失费用。
（ 3 ） RCM 逻辑决断。对重要部件的每一个故障原因按照逻辑决断图进行决断，提出该故障原因的预防性维修工作与工作间隔期，形成零部件设备单元的健康评估。
（ 4 ）系统综合，形成优化维修方案。基于零部件设备单元的健康状态评估，结合现有的维修制度，将不同部件预防性维修工作按间隔时间靠入相邻的预定间隔期，制定整车各部件检修优化策略建议。
（ 5 ）优化维修方案评估。对优化方案执行后的维修方案工时、系统故障率、整体维修成本进行分析，与既有方案进行对比，若平均每公里故障率降低，总工时减少，整体维修成本降低，则优化维修方案有效。
按照以可靠性为中心的维修管理策略，无锡地铁对牵引、制动、转向架、车门、控制、辅助、车载信号、空调、乘客信息、车体车钩、贯通道系统进行可靠性分析，并经逻辑决断确定维修周期。以无锡地铁 1 号线转向架系统为例，具体分析过程如下。
（ 1 ）功能故障及典型故障分析。列车转向架关键设备为轮对、轴箱、齿轮箱、一系弹簧和二系弹簧。转向架系统故障调研起止时间为 2021 年 7 月 4 日— 2023 年 12 月 22 日，故障统计如表 3 所示。每车每年走行距离为 126 998.16 km ；列车每天走行时间为 18 h ；每年走行天数为 365 天；列车数量 23 列、列车编组为 6 节。故列车总共行驶约 132.09 百万 km 。
（ 2 ）故障模式信息单分析。绘制列车制动系统信息单，对列车转向架系统基础功能异常状态下的故障模式、故障现象进行描述，并给出维修措施。
（ 3 ）故障模式决断单分析。针对列车转向架系统信息单中列出的故障模式，分析其自身显隐性、列车影响程度，形成列车转向架系统决断单。
（ 4 ）风险等级分析。根据风险矩阵，可以判断出列车转向架系统对应设备的风险等级，如表 4 所示。
4.2 维修策略优化
对车辆转向架关键设备轴箱、轮对、齿轮箱、一系弹簧以及二系弹簧进行逻辑决断，以轴箱为例：设备为轴箱，故障模式为变形，是显性故障，故障频率高，故障机理与时间寿命相关，状态可监测，通过逻辑决断图对其进行分析，如图 3 所示，通过逻辑决断，其维修方式需要进行调整，调整结果为状态监测维修。因此根据逻辑决断可知关键设备如轴箱、轮对、齿轮箱、一系弹簧和二系弹簧均需将维修方式调整为状态监测维修，如表 5 所示。
充分采集无锡地铁 1 号、 2 号线运维数据，按照可靠性工具，对 10 个系统按照上述方式进行验证，并经现场核验，共计调整作业项点 572 个，通过对各个作业项点后果的严重性、故障频率高低、故障诊断难易、维修保障能力强弱判断，计算出各个作业项点重要性评分，得出需要延长的有 95 个作业项点。基于可靠性、可用性、可维修性及安全性管理的作业项点优化率为 16.6% 。各部件维修间隔调整后，结合生产条件，优化均衡修修制，均 4 修程、均 5 修程、均 11 修程均减少 1 天工作量，从而达到均衡修由 19 天优化为 16 天的目
标。通过对所有检修项目优化，优化均衡修作业班组的作业顺序及班组人数，实现均衡修班组由
18
人减少至
15
人的优化效果。
随着新技术发展，逐步建立智慧化运维体系，全面提高车辆维护、场段作业自动化水平。通过专家故障诊断、大数据分析方式实现车辆健康度的分析及车辆故障预测，能够根据预测结果快速形成维修方案建议，指导车辆检修业务，提高车辆维修的有效性、可靠性。同时以信息化为纽带，连接智能检测系统、车辆健康诊断系统、检修管理系统，运用信息化、数字化、智能化手段与既有的管理目标相结合，实现管理的质变。形成设备状态实时监测、数据实时传输统一管理、设备状态智能诊断、智能维保、运维管理信息化的新体系。以及依托一体式智能化平台，为车辆运行、应急处置、维护管理、部件全寿命周期管理、修程模式优化提供支撑，车辆智慧运维体系如图 4 所示。
（ 1 ）建设自动化车辆段。列车回库后，车体无电项点自动检测，场段内现场作业、人员作业、设备运用状态、作业安全状态信息统一集成，并自动完成统一的生产管理安排，指导自动调车、检修资源调配，实现自动洗车、检修作业执行、镟修作业、诊断复检、诊断维修等作业。
（ 2 ）运行即检修。通过运行数据实时回传，打造统一的数据管理平台，通过专家故障知识库与大数据分析诊断系统，实现列车运行状态和健康状态实时跟踪，故障预警报警，辅助应急指挥，支撑城市轨道交通列车安全运行。
（ 3 ）实现列车健康管理。打破原有传统计划修内容，依据大数据分析下的故障特点，分析变化趋势，实现精准维修。改变既有部件定期更换模式，实现根据部件健康度进行维修。
智慧运维在无锡地铁 4 号线推行，搭建统一智能运维平台作为统一数据终端，建立以车辆健康诊断系统为基础的列车健康评估平台，以智能列检为基础的车辆自动检修，以 DCC 安全联锁为基础的库区安全自动防护，并打通与检修管理系统接口，实现区域自动化作业 / 系统自采集 - 结果感知 - 智能诊断 - 故障综合管理的新局面。
目前无锡地铁在 1 号线南延线、 3 号、 4 号线上线车辆健康诊断系统，依据各系统车载故障预测与健康管理（ PHM ）模块定制提供各系统健康诊断，通过传输系统实现车厢内、车地无线数据传输，系统内预设数据分析及应用模块，开展数据采集、预处理、数据分析工作，可实现车辆健康度评估、故障关联分析、车辆趋势预测、设备寿命预测、故障专家诊断等功能。在应用端，可实现车辆健康诊断评估推送、当前故障诊断、部分部件寿命预测、故障维护建议、能耗管理、故障统计等。从运用角度，目前系统也存在一定不足，故障数据预处理不够，各部件健康诊断和故障关联分析仍不太健全，仍无法达到 “ 状态修 ” 目标。
针对现场作业环境差、检查难度高、员工幸福感低、作业质量不可控等日检作业现状，搭建一套由 360° 图像检测系统、车底智能巡检机器人及智能巡检手持终端组成的智能列检系统模块。车底智能巡检机器人覆盖车底无电项点 1 978 项，目前每晚完成 4 列车底无电巡检。自 2023 年 1 月至发稿，共完成 697 列次列车巡检，平均每列检出有效故障 8.3 个，误报 3.92 个，误报率 0.198% ，准确率 99% ； 360 系统覆盖车顶、车侧 5 232 项点，平均每列次检出有效报警 12.1 个，误报 2.49 个，误报率 0.048% ，准确率 99% 。智能列检系统实现日检无电检查的自动检测、自动记录、自动分析预警，大幅减轻人员工作负担。形成人机协同检修、互为补充的日检新模式，日检主体作业时长由 190 min 缩减至 60 min ，效率提升约 70% 。员工可从重复的高负荷目视检查作业转变为功能测试、技术分析、故障处理等工作。
通过 DCC 安全联锁的运用，将风险大、操作复杂、管控较难的三轨库区管理转变为可靠高效监管、有效防护、作业自动化的新模式，具备特点为： ① DCC 可靠监管， DCC 可全面掌握库区及股道情况，通过视频监控远程可确认预警事项，增强 DCC 安全管控能力； ② 库区可防控，人员进出权限管理，增强三轨库区人员安全管控，增加股道监护及预警，提醒危险闯入，增加带电区域电子围栏、现场出清识别，降低人员误触电风险； ③ 自动化断送电，断送电、验电由人工操作转变为自动断送电，提升效率、保障安全，与断送电工单相结合，增加联锁逻辑，防止误断送电。
车辆检修管理系统在设备维保全过程控制基础上，实现业务管理标准化、流程化、信息化，通过作业标准化分解，与作业相关资源数据相关联，形成全过程作业管控与数据采集。并通过大数据的运用为生产成本管理、计划排程、设备健康状态分析等提供支撑，框架如图 5 所示。车辆检修管理系统的构建集检修与管理为一体，实现 4 条线 5 个车间主业务 / 主生产流程标准化、精益化，业务上定制 “ 规程简统、修制统一、作业包派工定制、车辆构型 / 标准化故障申报、标准工艺执行路线、业务流程逻辑控制及冲突检测、生产作业现场控制、标准数据管理、磨耗分析 ” 等标准化流程，并由系统实现，最终达到规章流程化、流程标准化、标准信息化的效果。实现作业流程规范、作业有序可控、质量持续稳定、进度超时提醒、作业效率提高、劳动成本降低、关键部件全生命周期可追溯、部件数据信息共享、物料信息有效管理的目的。
05
?
坚持问题发展导向，从现场实际出发，对既有定点、定时、定量的检修模式进行深入研究，以可靠性为基础的修程修制优化及自身维保能力特点推动运维模式重铸，建立专业化的巡检、高端检测（修）及故障处置队伍，打造安全可靠质量管理体系，通过大数据建立更加科学合理的状态修、预防修模式，大幅降低设备故障率及维护成本，最终实现安全可靠、节能降造、智能化检修管理体系。
全部回复（0 ）
只看楼主 我来说两句抢沙发