城市轨道交通车辆智能维保模式建设
城市轨道交通车辆智能运维系统的建设方案
城市轨道交通车辆智能运维系统的建设方案摘要：车辆智能运维，即采用预设点位的传感器、图像、生物特征识别等信息采集手段，通过车载ＬＴＥ（长期演进）、物联网、工业互联网等传输技术，将车辆运行及维护状态数据实时在线传输到车辆段控制中心，利用统计分析、大数据挖掘、ＡＩ（人工智能）学习等技术，实现车辆运维的人、物、作业流程的综合决策和智能化管理。
车辆智能运维是实现车辆状态修的必要手段。
关键词：城市轨道交通车辆；智能运维系统；建设方案引言现有的服务模式包括计划维护、故障维修、维修速度慢、上路时间长、运行维护成本高，不能满足现代城市轨道交通高效、快速、智能化的服务要求。
随着物联网、人工智能、海量数据、云计算等技术的飞速发展，城市轨道交通设备维修的新技术手段应运而生。
智能运维以运维为基础，以场景应用为核心，采用物联网建设、人工智能、大数据、云计算等技术手段，构建了更加智能化、安全、高效、经济的城市轨道交通智能运维系统。
铁路维修数字化改造的发展方向:在分析城市轨道交通运行维护现状的基础上，结合物联网技术、云计算、海量数据，介绍城市轨道交通智能运行维护系统的建设方案和应用平台设计，以提高轨道交通设备的可靠性，优化维护模式，降低劳动强度，提高运行维护水平。
1车辆智能运维系统的建设意义目前，国内大多数城市都在探索地铁车辆智能运维系统的建设问题，各轨道交通配套的供货厂商也在大力推广车辆智能运维系统。
事实上很多城市对此并未有明确目标，未分析清楚车辆智能运维系统需要解决的问题，亦未明确车辆智能运维系统系统关键参数，包括各系统信号、信息达４０００余项。
轨旁车辆检测系统实现列车不停车自动检测，覆盖不低于６０％的人工目视检查作业和１００％轮对尺寸测量作业，通过机器视觉、先进传感、人工智能等技术提高车辆关键部件的检测频率，延长人工检查周期。
车辆维护轨迹系统可将人工作业的各个业务过程数字化、信息化，例如，该系统可将检修工单、工具使用、物料流转等信息提供给各环节工作人员，使决策层做出有利于生产要素组合优化的决策，使资源合理配置，达到最大经济效益。
城市轨道交通智能维保发展现状及趋势
城市轨道交通智能维保发展现状及趋势
城市轨道交通智能维保的发展现状及趋势主要体现在以下几个方面：
1. 数据化维护管理：城市轨道交通智能维保采用数据化的维护管理方式，通过传感器、监控设备等获取车辆、信号系统等的实时工作状态，并通过数据分析和智能算法进行故障预测和预防，提高维修效率和设备可用性。
2. 自动化维修设备：随着技术的发展，智能维保设备采用自动化技术，能够实现对车辆和设备的自动巡检、故障诊断和维修，减少了人工操作的错误和时间成本。
3. 无人驾驶列车维修：未来城市轨道交通智能维保的趋势是实现无人驾驶列车的维修。
通过应用人工智能和机器学习技术，使列车能够自主识别和解决故障，减少人工干预，提高维修效率和列车运行的稳定性。
4. 大数据分析：城市轨道交通智能维保还可以通过对大量数据的分析，发现设备寿命和故障模式的规律，提前进行设备的更换和维护，降低故障率和维修成本。
5. 物联网技术应用：智能维保借助物联网技术，实现设备的互联互通和远程监控。
通过远程维护中心对设备进行监控和维修，提高响应速度和效率。
总的来说，城市轨道交通智能维保正朝着数据化、自动化、无
人化和智能化的方向发展，利用现代科技手段提高维修效率和设备可靠性，为城市轨道交通运营提供更加可靠和高效的支持。
城市轨道交通的智慧运维管理与维修保养研究
城市轨道交通的智慧运维管理与维修保养研究随着城市发展的不断壮大，城市轨道交通作为一种高效、环保、快捷的交通方式，正逐渐取代传统的交通工具成为人们出行的首选。
然而，城市轨道交通系统庞大复杂，运营过程中面临着各种挑战与问题。
为了确保城市轨道交通系统的安全、高效运行，智慧运维管理与维修保养成为当下的研究热点。
一、智慧运维管理在城市轨道交通中的应用（500字）智慧运维管理是指通过信息技术手段，利用传感器、大数据分析、人工智能等技术手段对城市轨道交通系统进行运维管理。
首先，智慧运维管理可以通过实时数据监测和分析，提前发现设备故障和异常情况，从而及时采取修复措施，避免事故发生。
其次，智慧运维管理可以对城市轨道交通系统进行精细化运营管理，如利用数据分析提升运行效率，降低能耗，提供更好的乘客服务。
最后，智慧运维管理可以通过信息化手段实现对设备的集中监控和管理，提高运维效率，降低人力成本。
二、智能维修保养在城市轨道交通中的应用（500字）智能维修保养是指通过智能化技术手段，提高城市轨道交通设备的维修保养效率和精确度。
一方面，智能维修保养可以通过大数据分析和人工智能算法，实现对设备故障和健康状况的预测，提前采取维修保养措施，减少设备故障次数和停运时间。
另一方面，智能维修保养可以通过设备的远程监控和维修，减少对线路的干扰，提高设备的可用性和可靠性。
三、智慧运维管理与维修保养对城市轨道交通安全性的影响（500字）智慧运维管理与维修保养在城市轨道交通系统中的应用可以对系统的安全性产生积极影响。
首先，智慧运维管理可以通过信息化手段，提供准确、即时的运行数据和故障信息，使运维人员能够迅速做出反应，避免事故的发生。
其次，智慧维修保养可以提前发现设备故障和潜在问题，采取相应的维修措施，降低设备故障率和事故风险。
最后，智慧运维管理与维修保养可以通过设备的集中监控和管理，减少人员因操作不当导致的事故，提高系统的安全性。
四、智慧运维管理与维修保养的挑战与前景展望（500字）智慧运维管理和维修保养在城市轨道交通系统中的应用还面临着一些挑战。
城市轨道交通的智能维修与保养管理
城市轨道交通的智能维修与保养管理一、引言（字数：500）随着城市轨道交通系统的不断发展，维修与保养管理成为确保系统正常运行的重要环节。
然而，传统的维修与保养方式面临许多挑战，如人力资源局限、效率低下等问题。
为了提高城市轨道交通系统的运行效率和安全性，智能维修与保养管理应运而生。
本文将探讨城市轨道交通系统智能维修与保养管理的相关技术和应用。
二、城市轨道交通的现状及挑战（字数：500）2.1 城市轨道交通的发展与需求随着城市化进程加速，城市轨道交通成为现代城市不可或缺的重要组成部分。
然而，城市轨道交通的规模不断扩大，运行压力增大，给维修与保养管理带来了巨大挑战。
2.2 传统维修与保养管理的问题传统的维修与保养管理方式存在人力资源有限、维修周期长、成本高等问题。
人工检修方式难以及时发现潜在故障，同时运维成本也随之增加。
三、智能维修与保养管理的技术与应用（字数：600）3.1 物联网技术在车辆维修与保养管理中的应用物联网技术的发展为城市轨道交通系统的维修与保养管理带来了新的机遇。
通过设备侧的传感器、采集装置，可实现对车辆各部件的实时监测，提前发现故障迹象，并通过云端分析、处理数据，实现智能化的维修与保养管理。
3.2 人工智能在维修与保养管理中的应用人工智能技术的快速发展为城市轨道交通的维修与保养管理带来前所未有的机遇。
通过机器学习和数据分析，可以构建智能化的故障检测模型和预测模型，提高维修工作的准确性和效率。
四、智能维修与保养管理的优势与挑战（字数：400）4.1 优势：提高运营效率和安全性智能维修与保养管理可以实现对设备的远程监测和实时分析，提前发现潜在故障，减少设备停机时间，从而提高轨道交通系统的运营效率。
同时，智能化的维修与保养管理可以减少人为错误，保障乘客的出行安全。
4.2 挑战：数据安全和系统集成智能维修与保养管理需要大数据存储和处理能力，同时也对数据的安全性提出了更高要求。
另外，在系统集成方面，不同设备的数据格式和接口标准不一致，增加了系统集成的复杂性。
浅谈城市轨道交通智能化运维
浅谈城市轨道交通智能化运维摘要：近年来，我国的城市化进程有了很大进展，城市轨道交通工程建设越来越多。
当前，大数据、互联网、人工智能等智能化技术日趋成熟，为了更好地满足城轨交通运营线网的需求，城轨交通开始向智能化运维技术发展。
城市轨道交通凭借快速、便捷、安全、运量大和运输效率高等特性，成为城市公共交通的重要组成部分。
在中国已经运营轨道交通的城市中，越来越多的居民选择乘坐轨道交通出行。
本文首先分析智能化维护系统应用的必要性，其次探讨城市轨道交通车辆智能化运维措施，希望对相关工作的展开发挥出良好的借鉴作用和价值。
关键词：轨道交通；智能化运维；措施引言在现阶段，城市轨道交通已经进入到网络化运营时代，对智能运维管控系统进行运用，已经成为一种必然发展趋势。
通过供电设备运维智能管控系统的良好应用，能够实现状态检测、故障诊断、数据分析，让管控效果得到大幅度的提高，使得设备的使用寿命得到延长，让管控流程更加清晰。
因此，在现阶段，一定要对管控系统有效的进行建设和优化，让供电需求得到满足，保障日常轨道交通得到正常运行。
1智能运维的管理系统应用现状针对接触网智能运维的管理系统,目前全国有部分应用案例。
深圳地铁供电智能运维系统对在线监测装置所监测的供电设备状态量设置预警阈值和告警阈值,通过定义多组设备故障特征状态,实现实时监测数据和特征数据的比对功能,对设备运行状况进行辅助判断,识别故障类型,通过对在线监测设备监测项变化率的大小进行实时跟踪,对设备运行的异常趋势和状态量突变现象及时发出告警。
开展供电大数据分析,找出超限超标数据,得出数据间的变化规律等有价值信息,并对设备维护检修过程中的有效数据进行自动统计分析,得出供电设备运行技术状态的发展趋势,对超限数据预警归类汇总,进行数据智能化诊断,给出针对性的初步建议。
以天津地铁为例,虽然智能运维已经逐渐应用于运营之中,但对基础数据采集的应用效率还有提升的空间,还存在如下问题:(1)数据管理效率依旧低下。
城市轨道交通的智能化运维管理系统设计与实施
城市轨道交通的智能化运维管理系统设计与实施传统的城市轨道交通运维管理系统存在着许多问题，如信息不畅通、工作效率低下、安全隐患等。
因此，本文旨在探讨城市轨道交通智能化运维管理系统的设计与实施，以提高运维效率和安全性。
一、智能化运维管理系统的基本概念与特点在本节中，将对智能化运维管理系统的基本概念和特点作出阐述，以便读者对后续内容有一个明确的理解。
智能化运维管理系统是指通过应用信息与通信技术，实现对城市轨道交通设备状态、运行情况以及运维过程的全面监测、管理和优化的系统。
其特点包括实时性、自动化、智能化和综合性等。
二、智能化运维管理系统的架构设计本节将重点探讨智能化运维管理系统的架构设计。
首先，需对系统的功能模块进行详细的描述，包括设备监测、故障诊断、运行优化、数据分析等功能。
其次，根据功能模块的依赖关系，设计系统的结构框架图。
最后，对各功能模块的实现方法进行说明，如各种监测传感器的应用、故障诊断算法的设计等。
三、智能化运维管理系统的关键技术在本节中，将重点介绍智能化运维管理系统所涉及的关键技术。
首先，对传感器技术进行介绍，包括各种传感器的原理和应用。
其次，对数据处理与分析技术进行阐述，如数据挖掘、机器学习等。
最后，对人机交互技术进行讨论，包括用户界面设计和操作方式优化等。
四、智能化运维管理系统的实施案例分析本节将通过案例分析的方式，对智能化运维管理系统的实施情况进行详细介绍。
选择某个城市轨道交通系统为案例，描述该系统智能化运维管理系统的设计过程和实施效果，并对系统的优点和不足进行评价。
通过对实际案例的分析，可以更加深入地理解智能化运维管理系统的设计与实施。
结论本文通过对城市轨道交通智能化运维管理系统的设计与实施进行了探讨。
通过对系统的基本概念与特点的介绍，系统架构设计的阐述，关键技术的讨论以及实施案例分析的展示，可以看出智能化运维管理系统对于城市轨道交通的运维具有重要的作用。
然而，仍然存在一些问题和挑战，需要进一步的研究和探索。
车辆智能维保模式探讨-广佛地铁
车辆智能维保模式探讨Array广东广佛轨道交通有限公司总经理：钟铨专家介绍钟铨先生介绍n钟铨，男，汉族，籍贯福建，中共党员，高级工程师，现任广东广佛轨道交通有限公司党支部书记、总经理，从事地铁行业26年，广州第一代地铁人。
n兼任中国交通企业管理协会绿色智慧交通分会副会长；中国交通企业管理协会绿色智慧交通分会轨道交通专业委员会主任委员。
n荣获广东十大经济风云人物奖项；荣获全国交通运输核心价值观先进践行者称号；荣获第十六届全国交通企业管理现代化创新成果一等奖；荣获广东省交通运输行业优秀企业家称号；荣获“感动广佛城市榜样”城市推动力年度人物称号。
运维现状思考01智能维保模式02智能维保建设0301运维现状思考维保现状人工成本高故障诊断效率低应急处理被动管理效率低u 人工数据下载耗时u 人工检查耗时u 人工测量耗时u 纸质记录填写耗时u 缺乏在途监测预警u 人工经验为主判断标准不统一u 故障难以定位u 轮轨、弓网、客流影响u 运行状态、故障信息滞后或不准确，影响故障处理和应急处置u 列车可服役能力缺乏评估u 电子履历不完整u 各系统相对独立u 各专业独立，协同性差u 调车排车效率低u 资源需求预测性差大数据5G 通讯物联网云计算人工智能数字孪生新技术的发展和全面应用运维模式的变革更安全智能化更精准更高效自动化信息化新技术的发展有利于运维模式的转变促进02智能维保新模式2.智能维保新模式定义：面向城市轨道交通列车运行的复杂环境，运用物联网、数字孪生、大数据、云计算、人工智能等技术，实现列车及设备的互联互通，并将基于场景的车载数据、轨旁检测数据、检修业务数据有效耦合，对城市轨道交通机车车辆状态特征和运行机理进行深度挖掘，形成一套具有列车状态感知与跟踪、故障诊断预警、剩余寿命预测、运维智能决策、作业自动化等能力的智慧系统，保障列车安全可靠、提效节能，实现列车运维精准管理。
e轨旁感知车载感知设备感知数据中心数据预处理数据清洗特征分析诊断分析预测分析业务决策有限能力优化自动洗车机安全联锁系统终端设备计划调整数据层执行层分析层业务层感知层2.车辆智能维保新模式出库临修库诊断区域检修区域车载数据下载车辆状态检测结合各类数据进行分析诊断物料配送人工检查人工复检人工维修车号识别1车辆运用状态信息匹配+车载状态感知2受电弓监测走行部监测动力学监测LCU 车门状态检测蓄电池状态监测轨旁状态感知2受电弓检测走行部检测轮对尺寸测量轮对探伤轴承声学检测车体外观图像检测调度业务系统4人员调度车辆调度设备调度物料调度安全防护数据分析中心3车辆健康状态分析检维修洁计划策略 “适运”标准车辆设备人员调度回段/场轮对镟修外皮清洗车号匹配初检初诊复检、修理镟轮、洗车调度周界防护入库自动洗车机9依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送洗车命令，配合调车系统自动执行洗车作业不落轮镟床9’依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送镟修命令，本系统凭轮对尺寸信息进行镟修作业自动立体仓库7依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送物料领用申请，本系统执行物料出库管理和配送自动调车系统5依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送调车命令，本系统执行命令驶入相应列位安全防护系统6依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送防护命令，配合调车系统自动开启库门并设置车辆防护安全作业平台8依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送登顶作业申请，本系统执行断送电及安全防护辅助检修移动终端设备8’依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送人员检修工单，检修人员依据检修本次计划检修工单进行复检和维修，并通过移动终端将作业记录等信息进行登记和反馈车辆适运确认更新检修记录交接出库2.车辆智能维保新模式基于图像识别技术的列车智能检修作业流程时间作业方式车辆入段走行车底及两侧检查（地沟）接收作业计划图像识别作业方式V1.0目前作业方式节省时间调度开票交票+交接交车30分钟 2人20分钟45分钟 2人15分钟 1人接收作业计划车辆入段走行若检查出故障，需领料，更换维修，调试（需要增加时间不确定）图像采集和机器预检查V2.0部件历史检查数据及故障趋势判断电子化调度开票交票+交接车底及两侧复查（地沟）10分钟20分钟 2人20分钟1人人工复核系统检查结果+检修报告（调度中心）20分钟 2人交车提前领料准备15分钟 1人作业时间人*时细节差异110分钟2.75需专业检修工，岗前培训1.5年85分钟1.92图像复查工，只需1个月岗位培训（系统自带知识库）流程总时间22.7%工作量30.3%培训费工作强度作业环境提升临时领料时间作业一致性可追溯图像检测优势若图像识别未识别部分出现故障，需领料，更换维修，调试 总项点可测项点占比整体可检率25116063.75%车底1227359.84%车顶402050.00%车体895966.29%相机覆盖率22016072.73%第一期可决策比例2519337.05%2.车辆智能维保新模式03智能维保建设010*******状态感知与跟踪故障诊断预警剩余寿命预测运维智能决策作业自动化车载数据集成采集 事件记录 列车状态 列车位置车顶受电弓LCU车门悬挂系统走行部轮对牵引系统蓄电池车体制动系统MVB运行环境线路数据车载信号轴承电机车底空调地面数据中心实时报警预警信息在线监测数据历史运行数据出厂数据实验数据……受电弓与集电靴检测制动闸瓦检测系统轮对尺寸及故障检测系统360度车体图像检测系统车辆限界检测系统轴温、齿轮箱及电机温度检测系统光纤传输检查棚数据中心列车车号图像识别1、车体受流、走行部、牵引、供风制动、车门车窗的故障状态诊断2、轮对尺寸测量及踏面缺陷监测3、受电弓/集电靴磨耗及多类突发故障诊断4、轴箱、齿轮箱、电机温度异常预警5、闸瓦磨耗及缺陷监测6、车辆轮廓及动态超限偏移量监测轨旁智能监测系统通过复合传感器（图像、视频、红外、激光、超声等）对列车外部整体做全方位的数据采集分析，实现：并通过异常检测数据自学习、有效检测数据功能提炼实现：列车部件故障分析诊断、磨耗分析与寿命预测、轮轨配合与弓网磨合关系诊断、鏇修综合管理、轨旁检测系统运行信息统计等自动化检修业务功能。
地铁车辆智能运维系统建设研究
地铁车辆智能运维系统建设研究
一、引言
随着地铁系统的发展和人们对安全和准确的出行需求的增加，车辆智
能运维系统具有重要的现实意义，它将有助于提高地铁运营的安全可靠性。
车辆智能运维系统是一种高科技系统，具有自动化、便捷、及时等特点，
能够有效地改善地铁运营的安全性和精确性。
为了满足大众的出行需求以及实现更安全更高效的地铁运营，对车辆
智能运维系统的建设更加迫切。
它需要考虑现有的硬件设施，以及相关软
件系统的设计与建设。
二、车辆智能运维系统
车辆智能运维系统在系统架构上主要包括车辆安全监控子系统、性能
监控子系统、车辆故障诊断子系统和车辆运行信息采集子系统等。
车辆安全监控子系统主要负责对车辆在运行中的安全情况进行监控，
如车辆刹车情况、车辆电流情况、车辆状态及运行状况等。
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技术创新，变革未来
Content
运维现状思考01
智能维保模式02
智能维保建设03
运维现状思考01
维保现状
人工成本
高
故障诊断效率低
应急处理被动
管理效率低
◆人工数据下载耗时◆人工检查耗时◆人工测量耗时◆纸质记录填写耗时
◆缺乏在途监测预警
◆人工经验为主判断标准不统一◆故障难以定位
◆轮轨、弓网、客流影响
◆运行状态、故障信息滞后或不准确，影响故障处理和应急处置◆列车可服役能力缺乏评估
◆电子履历不完整
◆各系统相对独立
◆各专业独立，协同性差◆调车排车效率低◆资源需求预测性差
大数据
5G 通讯
物联网
云计算
人工智能
数字孪生
新技术的发展和全面应用
运维模式的变革
更安全
智能化
更精准
更高效
自动化
信息化
新技术的发展有利于运维模式的转变
促进
02
智能维保新模式
2.智能维保新模式
定义：
面向城市轨道交通列车运行的复杂环境，运用物联网、数字孪生、大数据、云计算、人工智能等技术，实现列车及设备的互联互通，并将基于场景的车载数据、轨旁检测数据、检修业务数据有效耦合，对城市轨道交通机车车辆状态特征和运行机理进行深度挖掘，形成一套具有列车状态感知与跟踪、故障诊断预警、剩余寿命预测、运维智能决策、作业自动化等能力的智慧系统，保障列车安全可靠、提效节能，实现列车运维精准管理。
e
轨旁感知车载感知设备感知数据中心
数据预处理
数据清洗
特征分析
诊断分析
预测分析
业务决策
有限能力优化
自动洗车机
安全联锁系统
终端设备
计划调整
数据层执行层
分析层业务层
感知层
2.车辆智能维保新模式
出库
临修库
诊断区域检修区域
车载数据下载车辆状态检测
结合各类数据进行分析诊断
物料配送
人工检查人工复检人工维修
1车号识别
车辆运用状态信息匹配
+
2
车载状态感知
受电弓监测走行部监测动力学监测LCU 车门状态检测蓄电池状态监测
2轨旁状态感知
受电弓检测走行部检测轮对尺寸测量轮对探伤轴承声学检测车体外观图像检测
4调度业务系统
人员调度车辆调度设备调度物料调度安全防护
3
数据分析中心
车辆健康状态分析检维修洁计划策略“适运”标准
车辆设备人员
调度
轮对镟修外皮清洗
车号匹配
初检
初诊
回段/场
复检、修理
镟轮、洗车
调度
周界防护
入库
9
自动洗车机
依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送洗车命令，配合调车系统自动执行洗车作业
9’
不落轮镟床
依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送镟修命令，本系统凭轮对尺寸信息进行镟修作业
7自动立体仓库
依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送物料领用申请，本系统执行物料出库管理和配送
5自动调车系统
依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送调车命令，本系统执行命令驶入相应列位
6
安全防护系统
依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送防护命令，配合调车系统自动开启库门并设置车
辆防护
8
安全作业平台
依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送登顶作业申请，本系统执行断送电及安全防护
8’辅助检修移动终端设备
依据检维修洁计划策略，调度业务系统推送人员检修工单，检修人员依据检修本次计划检修工单进行复检和维修，并通过移动终端将作业
记录等信息进行登记和反馈
车辆适运确认更新检修记录
交接出库
2.车辆智能维保新模式
基于图像识别技术的列车智能检修
作业流程时间
作业方式
接收作业图像识别作业方式V1.0
目前作业方式节省时间
计划
车辆入段走
行
调度开票交票+交接
车底及两侧检查（地沟）
20分钟
30分钟2人
45分钟2人
交车
15分钟1人
接收作业计划
车辆入段走
行
若检查出故障，需领料，更换维修，调试（需要增加时间不确定）
图像采集和机器预检查
V2.0部件历史检查数据及故障趋势判断
电子化调度开票交票+交接
10分钟20分钟2人20分钟1人人工复核系统检查结果+检修报告（调度中心）
20分钟2人交车
提前领料准
车底及两侧备复查（地沟）
15分钟1人
作业时间
人*时
细节差异
110分钟
2.75
需专业检修工，岗前培训1.5
年
85分钟
1.92
图像复查工，只需1个月岗位培训（系统自带知识库）
流程总时间22.7%
工作量
30.3%
培训费工作强度作业环境提升临时领料时间作业一致性可追溯
图像检测优势
若图像识别未识别部分出现故障，需领料，更换维修，
调试
总项点可测项点
占比
整体可检率
251
160
63.75%
车底1227359.84%
车顶402050.00%
车体895966.29%
相机覆盖率22016072.73%
第一期可决策比例
25193
37.05%
2.车辆智能维保新模式
03
智能维保建设
010*******状态感知与跟踪故障诊断预警剩余寿命预测运维智能决策作业自动化
车载数据集成采集事件记录列车状态列车位置
列车实时位置
车顶
受电弓
LCU
车门
悬挂系统
走行部
牵引系统
蓄电池
车体
MVB
运行环境
线路数据
车载信号
轮对轴承电机
制动系统车底
空调
地面数据中心
实时报警预警信息
在线监测数据历史运行数据出厂数据实验数据……
受电弓与集电靴检测
制动闸瓦检测系统
轮对尺寸及故障检测系统
360度车体图像检测系统
车辆限界检测
系统
轴温、齿轮箱及电机温度检测系统
光纤传输
检查棚
数据中心
列车车号图像识别
1、车体受流、走行部、牵引、供风制动、车门车窗的故障状态诊断
2、轮对尺寸测量及踏面缺陷监测
3、受电弓/集电靴磨耗及多类突发故障诊断
4、轴箱、齿轮箱、电机温度异常预警
5、闸瓦磨耗及缺陷监测
6、车辆轮廓及动态超限偏移量监测
轨旁智能监测系统通过复合传感器（图像、视频、红外、激光、超声等）对列车外部整体做全方位的数据采集分析，实现：
并通过异常检测数据自学习、有效检测数据功能提炼实现：
列车部件故障分析诊断、磨耗分析与寿命预测、轮轨配合与弓网磨合关系诊断、鏇修综合管理、轨旁检测系统运行信息统计等自动化检修业务功能。
3.智能维保建设
车底部件2D图像检测车侧部件2D图像检测
关键部件定位识别
车门车窗2D检测
3D检测与2D检测融合高清车辆视频观测3D检测与2D检测综合判断部件故障结果对比
3.轨旁智能监测系统：价值点
价值一
检测效率大幅提升
✓车辆部件故障诊断、数据测量10分钟内完成
诊断结果上传
✓故障诊断稳定性高，关键数据测量精确高
价值二
检测覆盖范围全面
✓覆盖线路所有车型
✓检测频率大幅提升
✓日检/四日检修程范围
覆盖率达60%以上
价值三
人力资源投入优化
✓日检/四日检修程时间
替代率达75%以上
✓人工复核时间短
✓作业强度降低
价值四
数据信息互联互通
✓解决监测设备信息孤岛
✓实现基于数据驱动的分
级报警功能
✓提供与智能运维系统完
整数据接口。