[发明专利]一种轨道交通车辆维保方法及系统

说明书

本发明涉及轨道交通智慧运维技术领域，公开了一种轨道交通车辆维保方法及系统，其中，该轨道交通车辆维保方法包括获取待检测部件在当前状态下反映健康状况的指标的多组数据；采用待检测部件在当前状态下反映健康状况的指标的多组数据训练当前状态健康模型；根据当前状态健康模型与基准健康模型的重叠度得到健康值，当健康值小于报警阈值时，则判断待检测部件具有健康隐患；其中，基准健康模型为采用待检测部件在健康状态下相应的指标的多组数据训练的模型；当待检测部件具有健康隐患时生成健康保养工单，并根据健康保养工单制定第一维修作业计划。

技术领域

本发明涉及轨道交通智慧运维技术领域，尤其涉及一种轨道交通车辆维保方法及系统。

背景技术

城市轨道交通以轨道运输方式为主要技术特征，是城市公共客运交通系统中具有中等以上运量的轨道交通系统，主要为城市内公共客运服务，是一种在城市公共客运交通中起骨干作用的现代化立体交通系统。随着轨道线网建设的迅速扩展和运营负荷的不断升高，轨道交通系统故障与事故进入频发阶段。城市轨道交通安全、稳定运营已越来越受到各级政府、地铁公司的关注，成为现代城市管理的首要课题之一，城市轨道交通维保模式也正从单线、常规维保到网络化、智能化维保转变。

车辆在运营过程中，受使用寿命、环境等因素的影响，一些关键部件的健康状态会逐渐恶化，若不及时进行维护最终可能会导致故障的发生，而在轨道交通系统中，维修计划以定期维修、故障维修为主，使得维修计划不够灵活，也无法及时、有效地排除车辆在运营过程中的健康隐患。

发明内容

本发明提供一种轨道交通车辆维保方法及系统，通过监管车辆各部件的健康状况制定灵活高效的维修作业计划，逐步由“计划修”向“状态修”转变。

本发明实施例提供了一种轨道交通车辆维保方法，包括：

获取待检测部件在当前状态下反映健康状况的指标的多组数据；

采用所述待检测部件在当前状态下反映健康状况的指标的多组数据训练当前状态健康模型；

根据所述当前状态健康模型与基准健康模型的重叠度得到健康值，当所述健康值小于报警阈值时，则判断所述待检测部件具有健康隐患；其中，所述基准健康模型为采用所述待检测部件在健康状态下相应的指标的多组数据训练的模型；

当所述待检测部件具有健康隐患时生成健康保养工单，并根据所述健康保养工单制定第一维修作业计划。

上述实施例中，通过监管车辆各部件的健康状况从而制定灵活高效的维修作业计划，逐步由“计划修”向“状态修”转变，及时降低了因一些关键部件的健康状况恶化导致故障发生的风险，且由于针对性强，有效提升了维修效率，推进了维修精细化管理。

可选的，所述当前状态健康模型具体通过以下方式获得：

在当前状态下，采用主成分分析法从反映所述待检测部件健康状况的指标中提取多个综合性指标；采用所述多个综合性指标对应的多组数据训练所述当前状态健康模型；

所述基准健康模型具体通过以下方式获得：

在健康状态下，采用主成分分析法从反映所述待检测部件健康状况的指标中提取多个综合性指标；采用所述多个综合性指标对应的多组数据训练所述基准健康模型。

可选的，所述根据所述健康保养工单制定第一维修作业计划具体包括：

根据所述健康保养工单所对应的待检测部件的健康隐患严重程度制定所述第一维修作业计划。另外，还可以结合维修人员所述的部门、工种、工龄、业务水平等制定第一维修作业计划。

可选的，还包括：

监测反映车辆各设备的运行状态的指标；

当出现突发故障时，根据监测到的异常指标进行故障诊断，判断故障类型以及故障等级；