简介:摘要:目前,我国经济发展十分迅速,随着地铁客流密度越来越大,列车运行间隔越来越短,对轨道交通安全、可靠运维提出了更高要求。地铁车辆传统运维模式难以将车辆运维的各系统、各环节运维数据进行有效整合,各专业之间信息难以互通,导致当前车辆检修主要存在以下问题:①人工检修工作量大、耗时长;部件尺寸测量主要依靠人工经验,数据记录不够规范准确。②车辆运维数据记录没有统一标准,各系统数据难以耦合分析;关键部件缺乏故障在途检测预警,库内静态检查时难以发现隐患;设备状态评估缺少大数据算法支撑,无法进行状态修,列车全生命周期维护成本高;故障处理以人工经验为主进行判断。③数据价值挖掘能力较弱,车辆多维状态、检修数据分散,无有效技术手段挖掘数据价值,不利于提升运维策略。
简介:摘要:现如今,我国经济发展十分迅速,由于地铁大多处于客流量大的高负荷运营状态,而导致车门在运用中故障频发,这种故障对地铁运营干扰较大。据统计车门系统的故障占车辆系统总故障的30%以上,严重影响车辆运行的安全性和舒适性,且由于近年来地铁行业的快速发展,从业人员数量的迅速扩大,导致在车辆检修及驾驶一线的作业人员专业知识、技能水平及在经验积累上都滞后于车辆检修的工作要求。地铁车门故障诊断和管理软件将车辆检修的经验知识与计算机技术结合起来,形成对地铁车门故障信息管理、故障原因查找及维修方案制定于一体的数据运用与管理软件,能有效为一线检修人员提供技术支持,提高故障临修效率,并能积累大量的车门系统故障案例数据,为后期大数据在车辆质量评价体系中的应用做前期准备。