基于BIM的铁路重载货车轮对检测设备智能运维系统设计.pdf

收稿日期:20230407;修回日期:20230519基金项目:中铁工程设计咨询集团有限公司科技开发课题(研 2022-35)作者简介:马学涛(1985),男,高级工程师,2003 年毕业于兰州交通大学车辆工程专业,工学学士,主要从事铁路车辆检修设施设计研究工作,E-mail:302579923 。第 67 卷 第 10 期2023 年 10 月铁 道 标 准 设 计RAILWAY STANDARD DESIGNVol.67 No.10Oct.2023文章编号:10042954(2023)10022105基于 BIM 的铁路重载货车轮对检测设备智能运维系统设计马学涛,高暨衡,林 耀,李 琦,姚毓瑾(中铁工程设计咨询集团有限公司机械动力设计研究院,北京 100055)摘 要:重载货车入库轮对检测设备安装在货车入库线路上,可实现轮对外形尺寸、踏面擦伤、钢圈内部缺陷等关键特性参数的在线动态自动检测,对保障货车运行安全起到了重要作用。针对重载货车轮对检测设备运维过程中存在关键设备上道检修间隔期间故障无法及时发现等问题,设计一种基于 BIM 技术的重载货车轮对检测设备的智能运维系统。首先搭建了以采集层、传输层、数据层、运算层、应用层为主体的系统构架;其次在 Bentley 软件平台设计的 BIM 模型基础上,拓扑出一个简化的建筑和检测设备模型;最后通过在检测棚内加装视频采集系统,将采集的视频尺寸信息与 BIM 模型的尺寸信息进行比对,实现自动检测发现故障,智能报警的功能。整个系统以 B/S 架构为基础进行开发,采用 Springboot+VUE 等技术进行展现。使用该智能运维系统,可实现对重载货车轮对检测设备公共单元、轨边检测单元、轨边监控单元的实时智能诊断及故障自动报警,有效保障重载货车安全运行,同时使用该系统每年预计可节约检修人员 2.8 人,节约各种成本约 238 万元,经济效益良好。关键词:重载铁路;BIM;智能运维;智能化;故障诊断;货车轮对检查设备;系统设计中图分类号:U239.4 文献标识码:A DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.202304070005Design of Intelligent Operation and Maintenance System for Wheelset Testing Equipment of Freight Cars of Heavy Haul Railway Based on BIMMA Xuetao,GAO Jiheng,LIN Yao,LI Qi,YAO Yujin(Mechanical Power Design and Research Institute,China Railway Engineering and Consulting Group Co.,Ltd.,Beijing 100055,China)Abstract:The wheelset detection equipment installed on the wagon storage line can realize online dynamic automatic detection of key characteristic parameters such as wheelset contour size,tread abrasion and inner defects of steel ring,which plays an important role in ensuring the safety of freight car operation.An intelligent operation and maintenance system of heavy haul wagon wheelset detection equipment based on BIM technology is designed to solve the problem that the faults cannot be found in time during maintenance of critical equipment on track.Firstly,the system architecture is built with the acquisition layer,the transmission layer,the data layer,the operation layer and the application layer as the main body.Secondly,a simplified building and testing equipment model is topologically developed based on the BIM model designed on Bentley software platform.Finally,a video acquisition system is installed in the detection shed,and the size information from the collected video is compared with the size information from the BIM model,so as to implement the functions of automatic fault detection and intelligent alarm.The whole system is developed on the basis of B/S architecture and displayed by means of Springboot+VUE and other technologies.The intelligent operation and maintenance system can fulfill real-time intelligent diagnosis and automatic fault alarm of the common unit of wheelset detection equipment,rail side detection unit and rail side monitoring unit of heavy haul wagon,effectively guaranteeing the operation safety of heavy haul wagon.At the same time,the system is expected to save 2.8 maintenance personnel every year,saving various costs about 2.38 million yuan and having good economic benefits.Key words:heavy haul railway;BIM;intelligent operation and maintenance;intelligent;fault diagnosis;wheelset detection equipment of freight car;system design引言铁路重载货车在运行过程中,由于受载重大、制动频繁等影响,作为走行部运行的关键部件,轮对会出现许多情况,如踏面剥落、刮擦、裂纹、圆周磨耗超限、车轮边缘局部缺损和掉块、碾宽等,这些情况都会发生在铁路重载货车运行过程中。其中,轮对踏面擦伤和剥离为主要伤损类型,其伤损在运行期间会对货车的运行安全造成隐患1。为此,货车入库轮对检测设备安装在货车入库线路上,可实现轮对外形尺寸、踏面擦伤、钢圈内部缺陷等关键特性参数的在线动态自动检测,对保障货车安全运行起到了重要作用2。但是,由于入库轮对检测设备一般设置在货车检修基地出入段线咽喉处,距离生产生活区较远,设备采用无人值守的运用模式,设备状态主要靠检修人员定期申请天窗点上线检查,效率低下,且不具备实时性,同时上道作业期间缺乏对检修人员作业流程的规范手段,存在一定安全隐患。2021 年 7 月,国铁集团印发铁路机车车辆专用设备管理办法(试行)(铁机辆2021114 号),提出:“专用设备管理遵循安全、适用、可靠、经济、必需的原则,突出需求导向,实现标准化、自动化、智能化”;“专用设备检修维护应结合实际分类制定检修策略,科学合理确定检修周期、范围和标准,不断优化修程修制,逐步实现精准检修。”综上所述,亟需研究出一种新的智能化重载货车轮对检测设备运维系统,能迅速发现并解决出入段线咽喉处关键设备的故障隐患,消除关键设备上道检修间隔期间故障无法及时发现的窘迫现状,有效保障货车车辆运行安全3。基于 BIM 技术,设计一种针对重载货车轮对检测设备的智能运维系统,实现对检测设备的实时有效监控,能够迅速发现并解决入库线咽喉处关键设备的故障隐患,以减少设备维护中人力、物力的投入。1 系统构架设计本次设计的运维管理系统架构的组成部分为:数据应用层、数据分析及储存层、数据接入层和设备层等4-5。其中,数据应用层包括数据可视化、BIM 模型管理、设备智能诊断和系统管理 4 个功能。数据分析及储存层对设备实时数据资源的管理,以及对报警信息和设备运行状态数据进行统计,判断出设备系统是否故障并实现故障报警。数据接入层为系统功能研发提供技术支持,包括应用服务器中间件、BIM 协同中间件和数据库等6-7。设备层主要为设备传感器采集系统和视频采集系统,为系统判断实时采集数据,系统架构如图 1 所示。图 1 系统构架Fig.1 System architecture2 系统研发2.1 BIM 模型搭建及轻量化处理系统 BIM 模型包括基础建筑模型和检测设备模型两部分8-10。基础建筑包括道床基建、检测棚及构架、作业平台、设备间。检测设备包括设备间机柜及服务器、道床安装设备、作业平台及顶部安装设备。以上模型需要精确到构件级别,属性包括但不限于尺寸、位置、方向、数量、材料等,以及包括但不限于设计单位、施工单位、设备生产厂家等可追溯信息。在 BIM 软件选择方面,考虑到 Bentley 软件平台基于 Micro Station 开发,其模型格式统一,对铁路各专业支持度较好,符合铁路设计习惯,故本次研究选取Bentley 软件平台进行 BIM 模型搭建11-13。搭建模型如图 2 所示。由图 2 可知,基于 Bentley 的模型能够非常准确地显示出基础建筑和检测设备的各种数据和信息,但是当整个模型被嵌入到系统进行显示时,就需要加载所有的模型数据,导致模型加载时间过长,并且存在不同应用程序软件不兼容的因素,引起整个系统模型加载滞后、不稳定等问题,极大地限制了 BIM 模型在系统中的应用14-17。因此本次设计在原有模型基础上拓扑出一个简单模型,简单模型为贴图模型,只需真实、222铁 道 标 准 设 计第 67 卷图 2 基础建筑和检测设备模型Fig.2 Model of foundation building and testing equipment准确反映建筑及设备各部位的几何特征即可。简单模型单个建筑面数控制在 600 面以内,整体比例正确,布线规整匀称,对无需展示的面进行删除,简化后的模型如图 3 所示。图 3 基础建筑和检测设备简化模型Fig.3Simplified model of foundation building and testing equipment2.2 设备智能化监测方案本次设计对重载货车轮对检测设备现场故障案例进行梳理,特别是对整个检测设备的关键部位如探伤单元和尺寸检测单元中,危害性大、发生概率高的故障因素进行统计,结果如表 1 所示。表 1 设备现场故障统计归纳Table 1 Statistics summary of equipment field faults设备单元探伤单元尺寸检测单元故障名称危害程度发生频率故障发现手段超声波探头状态异常重高人工现场巡查探伤钢轨区域异物重高人工现场巡查擦伤杆升起异常重中人工现场巡查通讯及连接异常重中系统自动检测开关罩开关动作异常重高人工现场巡查通讯及连接异常重中系统自动检测设备标定异常重中系统自动检测由表 1 可知,除了通讯及连接异常和设备标定异常这 2 种故障可采用系统自动检测手段之外,其余故障目前还均采用人工现场巡查方式才能发现,本次设备智能化监测主要针对这类故障研究智能化监测方案。通过在检测棚内加装视频采集系统,对整个检测棚内的设备进行全覆盖的实时视频采集,并对检测设备的每个检测单元进行视频采集,摄像采集点布置位置如图 4 所示。再将采集的视频尺寸信息与前文建立的 BIM 模型的尺寸信息进行比对,如图 5 所示,实现自动检测发现故障,智能报警的功能。图 4 摄像机布置位置Fig.4 Camera layout图 5 探头状态信息对比分析Fig.5 Comparison and analysis of probe state information3 系统实现本次设计的运维管理系统以 B/S 架构为基础进行开发,采用 Springboot+VUE 等技术展现。3.1 前端技术前端采用 Visual Studio Code 开发工具开发程序,Visual Studio Code 是一个轻巧、高性能、可组件化的MVVM(Model-View-ViewModel)库18,同时可开发出非常容易上手的应用程序界面。本次设计利用 Visual Studio Code 构建出一个数据驱动的 WEB 界面的渐进式框架,采用尽可能简单的应用程序界面实现检测数据和 BIM 模型的数据绑定。采用轻量级框架、双向数据绑定、组件化数据和虚拟文档对象模型等技术,建立系统前端的单页面应用。在页面应用中采用局部刷新的方法,可使每次跳转页面无需请求所有数据和虚拟文档对象模型,可大幅加快访问速度,同时提升用户体验。前端程序部署在 Ngin X 代理服务器中,用于系统的访问控制和均衡负载。3.2 后端服务运维管理系统的后端服务系统基于 Windows 操作322第 10 期马学涛,高暨衡,林 耀,等基于 BIM 的铁路重载货车轮对检测设备智能运维系统设计系统开发,使用 Eclipse 作为系统集成开发平台,采用轻量级架构 Spring Boot 进行开发。同时,为了方便查看和调用接口,本设计运维管理系统只需在接口中用注解标注,即可自动制作接口文档,相应接口文档即可生成、文件自动更新、支持在线调试功能18。方便前后端对接接口及排查问题。4 系统界面展示运维管理系统包含数据可视化、BIM 模型管理、设备智能诊断、系统管理等四大功能模块19-20。数据可视化模块将系统检测数据整理归集后,进行直观展示,便于作业人员的判断和操作。展示界面如图 6 所示。图 6 数据可视化界面Fig.6 Interface of data visualizationBIM 模型管理模块使 BIM 模型与数据库信息建立关联共享,使用户在进行资产查询和定位的同时,实现与资产管理的互动21-22。图 7 为展示界面。图 7 BIM 模型管理模块界面Fig.7 Interface of BIM Model Management Module设备智能诊断系统集成了设备智能诊断数据,具备同步实时数据的能力,实现了设备的数字孪生23。同时可以接入设备的报警信息,一旦设备掉线或者报警可以显示设备的实时状态。展示界面如图 8 所示。系统管理模块只允许技术开发人员登录,并与后台服务器连通,可实现对数据库进行增删查改等系统维护管理的功能24。5 主要创新点及效益分析5.1 主要创新点重载货车轮对检测设备的智能运维系统将 BIM模型信息与视频信息相结合,实现检测设备状态的智能诊断和故障自动报警,解决了检测设备状态缺乏实图 8 设备智能诊断界面Fig.8 Interface of intelligent device diagnosis时管控手段的难题,实现了设备检修新模式的变革,由整套设备计划修转变为以系统报警为依据的精准化智能状态修,结合人检+机检的“1+1”创新检修模式,可节约大量人力资源、时间成本。同时,系统具备人机交互25友好的可视化显示界面,可随时调取检测设备的各项实时信息及数据记录,为后期的运营维护提供数据支持,可实现设备的全寿命周期管理26。5.2 效益分析根据专用设备检修维护管理规则(铁总运2014106 号)文件要求:轮对检测设备的日常维护包括点检、巡检、小修、项修、临修等,其中,点检及巡检需每日开展。每日点检及巡检需作业人员 4 名,包括驻站防护 1 人、现场防护 1 人、作业人员 2 人,用时 4 h。按每周每人工作 40 h 计算,可减少检修人员 2.8 人。人工成本以每人每年 25 万元计算,节约人力成本70 万元。此外,每日可节约天窗时间 1 h,每小时天窗所耗花费约 0.5 万元,每年可节约天窗点费用 168 万元。综上,使用该系统每年总计可减少检修人员2.8 人,节约成本约 238 万元,经济效益良好。6 结语重载货车轮对检测设备的智能运维系统基于设备BIM 模型数据,并采用视频诊断技术,通过监控视频与设备BIM 基础状态数据的分析,实现了重载货车轮对检测设备公共单元、轨边检测单元、轨边监控单元状态的实时智能诊断及故障自动报警,能迅速发现并解决货车检修基地调车咽喉处关键设备的故障隐患,消除关键设备上道检修间隔期间故障无法及时发现的窘迫现状,在有效保障重载货车运行安全的同时,可节约检修成本。参考文献:1 范红.铁路货车轮轴检修中常见故障与策略研究J.科技视界,2018(19):230-231.FAN Hong.Study on Common Faults and Strategies in Railway Freight Car Axle MaintenanceJ.Science&Technology Vision,2018(19):230-231.422铁 道 标 准 设 计第 67 卷2 伍志丹.货车运行故障动态图像检测系统现场应用常见问题探究及展望J.科教导刊(上旬刊),2014(9):200-201.WU Zhidan.On the Strategy of Taipan Etiquette Education ActivitiesJ.The 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技术建立车辆段管线地下管网三维模型,并将管线的各类信息(位置、材质、规格等)以数据化的形式存储在模型中,实现地下管线的三维可视化和管线数据信息化;然后,通过管线监测控制方案设计,在各类管线关键节点安装智能仪表,实时采集管线状态数据,经过后台数据处理和智能化分析,监测分析管线运行状态,开展管线故障预警及故障诊断,利用电动阀门实现故障情况下区域阀门的自动开启及闭合,实现管网状态的实时监测,降低管线故障对车辆段生产作业的影响危害;最后,搭建管线信息数据库和智能管控软件平台,数据库集成管线的运维、能耗、实时监测数据,软件平台将各管线专业信息相融合,形成一个各管线专业集中统一的管理和监视界面终端,集成管线三维展示、状态数据展示、故障报警提醒、智能派单等功能,减少人工作业,提高管线管理效率。研究成果可以为车辆段室外综合管线运维管理提供借鉴,给车辆段基础设施资源的建设、规划提供行之有效的管理手段和办法。关键词:铁路车辆段;室外综合管线;BIM 设计;管线状态监测;管线运维管理;智能管理平台中图分类号:U279.1 文献标识码:A DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.202304110014Key Technology Research on Intelligent Management and Control Design of Outdoor Pipeline in Vehicle Depots Based on BIM and Data Monitoring LEI Yongwei1,LI Chunyu2,MA Xuetao2,LIN Yao2(1.Baotou Vehicle Maintenance Branch of Guoneng Railway Equipment Co.,Ltd.,Baotou 014000,China;2.China Railway Engineering Design and Consulting Group Co.,Ltd.,Beijing 100055,China)Abstract:In response to the problems of strong concealment,mixed interaction,information fragmentation,and low management efficiency in the operation and maintenance of outdoor comprehensive pipelines in vehicle depots,this paper proposes a technical solution for intelligent management and control of outdoor pipelines in