Page 129 - 智慧地铁建设实践与创新研究

第三章 新兴技术在智慧地铁建设中的应用

场列车多次发生欠标的实例，有效解决了现场无计可施的疑难问题。车载信号升
级后对车辆的影响实例，最大化的降低了列车维护成本，提高了列车运行安全。
列车在区间运行时，客室车门多次出现异常“打开”故障实例，找到了困惑已久

的疑难问题等。下面重点以列车在区间运行时，客室车门多次出现异常“打开”
故障进行说明技术人员是如何利用大数据思路来查找问题根源的。
2017 年，2 号线列车在区间运行时，多次触发 FSB（信号模式下的最大常用
制动），查看车载后台数据，原因为信号系统检测到客室车门异常打开。查看车

辆运行数据，发生故障的瞬间，确实有单个车门瞬间打开的记录（此处车门打开
状态仅是采集车门锁闭状态的行程开关中的一对触点状态，车门实际由于有机械
锁钩锁闭，未打开），此种状态维持 0.4~0.8s 后恢复。起初判断此故障的原因为
检测车门开关状态的行程开关的不稳定导致，但也有人提出此处采用的行程开关

为成熟产品，在其他地铁上未出现过类似情况或极为少见，通过厂家多年经验，
初步推测出现此情况是由于正线乘客多，关门时“故障”的车门门板有夹到乘客
的衣物等，然后列车在启动后，由于晃动，车门处的位置变得相对宽松，当乘客
发现自己的衣物被夹住，试图将其拽出，此时两门板在锁钩间隙范围内张开，从

而导致锁钩上的检测车门状态的行程开关动作，信号系统接收到此信息，列车触
发 FSB。专业技术人员将发生的类似故障从故障库导出，试图找出这些故障之间
是否有规律可循。通过近１年的跟踪，发生类似故障 30 余次，结果分析对比后
发现，出现此类故障（列车在区间运行时检测到车门异常打开）确实有规律可循，

即都是在高峰期（早上 7：00—9：00，下午 5：00—7：00）；都是在客流较大
的车站区间（小寨、北大街、安远门）。同时，查看客室监控视频，当时确认客
室非常拥挤。这样我们通过大数据的思想，就可以确认出现此故障就是由于乘客
较多引起，之前的推断有了论据，并为后续调查及处理此类似故障提供了思路。

（二）搭建电客车磨耗件的智能预判系统，动态掌握磨耗件的更换时间
及备件储备需求
为掌握电客车上各磨耗件的磨耗情况、预判磨耗件的更换时间、给每年消
耗件提报数量提供依据以及为后续消耗件找替代品做准备等，组织人员开发搭建

了电客车磨耗件（受电弓碳滑板、制动用闸瓦、接地碳刷等）的智能预判系统。
此平台除了可以将日常对电客车磨耗件的测量数据进行集中管理外，此平台也在
软件的编程逻辑上融入了一些算法，实现了这些磨耗件的平均磨耗率和瞬时磨耗

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