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出版时间 :
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大数据时代下的铁路货车状态修实践
0.00     定价 ¥ 198.00
泸西县图书馆
此书还可采购1本,持证读者免费借回家
  • ISBN:
    9787030812568
  • 作      者:
    康凤伟,等
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2025-03-01
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内容介绍

《大数据时代下的铁路货车状态修实践》为“铁路货车状态修实践研究丛书”的第三辑,系统而全面地阐述了大数据时代下铁路货车状态修实践运用的基本思路、系统架构和过程。《大数据时代下的铁路货车状态修实践》共7章,完整论述了铁路货车状态修系统的构建,包括业务逻辑的建立、平台架构的设计、系统功能的应用开发;详细介绍了铁路货车状态修大数据的设计方案,包括大数据的组织处理、数据中心架构的设计、信息技术功能应用的开发、生产指标算法及数字化生产模型的建立;进而描述了大数据架构下铁路货车状态修信息技术基础设施建设实例,并阐明了铁路货车状态修实践中的经济效益和大数据在铁路货车状态修中的发展趋势。

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精彩书摘
第1章大数据时代铁路货车检修制度的变革
1.1 我国铁路货车检修现状
1.1.1 计划预防修实施现状
  目前我国铁路货车长期采用“日常检查、定期检修”的计划预防修管理模式,较好地适应了铁路运输“高效周转、安全**”的发展要求。计划预防修制度主要分为两类[1]:一类是日常维修,又称运用维修,由列检所单位和站修所单位根据《中华人民共和国铁道部铁路货车站修规程》和《中华人民共和国铁道部铁路货车运用维修规程》对货车进行技术常规性检查,发现问题马上修理,保障货车以*好的技术状态在铁路上安全行驶,*大限度地避免事故的发生;另一类是定期检修,即以一定时间为周期对车辆进行检查和维修,主要包括厂修和段修。
  厂修是对车辆进行全面检查、彻底修理,并进行必要的现代化技术改造,目的在于恢复车辆的基本技术性能,使修理后接近新造车辆水平。主要零部件的技术质量应能保证在一个厂修期内正常运用。厂修一般在车辆修理工厂进行,必要时可以在有条件的车辆段进行。
  段修是对车辆进行全面检查、重点分析,着重分解检查车辆的走行部、车钩缓冲装置(钩缓)和制动装置等部件,消除故障隐患,修复损坏、磨耗的零部件;按规定更换磨损过限的零部件,防止故障扩大。段修的目的是保持车辆的基本性能,延长车辆的使用寿命,保证车辆安全运行。段修在车辆段进行,主要零部件的技术质量应能保证一个段修期内正常运用。
  根据《中华人民共和国铁道部铁路货车厂修规程》和《中华人民共和国铁道部铁路货车段修规程》的规定,当前我国各类铁路货车检修周期及修程设置如下:
  (1)70t级通用货车、80t级专用货车按段修2年、厂修8年管理,C80E(H、F)敞车按段修周期2年、厂修8年(**个厂修周期10年)管理。
  (2)60t级货车车辆配置结构型式较多,受到历史继承性因素影响,检修周期不统一。目前除P65型棚车,其他敞、棚车段修1.5年、厂修9年,均已完成提速改造,具备与70t级货车检修周期统一的条件。
  (3)罐车运输的货物多为易燃易爆等危险品,段修1年、厂修4或5年,保证运用安全。
  (4)平车木地板检修周期短,段修1年、厂修5年;目前正在开展复合材料地板改造,完成后段修2年、厂修6年。
1.1.2 计划预防修信息系统
  1.HMIS主要功能
  铁路货车技术管理信息系统(Huoche management information system,HMIS)是在信息化管理要求的统一规划和部署下,应用计算机技术、网络技术、信息技术和系统化开发方法,融合现代科学管理理论和软件工程理论,对全国铁路货车及其装用配件的技术结构和技术状态进行日常管理和动态跟踪的铁路货车管理综合系统。该系统是铁路货车技术管理宏观决策及企业完成生产任务和实现经营目标的信息基础,同时具备宏观(行业)管理功能和企业辅助决策、生产组织、质量控制和技术管理功能。
  按管理范围,HMIS的功能如下:①计划实施。按照逐级下达的铁路货车生产计划,具有计划实施、兑现考核功能。②生产组织和质量控制。按照生产计划,具有检修车扣留、入线预检、技术作业、过程控制、质量验收、检修车/报废车管理等功能。③数据传输。按照HMIS段(厂)级出口规范,具有技术数据形成及上报功能。④辅助决策。
  按管理层次,HMIS可划分为部级应用系统、局级应用系统、段(厂)级应用系统。HMIS部级应用系统根据每辆铁路货车由新造到报废的全部技术数据建成铁路货车技术信息动态库及相关技术管理信息。HMIS局级应用系统具备区域管理功能,各铁路局车辆处建立具有区域性和中长期决策、管理功能的信息管理局域网,依靠HMIS局级应用系统形成局域性的铁路货车技术信息库及相关技术管理信息。HMIS段(厂)级应用系统则在各车辆段建立具有计划实施、生产组织、质量控制、技术管理及辅助决策功能的信息管理局域网,依靠HMIS段(厂)级应用系统形成企业管理信息库及相关技术管理信息。
  2.HMIS部级应用系统
  1)建设目标
  根据HMIS总体设计和统筹规划,依据HMIS技术规范和建设原则,以计算机硬件、网络、通信系统为装备基础,以应用铁路货车技术管理基础数据为系统核心,依据每辆铁路货车由新造到报废的基础技术数据,建立全面、准确、适时的铁路货车技术管理信息动态库,实现铁路货车技术中长期宏观决策、日常管理信息化。
  2)系统功能
  HMIS部级应用系统功能如下:
  (1)建立铁路货车技术管理信息动态库。铁路货车技术清查信息化:可随时分析、掌握全国铁路货车(包括自备铁路货车)保有量及铁路货车车种、车型、制造时间、制造工厂和铁路货车的主要技术参数,实现按车种分布情况、载重别分类、制造年限、转向架型号、车钩、阀型、轴承型号、缓冲器型号等铁路货车技术清查的信息化。
  (2)铁路货车技术履历管理信息化。可随时分析、掌握每辆铁路货车当前或历史的技术状态及技术参数,实现每辆铁路货车从新造到报废,包括厂修、段修、辅修、临修、运用、加装改造、主要零部件更换、故障等主要技术履历管理的信息化。
  (3)铁路货车技术管理工作信息化。按照铁路货车技术管理的职能,实现全路车辆调度(货车部分)、新造、厂修(入段(厂)修)、段修、站修、运用、轮轴、制动、安全、自备铁路货车、机保车、报废等技术管理工作信息化。
  (4)铁路货车及主要零部件寿命管理信息化。
  (5)其他功能,如铁路货车定检到期预测及定检过期报警等。
  3.HMIS局级应用系统
  1)建设目标
  根据HMIS总体设计和统筹规划,依据HMIS技术规范和建设原则,在各铁路局车辆处以计算机硬件、网络、通信系统为装备基础,以应用铁路货车技术管理基础数据为系统核心,实现区域内铁路货车技术中长期决策、管理信息化,为铁路货车技术信息动态库提供全面、准确、实时的基础数据。
  2)系统功能
  HMIS局级应用系统功能如下:
  (1)建立铁路货车技术信息局级动态库。
  (2)为领导决策及铁路货车技术、安全、生产等管理提供全面、准确、实时、动态的信息支持。
  (3)根据各局车辆处铁路货车技术管理的职能,实现全局车辆调度(货车部分)、货车入段厂修、段修、站修、运用、轮轴、制动、安全、自备铁路货车、机保车等技术管理的功能。
  (4)按照HMIS技术规范,具有铁路货车技术管理信息汇总、恢复、上报等功能。
  4.HMIS段(厂)级应用系统
  1)建设目标
  根据HMIS总体设计和统筹规划,依据HMIS技术规范和建设原则,在车辆段(厂)以计算机硬件、网络、通信系统为装备基础,以铁路货车技术管理数据电子化、流程电子化为软件核心,可实现企业计划实施、生产组织、质量控制、技术管理、辅助决策等功能,为铁路货车技术信息动态库提供全面、准确、实时、动态的基础数据,并为财务、材料、人事等管理预留数据接口和技术规范。
  2)系统功能
  HMIS段(厂)级应用系统功能如下:
  (1)建立铁路货车技术信息段(厂)级动态库。
  (2)为领导决策及铁路货车技术、安全、生产等管理提供全面、准确、实时、动态的信息支持。
  (3)具有列检、站修、段修、修配、轮轴等生产单位中所有铁路货车技术管理基础数据的集中或分点录入、纠错、确认功能,形成数据电子化的铁路货车技术管理信息。
  (4)具备系统和网络功能,可对计划实施、生产组织、技术管理等进行过程、质量等控制,并为技术指导和管理提供数据依据。
  (5)按照HMIS技术规范,具有铁路货车技术管理信息形成、恢复、上报等功能。
  (6)按照HMIS总体设计方案,预留可扩展到工位级的数据接口、技术规范,以及为企业的财务、材料、人事、办公等管理提供数据支持的功能。
1.1.3 计划预防修的弊端
  计划预防修通过计划来实现修理的预防性,在没产生故障前就对车辆进行修理,是一种以使用年限作为车辆检修周期的模式。多年来,此种模式满足了铁路运输的基本需求,然而随着科技的不断发展,当前的车辆技术装备升级迅速,车辆零部件的使用寿命与可靠性已经得到了大幅度的提升,而货车检修修制的改革却改变甚微,因此既有的车辆检修运用管理体制也暴露出了越来越多的弊端,主要体现在:
  (1)由于车辆列检检查范围大、频次高,定期检查执行厂、段修统一的检修作业标准,并不针对每辆车的具体技术状态加以区分(使用效率不同,车辆技术状态也不尽相同),进行按期全数检查维修,因此存在普遍的过度修现象,极大地浪费了维修物料与人力资源,造成维修成本居高不下。
  (2)列车通过修缺乏统一的检修预报监控系统。列车通过修普遍存在一个列检同时进行了人工检修和机检检测,所际间不能满足规定中列车人工检修安全保证区段的要求,由于信息不对称出现交叉重叠作业现象,造成了大量检测设备及人力、物力的浪费,未能实现资源的有效利用。
  (3)列车缺乏统一的检测、跟踪、监控、预报、分析系统,未实现有效数据积累、存储及分析的联动,列车轨边检测5T设备出现了区块化管理的现象,不能有效整合和利用宝贵的连续监控数据。未对列车装车→运输→卸车和列车卸车→排空→装车的全程进行有效监控。
  (4)检修与运用之间缺乏高效的信息互通、共享途径,存在“两层皮”现象,例如:车辆装卸造成的破损信息不能及时传递;红外线轴温监测系统、货车运行状态地面安全监测系统跟踪的车辆热轴信息、踏面擦伤信息不能及时传递给检修;检修在车辆上采用的新技术、新材料运用不清楚等。这些由于检修与运用间缺少沟通途径而产生的问题,严重制约了检修质量的有效、合理管控。
  (5)检修车基本装置-零部件结构信息不完善,各种零部件的寿命交错、不清晰,缺乏统一的“车种车型-装置(部件)-零部件”的结构树管理规范。当前新品(检修品)寿命管理无序,新品、检修品、即用品未建立合理科学的寿命阈值,检修周期与零部件缺陷退化无科学的对应关系。由于运用标准与检修标准间存在必然差异,车辆检修零部件质量只能定性确定,无法定量确定,这种信息不对称结果,只能在厂、段、临修检修过程中,利用大量新品更换、全数检测、检查、修理等方法来解决,造成了定期检修过度修理的现象。
1.2 大数据时代下铁路货车检修的发展机遇与挑战
1.2.1 货车检修发展历程
  铁路货车检修制度是伴随着社会技术、经济和铁路运输需求的发展而变化的,检修修程经历了从无到有、从简单到复杂、从频繁到科学合理的过程[2]。
  我国铁路货车检修制度大致可分为四个阶段,铁路货车的技术每一次进步会在其后的检修制度中得到体现,铁路货车定期检修的修程与周期,也应进行数次相应的调整。
  20世纪50年代初,车型、转向架的简统大幅提高了检修效率和质量,促进了**次检修制度的变革。“日常检查、定期检修”的这种制度初具雏形。
  20世纪60~70年代,铁路货车由50年代的铆接结构发展为焊接结构,车体材质由普通碳素钢发展为耐候钢,货车的可靠性大幅提升,检修量因此减少,厂修周期也由50年代的4~5年逐步提高到8~9年。
  自1978年起,滚动轴承逐步在新造、厂修铁路货车上使用。到2003年,新造货车滚动轴承全部取代滑动轴承,废除了轴检制度,铁路货车检修间隔由3个月延长到6个月。
  2005年3月起,新造铁路货车全部取消辅修修程,随后铁路货车在厂修、段修后逐渐取消辅修修程,至此铁路货车检修间隔由6个月提高到1~1.5年。
  目前,铁路信息监测系统已经大规模成功应用,检修技术与管理方法不断进步,但检修制度始终没跳出计划修的范畴,国内铁路货车为保安全,配件通常会重复检查、过度维修,不同配件的磨损规律往往又是不同的,因此也会存在配件维修不足的风险。
1.2.2 大数据的发展概况
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目录

目录
“铁路货车状态修实践研究丛书”序
前言
第1章 大数据时代铁路货车检修制度的变革 1
1.1 我国铁路货车检修现状 1
1.1.1 计划预防修实施现状 1
1.1.2 计划预防修信息系统 2
1.1.3 计划预防修的弊端 4
1.2 大数据时代下铁路货车检修的发展机遇与挑战 5
1.2.1 货车检修发展历程 5
1.2.2 大数据的发展概况 6
1.2.3 基于数据驱动的货车检修面临的主要问题 8
1.3 铁路货车状态修的发展实践和方法研究 9
1.3.1 铁路货车状态修国内外发展实践 9
1.3.2 中国铁路货车状态修方法研究 11
参考文献 17
第2章 面向铁路货车状态修的大数据组织 18
2.1 数据特点 18
2.1.1 铁路货车状态大数据含义与基本特点 18
2.1.2 铁路货车状态大数据对状态修的支撑 19
2.2 数据来源 20
2.2.1 铁路货车基础数据 20
2.2.2 铁路货车运营数据 23
2.2.3 铁路货车服役性能状态数据 30
2.3 数据分类 33
2.3.1 按数据类型分类 33
2.3.2 按数据业务属性分类 35
2.3.3 按数据来源分类 35
2.3.4 按数据应用的时效性分类 35
2.3.5 按数据采集对象分类 36
2.4 数据标准化与初始化 36
2.4.1 数据标准化 37
2.4.2 数据初始化 38
2.5 数据应用 39
2.5.1 信息化建设基本原则 39
2.5.2 状态修信息化系统 40
2.5.3 检修业务信息流与系统框架 41
第3章 铁路货车状态修数据中心架构设计 44
3.1 铁路货车状态修业务逻辑与架构 44
3.1.1 状态修总体业务逻辑 44
3.1.2 状态修过程业务逻辑 47
3.1.3 状态修业务架构 60
3.2 铁路货车状态修数据平台架构 62
3.2.1 技术架构 62
3.2.2 组件架构 63
3.3 铁路货车状态修数据管理 66
3.3.1 数据架构 66
3.3.2 数据治理 69
3.3.3 数据安全 72
3.4 铁路货车状态修应用架构 74
3.4.1 状态修模式下HMIS的弊端 74
3.4.2 状态修应用架构 76
3.5 数据接口 79
3.5.1 数据接口分类 79
3.5.2 数据接口管理 81
3.5.3 数据接口交互方式 81
3.5.4 接口运行示例 82
3.6 扩展与冗余设计 89
3.6.1 新系统(设备)的接入 89
3.6.2 状态修工艺流程的调整 90
3.6.3 数据硬件的扩容 90
第4章 铁路货车状态修信息技术功能应用开发 91
4.1 知识库系统 91
4.1.1 系统介绍 91
4.1.2 功能设计 92
4.1.3 界面展示 95
4.2 车辆检修系统 95
4.2.1 车辆检修流程 95
4.2.2 功能设计 96
4.2.3 界面展示 103
4.3 零部件检修系统 103
4.3.1 零部件检修流程 103
4.3.2 功能设计 106
4.3.3 界面展示 116
4.4 智能分析系统 117
4.4.1 系统介绍 117
4.4.2 功能设计 117
4.4.3 界面展示 132
4.5 诊断决策系统 134
4.5.1 诊断决策流程 134
4.5.2 功能设计 135
4.5.3 界面展示 136
4.6 生产指挥系统 136
4.6.1 状态修生产指挥流程 136
4.6.2 功能设计 140
4.6.3 界面展示 159
第5章 状态修生产指标算法及数字化生产模型 160
5.1 状态修生产指标 160
5.2 生产指标的计算算法 168
5.2.1 多维度运行里程 168
5.2.2 车列运行状态(健康码) 184
5.2.3 状态修生产任务预测 187
5.2.4 故障闭环验证一致率 194
5.2.5 状态修列车典故率 199
5.3 状态修数字化生产模型 203
5.3.1 数字化生产模型的建立 203
5.3.2 配件标识跟踪原理 203
5.3.3 基于生产节拍的作业过程数字化实景跟踪 205
5.3.4 生产模型网络环境的应用拓展 208
5.3.5 数字化生产模型验证 209
5.4 数字化生产模型数据流过程监控 215
5.4.1 完整性 215
5.4.2 及时性 217
5.4.3 准确性 217
第6章 铁路货车状态修信息技术基础设施建设实例 220
6.1 建设目标及要点分析 220
6.1.1 建设目标 220
6.1.2 要点分析 220
6.1.3 需求分析 221
6.2 黄骅生产中心建设 221
6.2.1 软件模型 221
6.2.2 硬件拓扑与部署 222
6.2.3 数据库基础架构 225
6.2.4 虚拟化基础架构 226
6.2.5 集中存储架构 228
6.2.6 大数据基础架构 229
6.2.7 网络细化及优化 230
6.2.8 数据保护与业务连续性 231
6.2.9 基础架构管理平台 232
6.3 北京灾备中心建设 232
6.4 黄骅—北京容灾系统 234
6.4.1 容灾备份目标 234
6.4.2 双中心关系与容灾设计 234
6.4.3 灾备切换表述 236
6.4.4 数据备份策略 238
第7章 大数据驱动下铁路货车状态修实践 239
7.1 状态修组织系统化 239
7.2 状态修数据自组织 240
7.3 货车性能状态智能评判 240
7.4 货车状态修自决策 241
7.5 货车生产调度高效化 241
7.6 维修资源配置智能化 242
7.7 发展趋势 242

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