第1章 绪论
随着我国社会经济的快速发展，城市空间及人口规模的急剧加大，交通需求与交通供给之间的矛盾更加突出，交通拥堵现象日益加剧。轨道交通作为一种缓解城市交通压力的有效方式，具有运量大、速度快、时间准、污染小、安全性高等优点，为城市交通拥堵的缓解以及交通政策的制定提供参考。城市轨道交通车站作为网络节点，运力资源与客运需求不匹配的情况严重。特别是高峰时期一些客运枢纽的设备设施能力严重不足，拥堵严重，乘客在车站内的等待时间急剧增长，在一些特定的设施区域容易诱发突发性事件和意外事故，如通道及站台过度拥挤、电扶梯及出入口出现踩踏事件等。
为有效应对大客流冲击，降低客流过度拥挤引发安全事故的风险，地铁车站运营管理部门不得不临时采取各种限流措施。而对于需要常态化限流的车站，则需要重新评估该车站的服役能力、识别能力瓶颈，判断是否需要对其进行更新改造。因此，为有效解决大客流冲击与地铁车站服役能力之间的矛盾，需要更好地实施科学的轨道交通运营管理与车站设备的维修管理。
1.1地铁车站概述
1.1.1地铁车站介绍及组成部分
地铁车站是城市轨道交通系统昀重要的组成部分之一，是乘客出行的基地，旅客上下车以及相关的活动都是在车站进行的。地铁车站也是列车到发、通过折返、临时停车的地点，还是各种联合协作的生产基地。地铁车站往往还是连接其他交通方式的枢纽，交通的方便必然促使城市的发展。一般而言，一条地铁线路上各个车站的间距可以是不同的，车站通常设在市中心人口密集地段，站间距宜为 1km左右，郊区车站站间距可在 2km左右，区域快速线站间距可达 4km以上。
从实用功能角度讲，车站组成包括四大部分：车站大厅和售票大厅、运营管理用房、技术设备用房、辅助用房。车站大厅是乘客、游客聚集的地方，售票大厅是向乘客出售列车客票的地方；运营管理用房包括站长室、行车值班室、业务室、广播室、会议室、公安保卫室、清洁员室等，运营管理用房与乘客关系密切，一般布设在邻近乘客使用空间的地方；技术设备用房主要包括环控室、变电所、综合控制室、防灾中心、通信机械室、信号机械室、自动售检票室、冷冻站、机房、配电以及上述设备用房所属的值班室等；辅助用房主要包括厕所、更衣室、休息室、茶水间、盥洗间、储藏室等。这些用房均设在站内工作人员使用的区域内。
从建筑空间位置角度讲，车站结构由车站主体 (站台、站厅、生产、生活用房 )、出入口及通道、通风道及地面通风亭等三大部分组成。车站主体供乘客集散、候车、换车及上下车。它又是地铁运营设备的中心和办理运营业务的地方。出入口及通道是供乘客进、出车站的外部建筑设施。通风道及地面通风亭的作用是保证地下车站具有一个舒适的地下乘车和运营环境。
1.1.2典型的机电设备
1. 电扶梯
电扶梯作为地铁车站内集散乘客的主要运输工具，可以将乘坐地铁的乘客安全、快捷、舒适地送入或送出车站，是地铁车站建筑设计中非常重要的一个环节。电扶梯可有效地解决地面至站厅、站厅至站台不同标高间乘客的乘降需要，改善乘车条件，增加乘车舒适度。电扶梯示意图如图 1.1所示。
(a) 地铁车站中站内电扶梯 (b) 地铁车站中出入口电扶梯
图 1.1电扶梯
2. 自动售票机
自动售票机 (ticket vending machine，TVM)是用于现场自主发售、赋值有效车票，具备自动处理支付和找零功能的设备。自动售票机安装于车站非付费区，由乘客通过人机操作界面，自助购买单程车票。有些城市的 TVM还可以为储值票进行自助充值。自动售票机如图 1.2所示。
图 1.2自动售票机
3. 闸机
闸机即自动检票机，根据功能可以将其划分为进站闸机、出站闸机和双向闸机三种。主控单元作为闸机的核心，负责运行控制软件，完成车票处理、数据处理、显示控制、数据通信、状态监控等功能。机芯控制器接收主控单元的命令，并采集通道中的同行传感器信息，经过通行物识别算法处理后，识别通道内乘客、行李等的通行，利用闸门开关算法，通过闸门驱动控制电路对闸门实现开关控制，并将通行信息反馈至主控单元，接收主控单元发来的运行参数、控制命令。
自动检票机安装于车站付费区与非付费区的交界处，用于实现自动进出站检票。对于持有效车票的乘客，检票机通道阻挡解除 (释放转杆或门扇开启 )，允许其进出站。自动检票机如图 1.3所示。
图 1.3自动检票机
4. 屏蔽门
地铁屏蔽门又称为安全门，是一种设置在地铁站台边缘，将车站区域与列车运动区域进行隔离的设备。当地铁在轨道中运行尚未进入地铁站时，地铁站台的屏蔽门呈关闭状态，可以防止乘客落入轨道之中。地铁车站中的屏蔽门如图 1.4所示。
图 1.4屏蔽门
1.2地铁车站服役能力概述
美国交通研究委员会 (Transportation Research Board，TRB)于 2003年发布的 Transit Capacity and Quality of Service Manual规定地铁车站能力为正常情况通过或占用设备设施的昀大乘客数，单位为每平方米人数或单位时间通过人数。华盛顿都会区运输局 (Washington Metropolitan Area Transit Authority，WMATA)定义地铁车站能力为通过车站各种设施间昀大的乘客数量 [1]。我国在轨道交通车站设计时，根据《地铁设计规范》 (GB 50157—2013)采用车站昀大通行能力作为车站设计依据。上述定义没有考虑客流特性，也没区分安全等级和服务水平，只考虑了昀大通行能力。毛保华 [2]提出城市轨道交通系统运输能力概念，并将其分为设计能力和可用能力两类。设计能力定义为某一条线路某一方向内通过某一点的旅客数量，而可用能力定义为乘客需求到达不均衡条件下的设计能力，可用能力等于设计能力乘以高峰能力利用系数。胡清梅 [3]基于车站安全性定义了车站昀大承载能力及车站安全客流承载能力。
由于地铁车站机电设备是地铁车站的重要组成部分，车站机电设备的工作状态会影响地铁车站的运营，从而影响车站服役能力。而目前的文献都没有考虑车站机电设备失效对车站能力的影响，本书通过梳理总结地铁车站能力的概念，提出地铁车站服役能力，并进行对比分析。地铁车站能力概念对比图如图 1.5所示。
车站设计能力按照《地铁设计规范》 (GB 50157—2013)规定计算得出，仅作参考，车站理论通过能力是不考虑车站机电设备故障和客流特性的通过能力，车站实际通过能力是考虑客流特性但不考虑车站机电设备故障的通过能图 1.5地铁车站能力概念对比图力，车站服役能力是考虑客流特性且考虑车站机电设备故障的通过能力。
车站服役能力被定义为：在一定客流条件下，考虑车站机电设备故障的情况下，地铁车站在给定时间内 (通常 1h)所能服务的乘客数。由于车站机电设备故障具有随机性，所以车站服役能力是一个期望值。同理，车站设备服役能力被定义为：在一定客流条件下，考虑车站机电设备故障的情况下，地铁车站设备在给定时间内(通常为 1h)所能服务的乘客数。
1.3地铁车站服役能力研究现状
随着社会经济的快速发展，城市轨道交通因安全、便捷、准时等优点受到出行者的青睐，已经成为很多城市不可或缺的交通方式。在复杂的客流环境条件下，地铁车站内的闸机、电扶梯等机电设备在投入使用后会发生故障，从而影响地铁车站能力。
为了定量分析和研究车站机电设备故障对地铁车站能力的影响，需要建立地铁车站能力计算模型。建模方法可分为基于数学模型的方法和基于仿真的方法两大类。**类方法是利用数学公式或代数表达式对地铁车站系统进行评价。 M/G/C/C状态依赖排队网络被用于地铁车站的数学模型中，特别是楼梯和人行道[4，5]。乘客到达过程被认为是连续的、稳定的，并假定服从泊松分布 [6，7]。陈绍宽等[8]在乘客运动特性分析的基础上，结合车站空间结构特征，构建基于 M/G/C/C状态的地铁车站楼梯与通道乘客疏散能力瓶颈分析模型。然而，对地铁车站能力做整体评价或计算的研究较少。在现有文献中，许心越等 [9，10]建立了包含两个子系统的地铁车站排队网络模型，其中**个子系统由 M/G/C/C状态依赖排队网络描述的进出站系统构成，第二个子系统是由嵌入式马尔可夫链描述的上下车系统。然而，上述文献没有考虑车站设备故障对车站能力的影响。第二类方法的仿真模型适合从不同角度来模拟车站运营，但考虑车站能力计算问题的研究较少。例如， Teknomo[11]研究了行人的微观仿真模型； Kaakai等[12]将铁路车站看成一个混合动力学系统，并根据车站作业特性，建立了一个基于混合 Petri网的车站仿真模型，该模型能够对车站系统的特性进行评估； Asano等[13]基于离散事件模拟与响应面方法，建立了地铁乘客平均出行时间的优化模型；李洪旭等 [14]及赵路敏等[15]建立了基于 AnyLogic的车站仿真模型，模拟了乘客集散过程，评价了设备的使用情况；Alexandre[16]建立了一个 AnyLogic模型来分析地铁车站的现状。以上这些主要研究如何对车站建模、如何评估设备的使用情况或如何识别车站能力。胡清梅[3]基于系统动力学，构建仿真模型计算轨道交通车站的承载能力。同样，基于社会力模型的 AnyLogic软件也可用于计算车站能力模型。
车站机电设备在车站运营中发挥着重要作用，地铁车站机电设备包括自动售检票(automatic fare collection，AFC)系统、电梯系统、屏蔽门系统。车站机电设备的可靠性分析在本书的研究中起着至关重要的作用。然而，与地铁车站机电设备可靠性分析相关的文献报道很少。当前文献主要对车站机电设备的常见故障进行分类，找出故障原因。车站机电设备的可靠性分析方法分为统计模型和机理模型。本书采用统计模型对设备可靠性进行分析。针对目前尚无车站机电设备可靠性研究的文献，借鉴高速列车转向架系统可靠性研究的思路，对车站机电设备进行可靠性分析。 Grudén等[17]通过无线传感器网络采集故障数据，采用统计方法对瑞典铁路列车转向架的可靠性进行了分析。 Lu等[18]对铁路列车转向架框架进行了可靠性研究和参数灵敏度分析，基于蒙特卡罗仿真对转向架进行了可靠性优化设计。于丹丹[19]采用基于统计方法的转向架系统故障数据研究转向架系统的故障趋势，采用传统的指数函数拟合故障数据。郑津楚 [20]对转向架系统的各部件采用**似然估计法确定故障概率密度函数参数，并采用安德森 -达林(Anderson-Darling，A-D)测试法确定**分布，根据转向架各部件的**可靠性分布来指导维修决策。关于机械设备可靠性分析的文献还有很多，这里并没有列出所有的参考文献。在维修计划优化方面，吕立波等 [21]系统地介绍了预防性维修计划模型的方法，并在以降低维修成本为目标的预防性维修计划模型中加入了可靠性约束。陈城辉等 [22]通过统计方法确定关键行车设备的寿命分布，建立了关键行车设备维修计划优化模型。针对具有三级维修机构保障的复杂设备，通过对设备使用维修流程分析，毛一轩[23]建立了设备整个使用寿命期内的维修周期与平均可用度关系模型，并应用蒙特卡罗仿真方法，得到使平均可用度达到**的最佳维修周期。王社锋等 [24]运用应用数理统计对列车关键部件故障数据进行分布检验和参数估计，明确故障
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