冰雪天气下 CRH5A 车底积雪清理效率提升技术实践

一、CRH5A 车底积雪堆积特征与清理技术需求

1.1 车底积雪堆积特征

根据 CRH5A 型动车组冬季运行数据的系统分析可知，其车底积雪分布存在显著的“三集中”特征，积雪主要沉积于转向架横梁、制动夹钳与制动盘相连处、牵引变流器散热格栅以及齿轮箱防护罩内侧等特定部位。这些地方大多属于气流涡旋区或者结构凹陷之处，因而极易出现冰雪黏附难以自行脱落的情况，于是便造成了积雪现象的不断累积。

积雪形态的演变具备明显的阶段性特征：最初是松散型积雪，之后在列车运行期间由于温度变化及气流扰动的影响，逐步转变成紧实而牢固地黏附在接触面上的冰层，这极大地加大了清除的难度。积雪堆积过程存在较强的时段集中性，降雪强度同行车速度成正比，当降雪速率超出 5 毫米 / 小时或者行驶速度大于 200 公里 / 小时的时候，仅仅经过大约两小时就能使积雪厚度累积到 5 毫米，从而引发强制清雪程序。

1.2 清理技术核心需求

基于积雪堆积特征的分析，CRH5A 型动车组底部除雪作业要达成三大主要需求：从效率角度来说，单列车清雪时间要控制在 1 小时之内，这样才能保证动车组正常运营周转不会被耽误；从彻底性角度来讲，重点部位（制动盘、散热格栅等）的积雪清除率要达到 95% 以上，而且不能遗留冰块；从安全性角度而言，在操作时必须全方位杜绝对车体设备（电气线路、传感器等）以及操作人员人身安全造成损害。

二、CRH5A 车底积雪清理效率提升技术体系构建

2.1 智能检测技术

在 CRH5A 型动车组库线两侧安装融合激光扫描与高清摄像技术的双模检测装置，构建全车底部智能化监控体系。使用二维激光雷达做车底逐点扫描，得到高精度三维点云数据集，同无积雪状态的基准模型比较，准确获取积雪厚度和总体积信息，找出厚度大于等于 3 毫米的核心区域；用低温适应型工业相机，加上 LED 补光模块拍摄车底高清图像，借助 YOLOv8 等先进图像识别算法自动标注转向架、散热格栅等重要积雪部位，形成可视化“积雪热力图”，直观显示积雪分布情况。依靠边缘计算单元对原始数据执行即时处理，10 分钟之内完成整列车组底部积雪状况评定，明确重点清理区域及优先级顺序，给高效除雪作业提供科学根据和决策支撑。

CRH5A 型动车组底部核心组件（比如制动盘、牵引变流器之类的东西）被做成一体化的设计，把温度感应技术和振动感应技术融合起来使用，这样就能随时掌握设备表面的温度情况以及振动频率的变化状况。一旦外界环境的温度降到零度以下并且伴随着比较明显的震动特征发生改变，就会自动启动积雪警报程序，然后通过车载通讯网络把警报消息传送给地面的维修中心，这样就能提前安排好清除积雪的工作计划，避免因为积雪堆积而产生安全上的问题。

2.2 高效清理技术

针对 CRH5A 动车组底部复杂的结构特征，设计一台融合高压热气吹扫、机械刷洗、负压吸附三种清洁手段于一体化的自动化清洗装置。该装置依托轨道式移动平台进行运行，具有纵向车底滑行的功能属性，进而可以确保整体覆盖范围的快速清洁效果。选用燃料加热装置，可将空气加热到 80^∘C-100^∘C 的区间内，而后通过调节喷嘴向积雪覆盖的区域提供高温热风作用处理，以此达到迅速融雪解冻及去除松散积雪的目的；设备尾部预留负压吸风口，并联离心风机以集中回收吹拂或刷洗掉的积雪冰块，并送入内置储箱当中存放起来；除冰装置也内置其中，防止发生结冻堵塞的现象出现。

2.3 人工辅助清理工具优化

对于自动化设备很难达到的特殊区域（如电气接口旁边等地方）来说，必须开发新的人工清洁工具才能符合复杂状况的要求。其中，“低温用电热铲”的铲头由钛合金制成，并内嵌发热装置，工作温度控制在 60 到 70 摄氏度范围内，这样的状态能够融化掉积累起来的积冰，又不至于让设备受到热损伤的破坏作用显现出来；“高压冷风枪”的喷射出口部位所产生出来的气流温度保持在 - 5℃至 0^∘C 之间，专门处理特殊位置上的积雪问题。

“伸缩式刮雪板”按照模块化设计原理，可以依照实际需求灵活改变长度，应对不同厚度与宽度的积雪清除任务。它所搭载的“可调节角度照明系统”，在夜间或者光线不足的时候提供足够的光源，帮助操作者准确识别积雪分布情况，进而提升作业效率并保证运行安全；所有的辅助部分都装有防滑手柄，且融入了人体工程学的理念，能减轻使用者长时间操作后的身体疲惫感。

2.4 质量核验技术

把“二次检测模块”融入设备清洁单元中，设计同步运作模式，在清洁工作结束之后，立刻展开激光扫描和图像采集操作。凭借比较清理前后的积雪厚度数据，当剩余积雪厚度高于 1 毫米时，会自动辨认出异常区域并发出二次清理指令；使用高分辨率摄像装置对关键部件的表面状况实施高清影像剖析，确保没有积冰残余，也没有设备损伤情况发生；然后把复检数据即时传送到运维平台，从而创建起“检测 - 清洁 - 复检”的完整循环体系。清扫任务结束后，针对 CRH5A 型动车组底部的核心部件展开功能检测，开启制动系统，利用温度传感器观测制动盘的温升特性，确保符合技术规范的要求。

三、作业流程优化

3.1 多工位协同清理流程

CRH5A 型动车组底部清洁作业划分成三个独立工位：前端转向架区、中部设备区以及后端转向架区，每个工位均配置自动化清洁设备，由两名技术人员协同开展操作。“并行作业”模式下，动车组入库之后三个工位同时开始清洁流程，自动化设备主要负责关键区域的清洁任务，技术人员则专注于特定区域的人工清洗及质量检测工作；依靠无线通信系统达成各工位之间的即时数据交流，例如在某个工位提前结束任务时，可以为其他工位提供技术支持，从而保证整体清洁效率的平衡性和协调性。

3.2 清理后交接流程优化

作业完成以后，系统会自动形成电子版《清理合格报告》，通过运维平台及时传送给相关部门，规避了传统纸质记录造成的迟缓风险。这份报告可以传输到调度中心，给动车组出库和检修计划的制订提供有力支撑，做到了从清理到调度的无缝衔接；运维系统融合了历史数据查询功能模块，帮助管理者检查每次清理操作的详细情况，保证作业透明、明晰责任划分；同时，系统具备自动化统计分析功能，能精准评判清理效率，为流程改进和资源调配提供科学依据，进而持续改善清理工作的整体效能。

结语：

为了提高 CRH5A 型动车组在冰雪天气中车底积雪清理的速度和质量，凭借技术创新来优化积雪清除的效果并保证质量。展望未来，借助人工智能手段，联合以往的数据及积雪分布规律展开细致的剖析，从而做到自动制定清雪策略，且灵活改变设备各项参数，促使车底积雪清理朝着无人化、智能化方向迈进。

参考文献：

[1] 马源西 . 冰雪天气下动车组行车风险及对策 [J]. 郑州铁路职业技术学院学报 ,2025,37(02):1-6.

[2] 李涛 . 动车组车底自动识别检修系统的设计与实现 [D]. 北京交通大学 ,2023.