数字孪生技术在铁路工务维修管理中的应用研究

1.数字孪生技术概述

1.1 概念

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。它通过构建与物理实体高度相似的虚拟模型，实现对物理实体的实时状态监测、性能预测和优化控制。在铁路领域，数字孪生技术可以创建铁路基础设施、设备及运营系统的虚拟模型，该模型能够实时反映真实系统的运行状态和行为。

1.2 特点

实时性：数字孪生模型能够实时获取物理实体的运行数据，并根据这些数据实时更新模型状态，从而准确反映物理实体的当前状况，为及时决策提供依据。

精准性：通过对大量数据的精确分析和仿真，数字孪生模型可以精确模拟物理实体的性能和行为，对设备的故障预测和诊断具有较高的准确性。

交互性：用户可以与数字孪生模型进行交互，在虚拟环境中进行各种测试和模拟，提前评估不同方案的效果，优化决策过程[1]。

全生命周期管理：数字孪生技术贯穿物理实体的规划、设计、建设、运营和维护的整个生命周期，为各个阶段提供数据支持和决策依据，实现全生命周期的高效管理。

2.数字孪生技术在铁路工务维修管理中的应用

2.1 设备状态监测

利用物联网技术，在铁路工务设备（如轨道、桥梁、道岔、扣件等）上安装大量传感器，实时采集设备的运行数据，包括温度、振动、应力、位移等参数。这些数据被传输到数字孪生模型中，模型根据预设的算法和阈值，对设备状态进行实时评估和分析。一旦发现设备状态异常，系统立即发出预警信号，提醒维修人员关注。例如，通过对轨道振动数据的监测和分析，可以及时发现轨道的不平顺、扣件松动等问题；对桥梁应力数据的监测，能够实时掌握桥梁结构的受力状态，判断桥梁是否存在安全隐患。

2.2 故障预测与诊断

数字孪生模型结合机器学习、深度学习等人工智能算法，对设备的历史运行数据和实时监测数据进行深度挖掘和分析，建立设备故障预测模型。通过对模型的训练和优化，能够准确预测设备在未来一段时间内可能出现的故障类型和故障时间。当设备出现异常时，数字孪生模型利用故障诊断算法，根据采集到的数据和模型分析结果，快速准确地定位故障原因和故障部位。例如，通过对道岔动作电流、转换时间等数据的分析，预测道岔可能出现的故障，并在故障发生时迅速判断是电机故障、机械卡阻还是电气连接问题等，为维修人员提供准确的维修指导。

2.3 维修计划制定与优化

根据设备状态监测和故障预测的结果，数字孪生系统可以制定科学合理的维修计划。维修计划包括维修时间、维修内容、维修人员和所需工具设备等。通过对不同维修方案在数字孪生模型中的模拟和评估，选择最优的维修计划，以最小的维修成本达到最佳的维修效果。例如，对于轨道的维修，可以根据轨道的磨损情况和剩余寿命预测，合理安排不同类型的维修作业（如打磨、更换扣件等）的时间和顺序，同时考虑维修人员的技能水平和工作负荷，优化维修资源的分配。在维修过程中，数字孪生系统还可以实时跟踪维修进度，根据实际情况对维修计划进行调整和优化。

2.4 维修人员培训

数字孪生技术为维修人员提供了一个逼真的虚拟培训环境。维修人员可以在虚拟环境中进行各种设备维修操作的模拟训练，熟悉设备的结构和维修流程，提高维修技能。通过模拟不同的故障场景，维修人员可以学习如何快速准确地诊断故障和制定维修方案，增强应对突发故障的能力。与传统的培训方式相比，基于数字孪生技术的培训更加直观、高效，且可以避免在实际设备上进行错误操作带来的损失。

3.数字孪生技术在铁路工务维修管理应用中面临的挑战及解决对策

3.1 数据质量与安全问题

在数字孪生技术应用过程中，大量的设备运行数据、维修数据等需要采集、传输和存储。数据的质量直接影响数字孪生模型的准确性和可靠性，而数据安全问题则关系到铁路系统的安全运行。面临的挑战包括数据噪声干扰、数据丢失、数据泄露等。解决对策包括采用先进的数据采集技术和数据清洗算法，提高数据质量；加强数据传输和存储过程中的加密技术，建立完善的数据安全管理制度，保障数据安全[2]。

3.2 模型构建与更新难题

构建准确的铁路工务设备数字孪生模型需要综合考虑多学科知识、复杂的物理现象和设备的运行特性，模型构建难度较大。而且随着设备的运行和环境的变化，模型需要不断更新和优化。解决对策是组织多领域专家团队进行联合攻关，利用先进的建模技术和仿真方法构建模型；建立模型更新机制，根据新采集的数据和设备运行情况及时对模型进行调整和优化。3.3 系统集成与协同问题

铁路工务维修管理涉及多个部门和系统，数字孪生技术的应用需要与现有的信息系统（如设备管理系统、维修管理系统等）进行集成，实现数据共享和协同工作。但不同系统之间可能存在数据格式不统一、接口不兼容等问题。解决对策是制定统一的数据标准和接口规范，采用系统集成技术，实现数字孪生系统与其他相关系统的无缝集成和协同运行。

4.结论

数字孪生技术作为一种先进的信息技术，为铁路工务维修管理带来了新的机遇和变革。通过在设备状态监测、故障预测与诊断、维修计划制定与优化以及维修人员培训等方面的应用，数字孪生技术能够有效提高铁路工务维修管理的智能化水平和效率，提升维修质量，保障铁路安全运行，优化资源配置。尽管在应用过程中还面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，以及相关问题解决对策的逐步实施，数字孪生技术必将在铁路工务维修管理领域发挥越来越重要的作用，推动铁路行业向智能化、高效化方向发展。

参考文献：

[1]张杉.面向数字孪生的铁路工务（线路）病害预测与维护平台研发[D].大连交通大学, 2024.

[2]宣焱. 基于数字孪生的铁路工务管养智能决策平台设计及应用研究[D]. 兰州交通大学, 2023.

作者简介：乔伟，男，出生日期：1977 年 5 月 11 日，民族：汉，籍贯：河北卢龙，职务/职称：职工教育科科长/政工师，学历：大学本科，研究方向：工程。