轨道交通装备智能维保现状及趋势研究

一、引言

轨道交通系统规模持续扩展，运营安全与效率成为行业发展的关键制约。传统维保模式依赖人工经验与定期检修，不仅成本高昂，亦难以应对突发故障 隐性风险。智能维保通过数据驱动与算法赋能，正逐步重构维保体系的逻辑与范式。然而，其发展仍受制于数 系统孤岛难以打通、跨领域人才匮乏等深层问题。亟须从技术、管理与机制层面协同推进，方能实现智能维保从概念验证到规模化应用的跨越。

二、智能维保面临的关键问题

（四）数据采集与质量控制问题

在推进智能维保的过程中，数据采集的全面性与准确性构成了系统运行的基石。各类传感器设备实时监测车辆运行状态，却常常受到机械振动、温湿度变化等环境干扰，导致部分数据出现偏差或缺失。原始数据中的噪声和异常值若未经有效清洗与校准，会直接影响后续分析的可靠性。数据质量控制的难点还在于不同设备、不同线路之间的标准不统一，使得多源数据难以融合利用。数据问题隐蔽地渗透到决策环节，可能引发误报警或漏检风险，从而制约智能维保从概念走向落地应用的实效性[1]。

（五）系统集成与信息孤岛现象

城市轨道交通智能维保系统在实际应用中面临着多系统协同的复杂挑战。不同供应商开发的检修管理、车辆监控与信号控制平台往往采用独立的数据标准和接口协议，导致关键信息难以在各系统间流畅交互。维修人员常常需要跨多个平台重复录入数据或比对矛盾信息，既降低了工作效率，又增加了操作失误的可能性。信息孤岛的存在阻碍了跨专业数据的融合分析，使得设备状态的全局判断与综合决策缺乏足够支持，进而影响维保工作的整体响应速度与精准度。

（六）专业人才培养与技能缺口

现有维修团队的知识结构面临数字化变革带来的严峻挑战。老师傅熟悉的机械原理与听音辨障经验难以直接应用于数据诊断算法，而年轻技术人员又缺乏将数据分析结果转化为实际维修决策的现场经验。培训内容往往滞后于实际技术发展速度，导致工作人员面对智能运维平台时容易产生操作困惑或判断失误。企业需要构建既熟悉传统维保工艺又掌握数据解读能力的复合型人才梯队，然而现行职业教育体系尚未形成跨机械、信息、数据分析等多学科融合的培养机制。

（七）经济效益与投资回报挑战

智能维保系统的经济效益评估面临现实层面的复杂考量。企业决策者在推进智能化转型时需要面对高昂的前期投入，包括智能传感硬件部署、软件平台开发与现有设备改造等多重成本。系统运行后产生的数据存储与算力资源消耗持续占用运营预算，而传统维保模式下未被精确量化的隐性成本又难以直接转换为智能系统的收益证明。实际运营中出现的算法误判或设备误诊可能带来额外的维修支出，使得投资回报周期存在较大不确定性，制约了管理部门对智能化建设的投入决心。

三、智能维保发展趋势研判

（一）全生命周期健康管理深

全生命周期健康管理正逐步从概念框架转化为行业实践。设备从设计制造到运营维护的整个流程开始构建连续的数据链条，使早期设计缺陷能够通过运营阶段的故障数据反馈给制造单位。基于实时运行数据的部件寿命预测取代固定的检修周期，动态调整维护计划与备件调度策略。设备健康状态的持续追踪使维修资源得以精准配置，避免过度维修与突发故障带来的运营中断。这种管理模式推动维保工作从被动响应向主动干预转变，显著提升设备可用性与运营可靠性。

（二）智能运维平台融合发展

智能运维平台正在突破原有系统边界向融合化方向发展。不同专业子系统之间的数据壁垒通过标准化接口与中间件技术逐步打通，形成覆盖车辆、信号、供电等专业的统一监控视图。平台集成故障诊断、资源调度与决策支持功能，使维修人员能够在单一界面获取跨系统的综合分析结果。数据驱动的协同工作机制取代传统的分段处置模式，有效提升复杂故障的溯源效率与处置精度。这种融合化平台构建起支撑智能维保运行的数字底座，为轨道交通系统的安全高效运营提供坚实基础[2]。

（三）预测性维护技术突破

预测性维护技术正从理论探索迈向工程化应用阶段。故障预测算法通过分析海量历史运行数据与实时监测参数，逐步构建起关键部件的退化模型与寿命曲线。多源传感器数据的融合分析使系统能够识别设备性能的早期衰退征兆，在潜在故障发生前生成预警信息。维修团队可根据预测结果提前安排维护计划，避免运营时段的突发故障检修。这种技术突破推动维保模式从事后处置向事前预防转变，显著提升轨道交通系统的可靠性与运营效率。

（四）人机协同作业模式创新

人机协同作业模式在智能维保领域呈现出新的发展特征。维修人员通过增强现实设备获取实时数据可视化指导，将传统经验与系统提示有机结合完成复杂检修任务。智能系统负责处理海量数据分析与异常检测，工作人员则专注于决策判断与灵活处置现场突发状况。远程专家借助数字孪生技术能够直观指导现场作业，显著提升首次修复率与维修质量。这种人机优势互补的工作方式正在重塑维保作业流程，形成更加高效安全的轨道交通设备维护新范式。

四、推进智能维保发展的建议

推进智能维保体系建设需要多方协同的系统性推进策略。行业主管部门应牵头制定统一的数据采集标准与接口规范，为不同厂商设备之间的数据互通提供制度保障。运营单位需要建立数据质量持续改进机制，将原始数据清洗校准工作纳入日常运维流程。设备制造商应当开放必要的数据访问权限，与用户共同开发更贴合实际需求的预测性维护算法。职业教育机构要加快跨学科课程开发，培养既懂机械原理又掌握数据分析能力的复合型人才。这些措施需要形成持续迭代的闭环管理体系，才能推动智能维保从试点示范走向规模化应用。

五、结语

智能维保是轨道交通迈向智能化时代的必然选择，其发展并非仅靠技术创新即可，维保理念的重构以及组织生态的重塑亦是所需。未来将在全生命周期管理 人机协同与预测性维护等领域持续突破，进而逐步形成有着“数据驱动、动态优化、自主决策”特点的新型维保形态。唯有打破数据与系统壁垒，强化人才培养与产学研协同，才能推动智能维保真正成为保障轨道交通安全、高效与可持续发展的核心力量。

参考文献：

[1] 刘琦,沈晓宇.轨道交通装备智能维保现状及趋势研究[J].今日自动化, 2023(1):161-163.

[2] 施政.城市轨道交通维保业务数字化转型研究[J].隧道与轨道交通, 2024(3):4-5.