基于故障数据的地铁车载自动系统维护策略优化分析

一、引言

地铁作为城市交通的大动脉，其高效、安全运行对于缓解城市交通压力、提升居民出行质量至关重要。车载自动系统（ATO）作为地铁列车的核心控制系统之一，能够实现列车的自动运行、精确停车、车门控制等功能，大大提高了列车运行的准确性和稳定性，降低了人为操作失误带来的风险。然而，随着地铁运营里程的增加和运行时间的增长，ATO 系统也不可避免地会出现各种故障，影响地铁的正常运营。因此通过对 ATO 系统故障数据的分析，优化维护策略，提高系统的可靠性，成为保障地铁安全运营的关键环节。

二、地铁ATO 系统概述

2.1ATO 系统的功能

ATO 系统结合列车自动监控子系统（ATS）和列车自动防护子系统（ATP），能够完成列车区间运行自动控制、车站站台定位停车控制、车站通过控制；实现司机监督下的自动折返控制、车门开关控制，还能进行列车运行调整和节能控制等一系列重要功能。这些功能使得列车运行更加高效、精准，减少了人工操作的复杂性，提高了运营效率和服务质量。

2.2ATO 系统的组成

ATO 系统主要由车载设备和地面设备组成。车载设备是车载 Atp、Dmi、BTM、速度传感器、车载无线天线、按钮及指示灯，负责接收和处理来自轨旁设备的信息，控制列车的运行。地面设备则包括信标、无线通信基站等，用于向列车发送线路信息、控制指令等。地面设备主要由 ZC 设备、DMS 设备、无源应答器、有源应答器和轨旁电子单元 (LEU) 等组成。各组成部分协同工作，确保ATO 系统的正常运行。

三、故障数据收集与分析

3.1 数据收集

收集某城市地铁线路在过去一年中 ATO 系统的故障数据，包括故障发生的时间、地点、故障类型、故障描述、故障处理时间等详细信息。通过地铁运营管理系统、设备监测系统等多种渠道获取数据，确保数据的全面性和准确性。

3.2 故障类型统计

对收集到的故障数据进行分类统计，发现 ATO 系统常见的故障类型主要包括车地无线通信故障、传感器故障、控制器故障、软件故障等。其中，车地无线通信故障占比最高，达到 35% ，主要表现为通信中断、信号弱等问题；传感器故障占比 25% ，常见的有速度传感器故障、位置传感器故障等；控制器故障占比 20% ，包括硬件故障和软件故障导致的控制器异常；软件故障占比 15% ，如程序崩溃、数据错误等。

3.3 故障原因分析

① 车地无线通信故障：主要原因包括无线信号干扰，如附近存在强电磁源、隧道内信号衰减等；通信设备老化或损坏，导致信号传输不稳定；通信协议不兼容，在系统升级或设备更换后出现通信问题。②传感器故障：传感器长期在复杂环境下工作，受到振动、温度变化、灰尘等因素影响，容易出现磨损、老化，导致测量不准确或失效；安装不当，如传感器安装位置偏移、固定不牢，也会影响其正常工作。 ③ 控制器故障：硬件方面，由于电子元件的寿命有限，长时间运行后可能出现芯片损坏、电路板短路等问题；软件方面，程序漏洞、软件版本不兼容、数据错误等都可能导致控制器故障。 ④ 软件故障：软件开发过程中存在缺陷，在实际运行中遇到特定条件时引发故障；软件更新不及时，无法适应系统硬件升级或新的运营需求；病毒或恶意软件攻击，破坏软件系统的正常运行。

四、案例分析

4.1 案例一：北京地铁5 号线车载信号系统故障频发

2015 年 12 月至 2016 年 1 月，北京地铁 5 号线故障高发，两个月内共发生13 次故障，10 次因车载信号系统故障导致行车降级。如 2015 年 12 月 9 日早 7时 45 分，开往天通苑北方向列车在立水桥南站，车载信号系统突发故障，列车转入降级模式，司机手动驾驶。因信号异常，列车缓行，致使全线晚点，故障持续15 分钟后列车退出正线。

经分析，故障主因在于：5 号线行车间隔缩短、高峰客流大，信号系统不堪重负，定位信息接收不稳定；信号系统技术落后，非移动闭塞系统，难以高效追踪列车；且5 号线信号设备由西屋电气供应，与其他线路供应商标准不一，故障排查修复难度大。

4.2 案例二：上海地铁1 号线道岔故障引发早高峰拥堵

2024 年 6 月 26 日早 6 点 33 分，上海地铁 1 号线因设备故障，上海火车站往徐家汇区段列车限速运行。经查，人民广场站往莘庄出站方向道岔突发故障，巡道列车受阻迫停。7 时 05 分抢修人员介入，7 时 30 分故障排除，8 时 05 分取消限速，运营逐步恢复正常。

此次故障正值早高峰，造成1 个多小时运营延误，关键站点及换乘站拥堵，大量乘客出行受阻。暴露了设备突发故障对地铁运营的严重冲击，也反映出运营方在设备维护与故障预警方面存在不足，需加强设备状态监测，预防类似故障发生。

五、维护策略优化

5.1 基于故障数据的预测性维护

利用大数据分析和机器学习技术，对 ATO 系统的故障数据进行深度挖掘，建立故障预测模型。通过实时监测系统运行数据，结合历史故障数据，预测可能发生的故障类型和时间，提前安排维护人员进行检查和维修，将故障消灭在萌芽状态。如根据车地无线通信设备的信号强度、传输速率等数据，预测通信设备是否即将出现故障，及时更换老化设备，避免通信中断故障的发生。

5.2 优化维护计划

根据故障类型和发生频率，对 ATO 系统的维护计划进行优化。对于常见故障和高风险故障，增加维护检查的频率和深度；对于低风险故障，适当延长维护周期，合理分配维护资源。如对于车地无线通信设备，每周进行一次全面检查，包括信号强度测试、设备连接检查等；对于传感器，每月进行一次校准和性能测试。同时根据列车的运行里程和时间，制定不同级别的维护方案，确保系统始终处于良好的运行状态。

5.3 加强人员培训

提高维护人员的专业技能和故障处理能力是保障 ATO 系统正常运行的重要环节。定期组织维护人员参加技术培训，学习 ATO 系统的工作原理、故障诊断方法、维修技巧等知识；开展故障案例分析研讨会，分享实际工作中遇到的故障处理经验，提高维护人员应对突发故障的能力。此外还可以邀请设备厂家的技术人员进行现场指导，加强维护人员与厂家之间的沟通与合作。

5.4 建立故障知识库

将收集到的故障数据、故障原因分析、处理措施等信息整理成故障知识库。维护人员在遇到类似故障时，可以快速查询知识库，获取相应的解决方案，提高故障处理效率。同时随着新故障的出现和处理经验的积累，不断更新和完善故障知识库，使其成为维护工作的有力支持工具。

六、结论

通过对地铁 ATO 系统故障数据的收集、分析和案例研究，明确了 ATO 系统常见的故障类型及原因，认识到故障对地铁运营的严重影响。基于故障数据提出的维护策略优化方法，包括预测性维护、优化维护计划、加强人员培训和建立故障知识库等，能够有效提高 ATO 系统的可靠性，减少故障发生，保障地铁的安全高效运行。在未来的地铁运营管理中，应持续关注 ATO 系统的运行状态，不断完善故障数据的收集和分析方法，进一步优化维护策略，以适应地铁行业不断发展的需求。

参考文献：

[1] 谢彬 . 基于故障树的 ATO 故障诊断专家系统的研究 [D]. 甘肃省 : 兰州交通大学 ,2013.

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