动车组车辆智能运维检修尝试与应用课件

动车组车辆智能运维检修

尝试与应用北京交通大学杨&林研究室2019-6-28汇报人：皇甫海文动车组车辆智能运维检修

尝试与应用北京交通大学杨&林研究目录01动车组智能运维检修浅析02动车组称重作业数据分析系统03乘务交路排班系统04动车组智能化制动系统试验平台目01动车组智能运维检修浅析02动车组称重作业数据分析系统0一、动车组智能运维检修浅析一、动车组智能运维检修浅析1.1智慧动车段总体框架智慧动车段主要是以云计算、物联网、大数据、移动互联等新一代信息通信技术和智能设备在动车段各核心领域的应用为主线，实现各类信息的快速可靠采集、各类设备和系统的互联互通，整合和共享各类动车段信息资源，为运营公司提供高效、可靠、规范、智能的信息服务，进一步提升动车组运维安全保障能力和经营管理能力。四个层次：物联感知层：全面感知网络通信层：广泛互联数据及服务共享层：高度共享智慧应用层：具体业务应用两个支撑：智能运维检修智能资产经营1.1智慧动车段总体框架智慧动车段主要是1.2智能运维检修（PHM系统）----计划修转状态修确认列车关键部件的健康评价与监测。形成对车辆健康趋势的分析。健康监测关键部件实时状态的感知和故障的提前预警。关键部件的性能预测，实现对剩余寿命的评估。预警预测应急预案的智能比选和推送。主动干预、交互式引导。车组信息的交互。机械师个人信息的交互。应急指挥评估现行修程修制的合理性。部分修程修制优化建议。探索和实施部分关键部件的视情维修。修程修制的优化建立覆盖设计制造、维修运营等环节的综合数据库。统一的车辆故障管理规范及故障字典库。生产综合管理智能监控系统。基础建设

轨道交通车辆智能运维检修系统以轨道交通车辆为切入点，以车辆关键部件为研究和应用对象，实现车辆的“健康监测、预警预测、应急指挥、修程修制优化”等决策支持功能的智能运维检修系统。1.2智能运维检修（PHM系统）----计划修转状态修确认1.3系统架构决策支持应用数据采集数据管理基础数据管理记录数据管理时间序列数据管理构型词典管理动车组主数据管理报警事件数据管理数据总线管理知识库管理数据源技术决策者管控人员操作人员车辆检修数据各级检修数据探伤数据…镟轮数据轨道线路数据外部环境数据环境基础数据配件履历数据车辆构型数据…部件设计参数基础履历数据TEDS/TADS数据WTDS数据车辆状态数据LY/SJ数据EOAS数据……接触网数据自动数据采集处理人工录入处理数据导入处理数据挖掘分析统一门户单点登录权限管理健康监测预测与预警应急处置维修决策车组健康指数合成车型健康度评估车型维修主间隔优化应急预案能力评价维修层级分析部件健康指数计算运用修组包优化故障关联关系知识约简故障类型判别故障趋势单维关联规则因子分析K-means法粗糙集深度学习KNN法回归分析PCA分析模糊聚类序列模式多维关联规则时间序列分析运用平台算法层统一的数据管理平台数据来源数据处理层数据分析层数据采集层应用展示层1.3系统架构决策数据数据基础数据管理记录数据管理时间序列1.4研究对象对动车组零部件进行颗粒度规整采用层次分析法（AHP）明确7个影响因素采用k-means聚类划分成关键、重要、一般部件动车组部件等级辨识，确认关键部件：

走行部：轴箱轴承、齿轮箱及附件、车轮；旅客界面：客室空调、外门主供电：受电弓总成、主变压器本体及其控制、主变压器冷却及控制；牵引传动：牵引变器流主体及其控制、牵引变流器冷却及其控制、牵引电机组成；

制动系统：制动控制组件（BCU）、防滑组成；部件等级辨识恶化速度前端开闭机构易受干扰程度对运输秩序的影响对服务品质的影响安全冗余度可检测度对安全性的影响过渡车钩车轮齿轮箱及附件受电弓总成主变压器主体及控制。。。准则层目标层元素层1.4研究对象对动车组零部件进行颗粒度规整采用层次分析法（1.5数据分析处理----结构化构型管理数据库：将业务数据和知识库、台账等数据进行统一的管理和有机的关联。以车辆应用过程中检修作业为出发点搭建层级结构，层级体现检修及运行监控对象及其关联信息和知识。以关键部件为核心，将关联数据聚类，并通过统计分析将潜在影响数据进行聚合。数据结构化、清洗、转化、融合，建立统一的动车组数据管理平台1.5数据分析处理----结构化构型管理数据库：数据结构化1.5数据分析处理----算法库算法找数据：基于WEB服务的B/S架构基于Hadoop/MapReduce架构大容量TB/PB级数据分析挖掘数据挖掘、统计分析1.5数据分析处理----算法库算法找数据：1.6建立关键部件PHM模型转向架故障诊断与健康预测模型研究序号故障诊断/健康预测模型输入参数输出参数1整车稳定性评估模型构架横向加速度横向失稳评价指标值2整车稳定性随里程/随维修方式/随运营线路的演变规律预测模型构架横向加速度构架横向加速度特征参数值3整车平稳性评估模型车体垂向、横向加速度整车平稳性指标值4整车平稳性随里程/随维修方式/随运营线路的演变规律预测模型车体垂向、横向加速度车体垂向、横向加速度特征参数5整车稳定型预测模型车轮踏面外形、等效锥度、抗蛇形减振器参数值、二系横向减振器参数、一系定位刚度、轨道形面整车失稳剩余寿命、导致系统失稳的故障模式6整车平稳性预测模型车轮踏面外形、不圆度、偏磨、一二系悬挂参数、轨道形面整车平稳性到限剩余寿命、导致系统平稳性到限的故障模式7轨道线路长波不平顺诊断模型构架和车体枕梁加速度构架和车体枕梁加速度小波能谱分配比率。。。。。。。关键部件理论分析确定模型输入、输出参数加装传感器获取参数提取模型特征值多维数据关联、数据挖掘统计分析历史数据比对故障数据比对……建立模型，训练模型1.6建立关键部件PHM模型转向架故障诊断与健康预测模型研1.7车辆PHM模型----车辆全寿命周期管理通过关键部件健康指数汇总整合形成子系统、系统、车辆、车组指数，并计算车型健康度；同时考虑应急处理、维修活动和分析模型评估等过程的影响。通过分析同车型多个车组的健康指数变化规律，形成健康指数相对走行公里的概率分布，形成修程优化建议。大数据挖掘分析健康评估性能监测分析部件健康指数部件级健康指标子系统/系统/车辆/车组健康指数健康指数维修活动应急处理汇总合成部件修制优化部件修程间隔优化车型维修主间隔优化车型健康度健康度计算分析模型评估1.7车辆PHM模型----车辆全寿命周期管理通过关键部件1.8应急指挥应用构建预案/案例知识库故障发生应急预案综合决断交互式现场故障处置，各环节监控反馈1.8应急指挥应用构建预案/案例知识库故障发生应急预案交互二、动车组称重作业数据分析系统二、动车组称重作业数据分析系统提高作业准确度提供作业效率作业数据电子化历史记录查询系统目标因素车型调节算法复杂技术人员能力要求高约束条件多数据较多人工计算现有作业流程分析车型：不同的车型对应不同的约束条件。调节算法复杂：数据种类多且量大（轴簧、空簧高度和垫片类型；称重数据），算法约束条件多（10项）。人工计算：对技术人员能力要求高，计算过程费时费力。人工记录：人工纸质记录。统计分析、人工干预系统推优、人工干预、适应多种车型在线记录数据、图像识别、自动生成电子数据单过程数据保存、电子表格2.1背景提高作业准确度提供作业效率作业数据电子化历史记录查询系统目标称重设备数据采集终端铁科院称重工控机数据打印称重作业数据分析系统扫描仪OCR文件图像识别Pad端称重策略推荐实时数据录入智能设备轴簧、空簧测高数据接收称重数据2.2系统总体介绍称重数据采集终端铁科院称重工控机数据打印称重作业数据分析系统2.3数据建模轴簧、空簧高度对轮重差影响：

统计、聚合分类、拟合参数1位轴簧3位轴簧5位轴簧7位轴簧2位轴簧4位轴簧6位轴簧8位轴簧1位空簧3位空簧2位空簧4位空簧

轴簧影响空簧影响轮重差2.3数据建模轴簧、空簧高度对轮重差影响：

统计、聚合2.3数据建模1位轴簧3位轴簧2位轴簧4位轴簧轴簧垫片对轴簧高度影响：

统计、聚合分类、拟合参数轴簧高度轴簧垫片影响2.3数据建模1位3位2位4位轴簧垫片对轴簧高度影响：

2.3数据建模2.3数据建模系统计算人工计算1、减少作业时间：系统推荐结果：30s内人工计算：平均1h（按经验丰富的检修师计算，一般的检修师不会计算）2、轴簧垫片调节位数方案更优：系统：调整少，准确率高手算：调整多，准确率低3、减少人员工作自动生成记录单；自动检索历史作业数据4、作业数字化移动端+服务端；电子化数据单，便于存储、查阅2.4实现效果系人1、减少作业时间：2.4实现效果三、乘务交路排班系统三、乘务交路排班系统3.1背景1、工作量大：机械师400人左右；乘务交路100多条；现有方式人工记忆、录入，费时费力，工作效率不高。2、约束条件复杂：车型、重联与否；机械师资质等级9级、值乘能力；交路性质、时效；交路公休规则。3、不确定因素较多：机械师每月定级与考核成绩；机械师临时病假；临时任务；交路调图。项目解决的问题提高工作效率数据整合灵活处理业务变动费时、费力、效率低的传统排班方式

机械师劳时、绩效、成长路线等数据统计分析

调图、机械师变动对排班表调整的困难项目实现的主要功能交路可编排排班自动化考勤自动化考评管理劳时统计自动生成排班表（月计划表、日计划表），人工干预、数据回填筛选连续休息天数、连续工作天数、每月劳时过多的机械师，进行合理排班提供交路信息、机械师信息、工休规则的增、删、改等功能，随意调整交路信息和排班策略将每个机械师的职位随时间的变化以曲线图形式展示员工成长曲线排班预警自动生成机械师日计划排班表，可查看到每天在乘和休息的机械师可设置考评项目、考评权重，将每个机械师每月、各项考评成绩进行统计自动统计机械师每月、每天的劳时，以表格和曲线图形式展示3.1背景1、工作量大：机械师400人左右；乘务交路100乘务排班系统服务端铁科院综合平台获取交路信息动车段内部系统获取机械师信息生成排班数据管理员排班系统管理端人工干预数据回填机械师钉钉排班日计划推送排班日计划月计划周计划日计划3.2系统总体介绍获取基础数据获取所需机械师获取排班乘务交路保存成功否是开始排班实现保存最终结果结束提示异常制约因素值乘交路排班算法自动接续乘务排班系统铁科院综合平台获取交路信息动车段内部系统获取机械3.3乘务排班编排---影响因子因素是否重联车型工休规则机械师能力机械师请假交路时效机械师资质机械师成绩乘务交路：是交路的基本组成单位，也是排班的基本单位。交路：是乘务交路的集合，包含交路有效期、背景色等重要属性；交路是交路组的基本单位。交路组：是交路的集合，包含多组交路信息；交路组需要与一组机械师绑定，每个机械师都在交路组中循环排班。交路集：是交路组的集合，每个交路集可以包含一个或多个车型。值乘交路制约因素重联：重联车型需要1个主控+1个非主控机械师。交路时效：交路只有有效期内才能进行安排工作。工休规则：决定当前交路组排班机械师工作几天、休息几天。机械系资质/能力：当机械师满足一个车型的资质之后，才能被安排适合该车型的工作。机械师成绩：初次排班，成绩高的优先安排工作。3.3乘务排班编排---影响因子因素是否重联车型工休规则机3.3乘务排班编排---核心算法排班算法设计乘务交路编排系统数据中心车辆信息库交路信息库机械师库职教信息库生产数据数据分类与预处理车型交路集交路组交路乘务交路机械师基础信息机械师资质信息机械师能力信息机械师考评信息影响因素分析重连交路时效开行信息工休规则成绩排名请假信息连续工作时长算法实现统计分析比对分析聚类分析相关性分析因子分析排列组合遗传迭代时间序列分析多任务模型分析结果输出月计划周计划日计划考勤结果输入分析输出基于三大要素：基础数据：交路资源（交路集、交路组、交路、乘务交路）、机械师（资质、能力、考评成绩等）、制约要素：动车组重连属性、交路时效、工休规则、时间限制（有效周期、时间接续等）；算法要素：统计分析、比对分析、相关性分析、因子分析、排除分析、时间序列分析等算法。3.3乘务排班编排---核心算法排班算法设计乘务交路编排系3.3乘务排班编排---自动接续实时监控人身安全工作效率故障分析换人接续

在同一计划编制下，如果出现换人，或者新人的情况，根据没有变换的人员信息，保证原有人员交路信息不变，对新换过来的人员进行接续。调图接续

通过调图之前的排班信息得到机械师的工作情况，根据机械师的属性和调图后的公休规则，对新的调图信息进行接续。规则接续

在同一计划编制下出现工修规则的变化，系统会根据历史公休规则信息，和新的公休规则进行合理接续，使机械师顺利适应新规则。请假接续

系统通过读取接续人员的请假信息，系统会把请假的日期进行标红处理，并把日期内的人员用（？？）代替，方便排班人员人工干预。3.3乘务排班编排---自动接续实时监控人身安全工作效率故3.3乘务排班编排---辅助功能实时监控人身安全工作效率故障分析消息推送为了减少排班人员的通知工作量，系统提供消息推送功能，通过pc与app的通信，实现一键推送排版信息功能同时可以查看回执信息，确认机械师是否查看。。修改留痕为了追根溯源，对生成的排版信息进行修改留痕处理方便问题的追踪，和查看。排班信息有所变动必须填写修改原因。否则无法进行进一步操作。。劳时统计通过乘务交路的劳时属性，帮助管理人员进行考勤统计，有助于绩效考核；机械师是否过度劳累，是否劳时不够，方便对不合理的机械师之后的排班进行调整。机械师成长轨迹

系统根据机械师等级设置，机械师每月等级评定结果，将每个机械师的职位随时间的变化以曲线图形式展示，供管理人员实时了解机械师成长轨迹。3.3乘务排班编排---辅助功能实时监控人身安全工作效率故3.4实现效果整体效果月计划排班表在线预览、数据回填日计划表、消息推送数据量相同情况下对比结果：数据量：100+(条线路）*30(天）=3000+(个单元格）300+(名机械师)、若干学员手工操作：2-3天工作量（不包含数据变更的工作量）系统自动生成：30秒内（根据硬件环境、数据量而改变）3.4实现效果整体效果月计划排班表在线预览、数据回填日计划四、动车组智能化制动系统试验平台四、动车组智能化制动系统试验平台现有动车组试验平台试验过程需要大量人工操作和记录，工作量大。无法进行集中管理、存档，结构复杂、维护要求高，调试信号功能复杂，不能满足各种形式编组动车组的试验要求等问题。目前已有制动系统试验平台数字化、智能化、可用化、集成化程度低，已经无法满足现代高速列车制动系统试验智能化、数字化的发展需求。既有车型与标准动车试验需要人工调整连接器接口。制动系统智能化、数字化。高测试速率以及结果准确度。无线组网，提高系统的数字化、集成化程度。使用过程操作简单、节省能源、体积小、噪声低、可视化程度高。现状趋势无线局域网4.1背景现有动车组试验平台试验过程需要大量人工操作和记录，工作量大。1、数据中心制定试验数据单，试验任务下发。试验结果、数据报表的保存与管理实现动车组制动系统试验办公的自动化。2、智能化制动试验平台由控制台、数据终端和制动指令模拟器三部分组成。接收试验任务，试验测试。试验报表生成、数据上传。4.2系统总体介绍----系统结构1、数据中心4.2系统总体介绍----系统结构4.2系统总体介绍----业务流转与网络（以E32C标准动车的试验场景为例）4.2系统总体介绍----业务流转与网络（以E32C标准动4.3智能化制动试验平台制动指令模拟器控制中心（PC）试验终端现场安装4.3智能化制动试验平台制动指令模拟器控制中心（PC）功能介绍：选择不同的车型，领取试验任务；可以选择性地进行单项目试验，自动对试验模板进行解释执行；试验数据上传与历史管理。4.4综合管理软件系统试验任务下载试验项目试验试验数传上传登陆与车型选择功能介绍：选择不同的车型，领取试验任务；可以选择性地进行单4.5智慧制动试验系统智慧试验系统可追溯制动流程调优辅助教学故障诊断试验监控数据互联互通4.5智慧制动试验系统智慧试验系统可追溯制动流程调优辅助教Copyright©2019北京交通大学请各位专家批评指正谢谢！Copyright©2019北京交通大学请各位专家批评动车组车辆智能运维检修

尝试与应用北京交通大学杨&林研究室2019-6-28汇报人：皇甫海文动车组车辆智能运维检修

尝试与应用北京交通大学杨&林研究目录01动车组智能运维检修浅析02动车组称重作业数据分析系统03乘务交路排班系统04动车组智能化制动系统试验平台目01动车组智能运维检修浅析02动车组称重作业数据分析系统0一、动车组智能运维检修浅析一、动车组智能运维检修浅析1.1智慧动车段总体框架智慧动车段主要是以云计算、物联网、大数据、移动互联等新一代信息通信技术和智能设备在动车段各核心领域的应用为主线，实现各类信息的快速可靠采集、各类设备和系统的互联互通，整合和共享各类动车段信息资源，为运营公司提供高效、可靠、规范、智能的信息服务，进一步提升动车组运维安全保障能力和经营管理能力。四个层次：物联感知层：全面感知网络通信层：广泛互联数据及服务共享层：高度共享智慧应用层：具体业务应用两个支撑：智能运维检修智能资产经营1.1智慧动车段总体框架智慧动车段主要是1.2智能运维检修（PHM系统）----计划修转状态修确认列车关键部件的健康评价与监测。形成对车辆健康趋势的分析。健康监测关键部件实时状态的感知和故障的提前预警。关键部件的性能预测，实现对剩余寿命的评估。预警预测应急预案的智能比选和推送。主动干预、交互式引导。车组信息的交互。机械师个人信息的交互。应急指挥评估现行修程修制的合理性。部分修程修制优化建议。探索和实施部分关键部件的视情维修。修程修制的优化建立覆盖设计制造、维修运营等环节的综合数据库。统一的车辆故障管理规范及故障字典库。生产综合管理智能监控系统。基础建设

轨道交通车辆智能运维检修系统以轨道交通车辆为切入点，以车辆关键部件为研究和应用对象，实现车辆的“健康监测、预警预测、应急指挥、修程修制优化”等决策支持功能的智能运维检修系统。1.2智能运维检修（PHM系统）----计划修转状态修确认1.3系统架构决策支持应用数据采集数据管理基础数据管理记录数据管理时间序列数据管理构型词典管理动车组主数据管理报警事件数据管理数据总线管理知识库管理数据源技术决策者管控人员操作人员车辆检修数据各级检修数据探伤数据…镟轮数据轨道线路数据外部环境数据环境基础数据配件履历数据车辆构型数据…部件设计参数基础履历数据TEDS/TADS数据WTDS数据车辆状态数据LY/SJ数据EOAS数据……接触网数据自动数据采集处理人工录入处理数据导入处理数据挖掘分析统一门户单点登录权限管理健康监测预测与预警应急处置维修决策车组健康指数合成车型健康度评估车型维修主间隔优化应急预案能力评价维修层级分析部件健康指数计算运用修组包优化故障关联关系知识约简故障类型判别故障趋势单维关联规则因子分析K-means法粗糙集深度学习KNN法回归分析PCA分析模糊聚类序列模式多维关联规则时间序列分析运用平台算法层统一的数据管理平台数据来源数据处理层数据分析层数据采集层应用展示层1.3系统架构决策数据数据基础数据管理记录数据管理时间序列1.4研究对象对动车组零部件进行颗粒度规整采用层次分析法（AHP）明确7个影响因素采用k-means聚类划分成关键、重要、一般部件动车组部件等级辨识，确认关键部件：

走行部：轴箱轴承、齿轮箱及附件、车轮；旅客界面：客室空调、外门主供电：受电弓总成、主变压器本体及其控制、主变压器冷却及控制；牵引传动：牵引变器流主体及其控制、牵引变流器冷却及其控制、牵引电机组成；

制动系统：制动控制组件（BCU）、防滑组成；部件等级辨识恶化速度前端开闭机构易受干扰程度对运输秩序的影响对服务品质的影响安全冗余度可检测度对安全性的影响过渡车钩车轮齿轮箱及附件受电弓总成主变压器主体及控制。。。准则层目标层元素层1.4研究对象对动车组零部件进行颗粒度规整采用层次分析法（1.5数据分析处理----结构化构型管理数据库：将业务数据和知识库、台账等数据进行统一的管理和有机的关联。以车辆应用过程中检修作业为出发点搭建层级结构，层级体现检修及运行监控对象及其关联信息和知识。以关键部件为核心，将关联数据聚类，并通过统计分析将潜在影响数据进行聚合。数据结构化、清洗、转化、融合，建立统一的动车组数据管理平台1.5数据分析处理----结构化构型管理数据库：数据结构化1.5数据分析处理----算法库算法找数据：基于WEB服务的B/S架构基于Hadoop/MapReduce架构大容量TB/PB级数据分析挖掘数据挖掘、统计分析1.5数据分析处理----算法库算法找数据：1.6建立关键部件PHM模型转向架故障诊断与健康预测模型研究序号故障诊断/健康预测模型输入参数输出参数1整车稳定性评估模型构架横向加速度横向失稳评价指标值2整车稳定性随里程/随维修方式/随运营线路的演变规律预测模型构架横向加速度构架横向加速度特征参数值3整车平稳性评估模型车体垂向、横向加速度整车平稳性指标值4整车平稳性随里程/随维修方式/随运营线路的演变规律预测模型车体垂向、横向加速度车体垂向、横向加速度特征参数5整车稳定型预测模型车轮踏面外形、等效锥度、抗蛇形减振器参数值、二系横向减振器参数、一系定位刚度、轨道形面整车失稳剩余寿命、导致系统失稳的故障模式6整车平稳性预测模型车轮踏面外形、不圆度、偏磨、一二系悬挂参数、轨道形面整车平稳性到限剩余寿命、导致系统平稳性到限的故障模式7轨道线路长波不平顺诊断模型构架和车体枕梁加速度构架和车体枕梁加速度小波能谱分配比率。。。。。。。关键部件理论分析确定模型输入、输出参数加装传感器获取参数提取模型特征值多维数据关联、数据挖掘统计分析历史数据比对故障数据比对……建立模型，训练模型1.6建立关键部件PHM模型转向架故障诊断与健康预测模型研1.7车辆PHM模型----车辆全寿命周期管理通过关键部件健康指数汇总整合形成子系统、系统、车辆、车组指数，并计算车型健康度；同时考虑应急处理、维修活动和分析模型评估等过程的影响。通过分析同车型多个车组的健康指数变化规律，形成健康指数相对走行公里的概率分布，形成修程优化建议。大数据挖掘分析健康评估性能监测分析部件健康指数部件级健康指标子系统/系统/车辆/车组健康指数健康指数维修活动应急处理汇总合成部件修制优化部件修程间隔优化车型维修主间隔优化车型健康度健康度计算分析模型评估1.7车辆PHM模型----车辆全寿命周期管理通过关键部件1.8应急指挥应用构建预案/案例知识库故障发生应急预案综合决断交互式现场故障处置，各环节监控反馈1.8应急指挥应用构建预案/案例知识库故障发生应急预案交互二、动车组称重作业数据分析系统二、动车组称重作业数据分析系统提高作业准确度提供作业效率作业数据电子化历史记录查询系统目标因素车型调节算法复杂技术人员能力要求高约束条件多数据较多人工计算现有作业流程分析车型：不同的车型对应不同的约束条件。调节算法复杂：数据种类多且量大（轴簧、空簧高度和垫片类型；称重数据），算法约束条件多（10项）。人工计算：对技术人员能力要求高，计算过程费时费力。人工记录：人工纸质记录。统计分析、人工干预系统推优、人工干预、适应多种车型在线记录数据、图像识别、自动生成电子数据单过程数据保存、电子表格2.1背景提高作业准确度提供作业效率作业数据电子化历史记录查询系统目标称重设备数据采集终端铁科院称重工控机数据打印称重作业数据分析系统扫描仪OCR文件图像识别Pad端称重策略推荐实时数据录入智能设备轴簧、空簧测高数据接收称重数据2.2系统总体介绍称重数据采集终端铁科院称重工控机数据打印称重作业数据分析系统2.3数据建模轴簧、空簧高度对轮重差影响：

统计、聚合分类、拟合参数1位轴簧3位轴簧5位轴簧7位轴簧2位轴簧4位轴簧6位轴簧8位轴簧1位空簧3位空簧2位空簧4位空簧

轴簧影响空簧影响轮重差2.3数据建模轴簧、空簧高度对轮重差影响：

统计、聚合2.3数据建模1位轴簧3位轴簧2位轴簧4位轴簧轴簧垫片对轴簧高度影响：

统计、聚合分类、拟合参数轴簧高度轴簧垫片影响2.3数据建模1位3位2位4位轴簧垫片对轴簧高度影响：

2.3数据建模2.3数据建模系统计算人工计算1、减少作业时间：系统推荐结果：30s内人工计算：平均1h（按经验丰富的检修师计算，一般的检修师不会计算）2、轴簧垫片调节位数方案更优：系统：调整少，准确率高手算：调整多，准确率低3、减少人员工作自动生成记录单；自动检索历史作业数据4、作业数字化移动端+服务端；电子化数据单，便于存储、查阅2.4实现效果系人1、减少作业时间：2.4实现效果三、乘务交路排班系统三、乘务交路排班系统3.1背景1、工作量大：机械师400人左右；乘务交路100多条；现有方式人工记忆、录入，费时费力，工作效率不高。2、约束条件复杂：车型、重联与否；机械师资质等级9级、值乘能力；交路性质、时效；交路公休规则。3、不确定因素较多：机械师每月定级与考核成绩；机械师临时病假；临时任务；交路调图。项目解决的问题提高工作效率数据整合灵活处理业务变动费时、费力、效率低的传统排班方式

机械师劳时、绩效、成长路线等数据统计分析

调图、机械师变动对排班表调整的困难项目实现的主要功能交路可编排排班自动化考勤自动化考评管理劳时统计自动生成排班表（月计划表、日计划表），人工干预、数据回填筛选连续休息天数、连续工作天数、每月劳时过多的机械师，进行合理排班提供交路信息、机械师信息、工休规则的增、删、改等功能，随意调整交路信息和排班策略将每个机械师的职位随时间的变化以曲线图形式展示员工成长曲线排班预警自动生成机械师日计划排班表，可查看到每天在乘和休息的机械师可设置考评项目、考评权重，将每个机械师每月、各项考评成绩进行统计自动统计机械师每月、每天的劳时，以表格和曲线图形式展示3.1背景1、工作量大：机械师400人左右；乘务交路100乘务排班系统服务端铁科院综合平台获取交路信息动车段内部系统获取机械师信息生成排班数据管理员排班系统管理端人工干预数据回填机械师钉钉排班日计划推送排班日计划月计划周计划日计划3.2系统总体介绍获取基础数据获取所需机械师获取排班乘务交路保存成功否是开始排班实现保存最终结果结束提示异常制约因素值乘交路排班算法自动接续乘务排班系统铁科院综合平台获取交路信息动车段内部系统获取机械3.3乘务排班编排---影响因子因素是否重联车型工休规则机械师能力机械师请假交路时效机械师资质机械师成绩乘务交路：是交路的基本组成单位，也是排班的基本单位。交路：是乘务交路的集合，包含交路有效期、背景色等重要属性；交路是交路组的基本单位。交路组：是交路的集合，包含多组交路信息；交路组需要与一组机械师绑定，每个机械师都在交路组中循环排班。交路集：是交路组的集合，每个交路集可以包含一个或多个车型。值乘交路制约因素重联：重联车型需要1个主控+1个非主控机械师。交路时效：交路只有有效期内才能进行安排工作。工休规则：决定当前交路组排班机械师工作几天、休息几天。机械系资质/能力：当机械师满足一个车型的资质之后，才能被安排适合该车型的工作。机械师成绩：初次排班，成绩高的优先安排工作。3.3乘务排班编排---影响因子因素是否重联车型工休规则机3.3乘务排班编排---核心算法排班算法设计乘务交路编排系统数据中心车辆信息库交路信息库机械师库职教信息库生产数据数据分类与预处理车型交路集交路组交路乘务交路机械师基础信息机械师资质信息机械师能力信息机械师考评信息影响因素分析重连交路时效开行信息工休规则成绩排名请假信息连续工作时长算法实现统计分析比对分析聚类分析相关性分析因子分析排列组合遗传迭代时间序列分析多任务模型分析结果输出月计划周计划日计划考勤结果输入分析输出基于三大要素：基础数据：交路资源（交路集、交路组、交路、乘务交路）、机械师（资质、能力、考评成绩等）、制约要素：动车组重连属性、交路时效、工休规则、时间限制（有效周期、时间接续等）；算法要素：统计分析、比对分析、相关性分析、因子分析、排除分析、时间序列分析等算法。3.3乘务排班编排---核心算法排班算法设计乘务交路编排系3.3乘务排班编排---自动接续实时监控人身安全工作效率故障分析换人接续

在同一计划编制下，如果出现换人，或者新人的情况，根据没有变换的人员信息，保证原有人员交路信息不变，对新换过来的人员进行接续。调图接续

通过调图之前的排班信息得到机械师的工作情况，根据机械师的属性和调图后的公休规则，对新的调图信息进行接续。规则接续

在同一计划编制下出现工修规则的变化，系统会根据历史公休规则信息，和新的公休规则进行合理接续，使机械师顺利适应新规则。请假接续

系统通过读取接续人员的请假信息，系统会把请假的日期进行标红处理，并把日期内的人员用（？？）代替，方便排班人员人工干预。3.3乘务排班编排---自动接续实时监控人身安全工作效率故3.3乘务排班编排---辅助功能实时监控人身安全工作效率故障分析消息推送为了减少排班人员的