张 坤

（北京轨道交通路网管理有限公司，北京 100101）

1 研究背景

自动售检票（AFC）系统在城市轨道交通运营中直接面向乘客，并为其提供优质服务，是城市轨道交通安全、效率、服务的综合体现。因此，采用AFC 系统的故障诊断预测和健康管理（PHM）技术可以在很大程度上提高该系统运营的安全管理水平。北京市轨道交通AFC 监视中心系统自2017 年10 月上线以来，通过在每台AFC 系统终端设备上安装旁站软件，已实现对全路网17 000 余台（套）设备运行状态及故障告警的实时监控。旁站软件即部署在终端设备及服务器上的独立应用程序，实现对各车站终端设备和服务器系统状态、设备状态和应用软件运行状态的数据实时采集，通过数据集中清洗处理，数据策略判断，实现异常情况的实时告警，为其他业务模块提供数据支撑。随着北京智慧地铁科研项目的开展及《北京智慧轨道交通发展行动策划方案》的要求，如何通过深化感知AFC 状态信息和故障信息进行故障预测，进而优化现有维修策略，实现从故障修、计划修向状态修、预测修的转变，成为AFC 管理团队面临的重要课题。

为解决以上问题，本研究拟提出通过PHM 技术对北京市轨道交通AFC 系统的运行状态数据进行分析，以进行准确的故障诊断和预测，进而能够预测未来健康状况及故障，并得出合理的维修方法，使该系统中存在的风险降到最低，达到安全、高效、精益、优质的运营目的。

2 PHM 技术概述

2.1 PHM 技术及应用现状

PHM 技术是利用先进的传感器广泛获取设备状态信息，通过数学模型或其他预测方法进行故障预测，然后根据故障预测结果，科学合理地制定维修保养方案，进而达到降低维修成本、提高设备运行可靠度的目的。……