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看數字技術如何為“復興號”賦能
  • 點擊數:1493     發(fā)布時間:2020-05-16 10:02:00
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高速動車組是大國重器。今天,“復興號”奔馳在祖國廣袤的大地上,以時速350公里的運營速度領跑全球,在“復興號”動車組的制造過程中,從車體焊接、轉向架裝配到總裝調試、運行維護,數字技術在背后扮演著至關重要的角色。
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隨著新基建熱潮的興起,數字技術正成為眼下的熱詞。

  高速動車組是大國重器。今天,“復興號”奔馳在祖國廣袤的大地上,以時速350公里的運營速度領跑全球,在“復興號”動車組的制造過程中,從車體焊接、轉向架裝配到總裝調試、運行維護,數字技術在背后扮演著至關重要的角色。

數字化焊接,實時管控有了“火眼金睛”

  在中國高鐵列車核心研制基地中車青島四方股份有限公司(以下簡稱中車四方),動車組車體生產線上,正在焊接的車體,每0.5秒就有一組焊接數據上傳到焊接管理中心。這是車體焊接數字化管理系統(tǒng)的場景。

  焊接是動車組車體制造的關鍵工藝。一列動車組,有上萬道焊縫。如何管控焊接質量?

  車體焊接工藝師池浩瀚告訴記者,傳統(tǒng)的焊接,依靠焊工在焊完后進行自檢、互檢、巡檢,無法對焊接過程進行實時監(jiān)控。中車四方通過數字化技術,建成了國內首個動車組焊接過程數字化管理系統(tǒng)。通過布設在焊機上的數據采集器,焊接管理系統(tǒng)能夠實時采集焊接過程中的所有焊接參數,像焊接電壓、電流等,每0.5秒記錄一次,并自動與標準參數進行比對,一旦出現超差自動報警。

  “焊接數字化管理系統(tǒng)就像一雙‘火眼金睛’,通過對焊接數據的實時采集、自動判斷、自動報警,實時地‘監(jiān)視’車體的焊接過程,實現了對焊接的‘過程管控’,從而能夠更好地保障焊接質量。”池浩瀚說。

  目前,在車體生產線上,焊接數字化管理系統(tǒng)連接了一百多臺焊機,動車組車體的每一道關鍵焊縫都實現了實時管控。

數字化裝配,讓制造過程可追溯

  轉向架相當于列車的“腿腳”,是動車組的關鍵核心部件。轉向架工藝師姚迪說,一個轉向架有400多種零部件,從上線裝配到完成制造,會產生近萬項制造數據。他們通過轉向架數字化裝配線,借助物聯(lián)網、智能傳感等技術,以數控機床、扭矩采集以及輔助裝配為主的智能設備進行聯(lián)網聯(lián)控,實現了轉向架制造數據的自動采集、自動判定和自動歸集。

  “一個螺栓用了多大扭矩?一個裝配的尺寸多少?轉向架裝配中的每一個制造數據,都會被精確采集記錄?!币Φ细嬖V記者,近萬項的制造數據,包括人員信息、設備信息、物料信息、質量信息等,形成一個轉向架的電子化“制造履歷”。有了這個制造履歷,實現了制造過程的可追溯。

  制造過程可追溯,可以更好地保障轉向架的裝配質量。同時,基于裝配大數據,能夠對產品一次交檢合格率、工序能力指數、質量穩(wěn)定性等進行分析,從而指導優(yōu)化生產流程和制造工藝,提高制造效率和產品質量。

數字化調試,大大縮短調試周期

  完成組裝的動車組,出廠前必須進行調試。

  “調試就是對動車組進行功能符合性驗證,相當于‘體檢’,合格后動車組才能出廠交付。”電氣調試工藝師孫曉東告訴記者,調試試驗是動車組出廠前的一道關鍵制造工序。

  一列動車組有16000多個試驗項點,調試過程數據量龐大,流程復雜。依靠傳統(tǒng)的人工記錄、人工測試,很難突破調試效率的瓶頸。因此,數字化、自動化正在成為動車組調試線上的關鍵詞。

  孫曉東介紹,他們對調試線進行了數字化升級,建成了動車組數字化調試線。這個數字化調試線,實現了動車組試驗記錄文件100%電子化交檔、試驗全過程數據100%存儲上傳。不僅如此,借助數字技術和智能化裝備,調試線還開發(fā)了十余種自動化調試設備,使動車組的部分調試項點實現了自動化調試。

  “這些自動化調試設備,能夠根據任務指令,自動采集試驗數據,對試驗數據進行自動判斷,并自動生成試驗結果。”孫曉東說,目前實現自動化試驗的調試項點已經達到3000多個。

  數字化調試線投入應用后,動車組的調試效率大幅提高。一列8輛標準編組的動車組,調試周期縮短了2天以上。

大數據護航,每年可預防故障隱患數百件

  數字顯示,中車四方每天有1300多列動車組運行在全國各地。這1300多列動車組,每列車每天的運行狀態(tài)數據,都會實時傳回到企業(yè)數據中心。

  基于大數據技術,企業(yè)建成了動車組智能運維平臺。在這里,大數據被應用到動車組運維,成為護航動車組運行安全的新“神器”。

  “一列在線運行的動車組,設有數千個數據測點,傳感器實時采集列車的運行狀態(tài)數據,監(jiān)測列車運行狀況,每10秒就向地面發(fā)送一次數據。”信息系統(tǒng)運營主管工程師王川告訴記者,企業(yè)利用動車組運行實時數據,并融合列車的制造履歷數據、線路數據、運用數據、維修數據、自然環(huán)境數據等,應用大數據挖掘技術和人工智能算法,開發(fā)出動車組關鍵部件故障預測模型,能夠在發(fā)生故障之前對故障進行預測、預警,從而提供維護建議。

  “這種基于大數據的運維模式,將傳統(tǒng)被動式的故障后維修或定期修,變?yōu)橹鲃拥念A測性維護,從而能夠有效降低列車故障率,更好地保障行車安全,提高運維效率?!蓖醮ㄕf,目前,動車組智能運維平臺已上線應用近100個故障預測模型,利用大數據技術,每年能成功預防故障隱患數百件。

來源:《光明日報》

 


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