数字孪生技术是当前信息技术与工业融合应用的研究热点。文献[1]～文献[6]从产品设计、制造、运维等方面对数字孪生的定义和应用进行了研究。数字孪生技术典型应用是产品远程运维，通过在产品中嵌入传感器，采集产品的关键运行参数并传回产品运维中心，通过对数据进行处理分析，实时监测和预测产品状态，根据产品状态及时组织维护，降低产品故障和停机风险。

动车组是复杂的大型运输设备。我国动车组配属数量多，车型平台多，运行速度高，安全运营和经济维修面临巨大挑战。为此，我国在高铁建设同期自主研发了覆盖全路的动车组管理信息系统，从动车组制造环节开始，对动车组运维的计划、作业、物流、技术、履历等方面进行全面管理。陆续建设了动车组车载信息无线传输系统（WTDS，Wireless Transmit Device System）、动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS，Trouble of moving EMU Detection System）、动车组滚动轴承故障轨旁声学诊断监测系统（TADS，Trackside Acoustic Detection System）等一系列动车组行车安全监测系统，对动车组的运行状态进行实时监测，及时发现行车安全隐患，进行报警和预警，有力保障了动车组的检修质量和安全高效运行。近年来，随着我国智能高铁的发展，动车组健康管理^[7]和智慧动车段^[8]的理念相继提出，对动车组数据挖掘和信息融合展示提出了更高的要求。为此，本文借鉴数字孪生技术在产品远程运维中的应用经验，利用数字孪生“虚实结合，以虚控实”的特点，以现有系统数据为基础，通过统一接入、处理和分析，监测动车组状态，预测动车组状态变化趋势，全要素融合展示生产过程，为运行故障应急处置人员超前发现和规避运行安全风险提供服务，帮助生产调度人员全面掌握检修生产情况。

本文分析动车组运行和检修场景下的数字孪生应用需求，明确数据采集和应用展示需求。在此基础上，构建数字孪生技术应用的总体架构，设计了数字孪生动车组、数字孪生运用所和数字孪生高级修车间3大应用。

1   应用需求

1.1   动车组运行监测需求

在动车组运行过程中，借鉴应用产品远程运维模式，利用车载传感设备、轨旁运行监测设备和运行环境监测设备，采集动车组的状态和运行环境数据，通过处理分析这些数据，监测动车组的运行状态，及时发现和规避运行安全风险。构建与动车组实体对应的数字孪生动车组，以动车组3D模型为载体，综合展示动车组关键系统的实时技术状态参数、变化趋势、故障报警、故障预警、健康状态等信息，为调度人员、运行故障应急处置人员、随车机师提供服务，便于他们掌握动车组动态，及时采取措施，保障动车组安全有序运行。

1.2   动车组检修管理需求

在动车组检修过程中，生产调度人员需要掌握动车组及维修部件的位置、检修进度、设备状态等多源信息，进行生产组织协同指挥。当前，信息化系统的作业过程监控功能都是单一维度的信息展现，如仅展示动车组位置，没有综合展示动车组的检修状态、相关设备状态的信息，而且展示形式为二维平面方式，不够立体直观。为此，实时采集动车组、部件、检修设备数据，建立与检修车间实体对应的数字孪生车间，以车间3D模型为载体，综合动态地展示动车组位置及调车作业过程、检修进度、设备运行动作、设备状态等信息，支持调度人员全面掌握生产情况。

2   总体架构

数字孪生技术应用所需数据采集依赖行车安全监测设备、检修生产设备及运行环境监测设备，这些设备通过各类传输网络，接入相应的运维信息化系统，以这些信息化系统为数据源，根据应用需求提取相关数据，形成信息空间，在此基础上，形成数字孪生动车组、数字孪生运用所和数字孪生高级修车间3大应用。

基于数字孪生技术的动车组运维管理系统总体架构，如图1所示。

图  1  基于数字孪生技术的动车组运维管理系统总体架构

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2.1   物联感知层

动车组运维物联感知分为2部分：（1）在动车组运行过程中，需要对动车组的状态进行实时跟踪和监控，包括动车组的空间位置、外部环境、使用状况、技术状态等；（2）动车组检修过程中信息采集，基于传感技术、移动互联技术、电子标识技术，对动车组检修作业过程中的维修对象、检修人员、生产物料、生产环境等要素进行全面感知。

在动车组运行过程中，通过车载传感器，对动车组关键系统和部件状态进行实时信号采集，综合感知工作状态、运行环境、司乘操作等信息。通过轨旁监测诊断设备，利用光学、声学、力学等感知技术手段，实现故障动态图像、轴承早期故障和机械异响、车轮踏面损伤缺陷和不圆度、动车组轴温等运行状态信息的检测。

在动车组检修过程中，针对维修部件和维修资源（检修人员、检修设备、工具工装、物料、托盘），结合动车组维修现场的特点和需求，利用条码、无线射频识别（RFID，Radio Frequency Identification）等技术进行维修资源信息标识，利用手持终端或者工位上的固定式RFID阅读器进行标识信息识别。利用数字化检修检测设备采集动车组、关键部件的技术状态信息。

2.2   网络传输层

利用蜂窝无线通信、现场总线、工业以太网、以太网、无线局域网，构建多协议、多类型融合的覆盖动车组运行和检修的信息传输网络，如利用GSM-R传输动车组运行的实时车载传感器数据，现场总线获取数字化检测设备的设备状态、检测对象技术参数等数据。

通过物联网网关实现OPC-UA、MQTT、Modbus、Profinet等主流工业现场通信协议转换，支持现场总线、有线网络、无线网络的通信互联。

将采集到的数据按照与行车安全监测系统、动车组管理信息系统之间的接口要求，提取相关数据进行转换和处理后，传输至行车安全监测系统、动车组管理信息系统。

2.3   数据源层

数据源层负责从动车组运维物理世界里获取信息空间所需数据，是连接物理世界与信息空间的纽带。数据源层由现有的动车组运维相关系统构成，主要包括行车安全监测系统、动车组管理信息系统、主机厂系统、关键部件造修企业系统和中国国家铁路集团有限公司（简称：国铁集团）数据服务平台。行车安全监测系统、动车组管理信息系统、主机厂系统、关键部件造修企业系统是动车组运维相关信息系统，涵盖动车组制造、运用、检修等全生命周期关键环节。这些数据经过多年应用，采集和积累了大量的行车状态、运用、检修、履历、故障、构型等数据。国铁集团数据服务平台接入工务工程系统、牵引供电系统、通信信号系统和调度系统数据，为动车组运维提供线路、供电、信号等运行环境数据。

2.4   数据采集层

针对现有系统积累的数量庞大的多源异构数据，根据数据应用需求，预定义数据抽取规则，将数据源层系统中的数据抽取至数据采集层。根据应用需要，采集的数据包括基础数据、计划数据、作业数据、检修检测数据、运行环境数据、行车监测数据、履历数据、故障数据。

2.5   数据管理层

数据管理层负责数据处理、存储和治理。针对数据采集层数据，在预定义数据处理规则的基础上，进行数据的识别、清洗、转换、整合。综合运用列式存储数据库（如Cassandra、HBase等）、文档型数据库（如MongoDB等）、Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed File System）、关系型数据库（如PostgresSQL）进行数据存储，结合数据治理实现数据的规范、稽核与管理。

2.6   服务支撑层

服务支撑层提供2类支持：（1）数据服务；（2）模型算法。

数据服务包括一系列的服务管理功能，如服务申请、服务生成、服务测试、服务发布、运行监测、安全认证。服务申请由使用方提出，主要明确数据查询输入条件、输出数据、服务方式等内容；根据数据服务需求，定义数据提取和处理规则，由数据采集层和数据管理层分别实现数据的提取和处理，在此基础上，进行数据的标准化封装，形成数据服务，经过测试后发布，提供给服务申请方使用；数据服务运行过程中，还对数据服务进行监测。

模型算法服务是针对数字化精准预防修需求，运用神经网络、深度学习等技术，提供生产计划排程、故障诊断和预测、健康状态评估的模型算法。

2.7   应用展示层

基于3D可视化和交互技术，通过数字孪生动车组集中展示动车组运行过程中的实时状态、故障报警（预警）、健康状态等信息；通过数字孪生运用所和高级修车间集中展示动车组、关键部件、维修设备、生产环境等生产元素信息。

3   数字孪生技术应用设计

3.1   数字孪生动车组

基于动车组运行过程中实时数据采集和分析，构建数字孪生动车组，利用3D可视化技术和交互技术，直观展示动车组和关键系统的状态、故障报警（预警）、健康状态等信息。随车机师、运行故障应急处置相关人员可通过输入车组号，查看数字孪生动车组，实时掌握动车组运行状态和趋势，超前防范运行风险，提高应急处置效率。

数字孪生动车组的具体应用如下。

（1）状态参数展示

在动车组关键系统和部件3D模型上，实时显示对应物理实体的状态参数。

（2）故障报警展示

基于综合行车安全监测、故障库等多源信息，应用故障综合研判模型，诊断故障发生的部位和原因。发生故障的系统和部件模型以红色闪烁方式进行报警。可点击发生故障的系统和部件模型，查看具体信息。

（3）故障预警展示

基于动车组运行状态和运行环境数据，进行性能演化规律综合分析，结合当前实时状态，推测状态参数变化趋势。若超出报警阈值，对应关键系统和部件模型以黄色闪烁方式预警。可点击关键系统和部件模型，查看状态参数变化曲线和预警信息。

（4）健康状态展示

基于动车组运行状态实时数据和趋势预测数据，应用健康状态评估模型，对动车组及部件健康状态进行评分。在对应的关键系统和部件模型上显示健康状态评分。

3.2   数字孪生运用所和高级修车间

运用所承担动车组的一二级修，其特点是与开行紧密结合，直接关系到动车组的安全运行和高效运用。一级修为例行检查，主要工作内容是更换、调整和补充消耗部件，检查各部分的状态和性能，特别是车下悬吊件的安装情况；二级修为重点检查，主要工作内容是按照规定要求进行动车组外观检查、性能试验和安全性检测，重点检查轮对踏面和车轴。生产调度人员需要掌握动车组位置、检修进度、检修股道状态、调车作业过程等信息。

动车组高级修是分解检修，分为车体检修和部件检修2部分。车体检修时，车辆需要停放在检修股道上完成相应的维修作业，维修活动包括：维修部件与车体分离，车组解编，车辆维修，车辆转线，维修部件与车体连接，车体编组等。生产调度人员需要掌握车组/车辆位置，调车作业过程，车组/车辆检修进度，检修股道状态等信息。部件检修时，部件按照现场工艺布局进行流水线检修作业，维修活动包括：部件分解，零件维修，部件组装等。生产调度人员需要掌握部件所在工位和检修进度等信息。

围绕动车组检修作业过程，实时采集动车组检修进度、停放位置、股道状态、检修设备状态等信息，构建数字孪生运用所和高级修车间，集成展示动车组检修活动，协助生产调度人员全面掌握生产情况。

数字孪生运用所和高级修车间具体应用如下。

（1）生产布局展示

基于运用所物理实体，构建运用所3D模型，立体展示运用所的生产布局，包括检修股道、3层作业平台、存车场、检修设备等生产元素模型。

基于高级修车间物理实体，构建高级修车间3D模型，立体展示运用所的生产布局，包括检修股道、3层作业平台、存车场、检修工位、检修流水线、检修设备等生产元素模型。

（2）设施设备状态展示

在运用所和高级修车间3D模型上，实时展示股道状态（有电、无电）、检修设备的状态。接触网模型有电作业时用红色标识，无电作业用绿色标识。可点击接触网模型，查看有电作业开始时间、作业计划时长等信息。检修设备模型状态正常时用绿色标识，出现故障时用红色标识。可点击检修设备模型，查看设备开机运行时间，故障信息及处理进度等。

（3）检修进度展示

在运用所3D模型上，实时展示动车组停放的股道、车组重联状态、车头方向。可点击动车组模型，查看一二级修作业进度信息。

在高级修车间3D模型上，实时展示部件在检修流水线的位置及流转过程。可点击部件模型，查看部件当前检修工序的作业进度。

（4）故障处理过程展示

对于发现故障的车辆/部件，在其对应的车辆模型用红色闪烁方式进行报警。可点击该模型，查看故障信息及处理进度，故障处理完成后，对应车辆模型显示为绿色。

（5）调车作业展示

在运用所和高级修车间3D模型上，基于调车作业计划，实时展示动车组的调车作业进路及在各线区的转线过程。

4   结束语

本文探讨了数字孪生技术在动车组运维管理中的应用，设计了基于数字孪生技术的动车组运维管理系统总体架构及3大应用，可以为解决现有动车组运维存在的“数据有余，信息不足”问题提供借鉴，有助于推动动车组运维机制从预防性维护向预测性维护转变。