港鐵安裝軌道車輪智能監測系統

2024-07-04 00:00

陳慶強指智能監測系統有助及早發現潛在問題,做好「預測性維修」。
陳慶強指智能監測系統有助及早發現潛在問題,做好「預測性維修」。

人工智能及大數據分析已是全球大勢所趨。港鐵除了在非行車時段進行維修工作,現時已在全線列車推展軌道智能監測系統,以及於荃灣線行車路軌安裝車輪智能監測系統,做好「預測性維修」。港鐵公司車務工程服務及創科總管陳慶強表示,兩套智能監測系統突破以往只能在收車後「黃金兩小時」進行檢測的局限,現可對鐵路組件進行實時監測及大數據分析,最終達致以科技帶動、數據導向的「智慧維修」。 

軌道狀況對行車安全非常重要。陳慶強指,除了傳統方法如目視檢測、超聲波檢測、染料滲透測試外,現時已於全線推展軌道智能監測系統,每條鐵路線已有兩列載客列車安裝。系統設置震動感應器及激光探測相機,列車在行車時會持續收集列車與軌道的數據,包括軌距、列車震動幅度等,傳送到車務數據中心作分析。
及早發現問題 針對性維修

陳慶強表示,系統在行車時讀到的一些有用數據,經分析後可令團隊善用非行車時間進行更針對性及精準的維修,而持續監測軌道情況,亦可幫助及早發現潛在問題,做好「預測性維修」。他提到,數據分析結果有助團隊安排在非行車時間進行維修工作的優次,制訂更高效率的維護方案。至於檢測量,他指現時檢測次數已非常頻密,可產生大量數據,暫時在每條鐵路線的兩列列車安裝已足夠。

傳統上列車車輪需按行車里數定期進行恆常保養維修,在車廠內以人手測量。陳慶強說,港鐵針對此「痛點」,去年於荃灣線行車路軌安裝的車輪智能監測系統,在列車行車時實時收集數據,加強對車輪的實時監測;團隊亦自主研發新算法,更清晰地分析車輪行駛各路段的狀況,該算法更獲今年「日內瓦國際發明展」金獎。他稱,港鐵會不斷收集數據,為系統進行調整,成熟後推展至其他鐵路線。

港鐵指,車輪智能監測系統的可靠性高,可有效預測潛在異常,系統曾在個別車輪維修前最早一個月,發出偵測到潛在異常的通知。而系統建立的車輪健康檔案,更讓維修團隊有多一重參考數據,有助更快評估車輪潛在的異常情況、發展趨勢及安排保養維修的優先次序。

荃灣線尖沙咀站於今年4月曾出現路軌現裂縫。被問到為何智能監察系統未能發揮作用,陳慶強解釋,鐵路系統包含許多不同組件,港鐵有從事故中找到更多數據,分析後微調系統,「例如看回列車行駛相關路段時的震動幅度,看看在那些情況下可以提供一些預測。」他又提到,訊號系統及實時監測系統是各自獨立運作,當訊號系統出現問題時,不會影響實時監測。

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