城市轨道交通智能运维系统方案研究

牛 涛，张 辉

（1.中铁通信信号勘测设计院有限公司，北京 100036；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所，北京 100081)

0 引言

随着我国城市化进程的不断加快，城市交通拥堵、污染、能源紧缺等问题日益严重，已严重制约城市的发展和人民生活水平的提升。城市轨道交通具有运量大、绿色环保、高效节能等特点，已成为居民出行的重要交通方式。截至2021年12月，中国内地共有50个城市投运城市轨道交通线路9 192.62 km，2021年全年新增运营线路长度1 222.92 km[1]。随着城市轨道交通建设规模的不断扩大，线路上的运营设备也不断增多，运维难度也随之增大[2]。同时，近年来城市轨道交通客运量激增，部分大型城市日均客运量已突破1 000万人次，进站量屡创新高，不断压缩轨道交通运维时间，给城市轨道交通运营维护带来巨大压力。

传统维护模式以计划修为主、故障修为辅，维修速度慢、占用线路时间长、运维成本高，已无法适应现代城市轨道交通高效、快速、智能的需求[3]。随着物联网、人工智能、大数据、云计算等技术的蓬勃发展，为城市轨道交通设备维护提供新的技术手段。智能运维以运维业务为载体，以场景应用为核心，以物联网、人工智能、大数据、云计算等技术手段为基础，提供更智慧、更安全、更高效、更经济的城市轨道交通智能运维体系，是轨道交通运维数字化转型的发展方向。在分析城市轨道交通运维现状的基础上，结合物联网、云计算、大数据等技术，提出城市轨道交通智能运维系统建设方案和应用平台设计，以提升轨道交通设备可靠性，优化检修模式，降低劳动强度，提高运营服务水平。

1 城市轨道交通运维现状

我国城市轨道交通传统运维模式以计划修为主、故障修为辅，维护效率低、安全保障能力弱，已无法适应现代轨道交通发展的要求。从设备角度分析，传统运维模式主要问题包括：①设备分散，设备运行状态无法快速、准确地获取，只能依靠现场巡视，需花费大量时间巡检，效率低、成本高；②设备复杂，故障诊断困难，严重依赖作业人员的现场经验，诊断时间长、故障影响大、成本高、劳动强度大；③海量报警，容易遗漏关键报警，引起重大故障；④缺乏故障预警，以故障事后报警为主，重大故障不能提前预防，重大故障后，运营单位只能被动应对，造成重大运营延误。从管理角度分析，传统运维模式主要问题包括：①运维一线员工新人多技能不足，故障定位、处置困难，存在人为因素隐患；②维修策略依靠经验，造成成本浪费；③各线路、各专业各自维护，造成资源浪费；④依靠设备年限来更新改造，造成个别设备带病运行，个别设备过早更换，造成成本浪费；⑤维护成本测算缺乏历史大数据依据，存在维修费用不足或成本浪费情况。

随着物联网、人工智能、大数据、云计算等技术的蓬勃发展，为城市轨道交通维护提供新的技术手段。智能运维是指利用先进的检测监测、云计算、物联网、大数据、人工智能等技术手段，推动运维模式智能化升级，提高轨道交通运营设备日常运营维护、故障诊断的能力。《中国制造2025》指出在先进轨道交通装备领域重点突破体系化安全保障、数字化智能化网络化技术。《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》推进轨道交通装备产业智能化、绿色化、轻量化、系列化、标准化、平台化发展。《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》提出智能运维、决策分析、智能巡检、应急指挥等建设方向，为智能运维系统建设提供了重要的参考。以智能制造、智能生产、智能工厂和智能产品为特征的工业4.0将引领城市轨道交通运维系统智能化转型升级。

目前，国内研究集中在智能运维系统的探索性研究及建设方案的初步应用[4]。在学术研究方面，贾文峥等[5]分析了城市轨道交通智能运维发展现状及趋势；王瑞锋[3]、杜心言[6]对城市轨道交通综合智能运维系统进行研究，提出了智能运维系统架构和功能；施聪[4]、袁志骞[7]针对城市轨道交通通信系统智能运维需求和架构开展了相关研究；陶雨濛[2]、朱志伟[8]、陆鑫源[9]、段亚美[10]等对城市轨道交通信号智能运维系统开展了研究；郭建伟等[11]对城市轨道交通车辆智能运维系统进行研究。现有研究集中在各专业子系统智能运维模式的探索，综合性智能运维系统研究较少，尚未形成系统性研究成果。在实践应用层面，部分城市的地铁公司已开展运营设备智能运维研究工作。例如，上海地铁建立车辆、信号智能运维平台，可实现列车和信号数据的实时采集、实时监测、智能分析[9]；广州地铁车载综合检测平台可减少80%的轨道巡检人工成本；东莞地铁智能运维系统可对弓网、轮轨等设备进行故障预警，并将检测数据与运营管理数据共享；香港地铁利用信息化系统实时监控，提高了维修工作效率[5]。在系统应用方面，城市轨道交通智能运维系统已在国内外得到开发运用。中车株洲车辆故障健康管理系统可实现车辆运行状态监测、健康度评估，阿尔斯通健康智能管理系统可实现基础设施的智能管理和关键部件健康实时评估；泰雷兹可对通信、光纤网络、服务器等关键设备进行状态健康评估；日本COSMOS新干线综合运输管理系统、德国COBRA列车设备诊断系统及法国TIGRE动车组维修监测系统的应用较为成熟[4]。

总体来看，国内既有城市轨道交通智能运维系统尚处于雏形阶段，各子系统相对独立运用、系统间数据无法互联互通，设计理念仍处于初步实现阶段，既有智能运维系统在一体化、集成化建设方面，智能诊断、故障预测预警、数据共享等方面仍存在不足，建设具备全面状态感知、互联互通、准确预警分析和智能化处理能力的智能运维平台迫在眉睫[6]。

2 智能运维系统建设方案

2.1 系统架构设计

城市轨道交通从专业角度分为信号系统、通信系统、车辆系统、工务系统、供电系统、车站设施设备等，现有智能运维系统中各专业子系统独立运行、数据尚未互联互通。基于全面状态感知、互联互通、大数据分析与共享的思路下，根据城市轨道交通智能化运维管理需求，综合考虑既有和未来新增的数据来源[2]，综合运用物联网、人工智能、大数据、云计算等现代信息技术手段构建城市轨道交通智能运维系统，实现以行车安全为核心的跨专业数据共享、算法共通、应用互联的生态系统模式。城市轨道交通智能运维系统由泛在感知层、中间层和应用层共同构成，城市轨道交通智能运维系统技术架构如图1所示。

图1 城市轨道交通智能运维系统技术架构Fig.1 Technical architecture of the intelligent operation and maintenance system of urban rail transit

（1）泛在感知层。作为城市轨道交通智能运维系统的基础数据采集层，泛在感知层负责现场环境、底层实体设备状态等的信息感知。感知的对象包括高低频电气特性、机械特性、音视频、信息流等。信息采集模块主要包括信号系统(道岔、VOBC、ATS等)、通信系统(传输、无线、公务电话等)、车辆系统(速度、位置、受电弓等)及其他专业子系统等设施设备对象。泛在感知层的构建，可实现硬件采集设备和采集数据格式统一，降低设备检修、备品备件管理成本，为后续的数据分析、信息共享提供基础条件。

（2）中间层。建立在泛在感知层之上，基于大数据分析和云平台等现代信息化技术，包括数据积累和算法模型积累两层面的内容。在数据积累层面，主要是数据的统一标准定义、数据积累，包括对管理数据、运营数据、维护数据等的统一格式定义与存储，通过构建数据资源池为后续的数据分析提供便利的调用方式，实现各系统间的数据互联互通与信息融合，有效打破信息孤岛，为利用大数据理论挖掘信息价值奠定基础；在算法模型积累层面，主要是对数据的分析处理、模型和算法的累积，包括运维算法和管理模型。运维算法实现对城市轨道交通设备的故障诊断、故障预测、寿命预测、健康评价等多方面功能，为前台应用提供技术支持，提高运维效率。管理模型是对资产、成本、风险和人员进行管理，通过高效的管理模型，实现管理信息的实时跟踪、设备健康的精准管理和资源的智能调配。中间层的构建，不仅包括了对数据的存储方案设计，同时包含了对业务、算法、模型、标准等一系列不可见服务的综合构建，可通过系统服务组装各式各样的应用服务。

（3）应用层。遵循应用互联的理念，基于内在数据和算法，面向用户通过提供服务的方式来展现智能运维系统高效的信息共享与服务功能。应用层包括运维基础管理、业务模块和可视化门户。其中，运维基础模块是运维现场相关功能，包括单兵工具系统、智能巡检、运维人员行为分析、维修指导方案和智能工单系统；业务模块为应用层核心，包括设备状态监测、智能故障诊断、关键设备状态分析等功能；可视化门户包括运维全景、智能人机交互移动端显示等功能。通过多源信息融合，联合分析解决存在的故障，实现管理信息实时跟踪、设备健康精准管理、资源智能调配。

2.2 智能运维工作流程

城市轨道交通智能运维系统中信息采集包括信号、通信、车辆、工务等各方面的设备信息，借鉴故障预测与健康管理体系对复杂工程健康状态进行监测、预测和管理的思路，提出城市轨道交通智能运维系统工作流程如图2所示。智能运维系统实时接收来自ATS系统、车载系统等信号系统传输的实时数据，通过推理诊断、预兆推理与异常推理等处理程序，判断是否发生故障或异常。当发生故障或异常状态时，通过专家系统诊断和大数据模型分析，结合当前人员、备件情况，确定所需数据资源、备件可用度，选择并推荐合格人员，给出维修方案。同时，智能运维系统还可为培训系统提供后台支持，提供包括素质测评、操作测评、知识考核等方面的培训内容。

图2 城市轨道交通智能运维系统工作流程图Fig.2 Workflow of the intelligent operation and maintenance system of urban rail transit

3 智能运维系统应用平台设计

3.1 应用平台架构设计

根据城市轨道交通智能运维系统技术架构，面向用户设计城市轨道交通智能运维系统应用平台为“三级四层”管理架构。“三级”为现场级、线路级、线网级，“四层”分别为现场级智能运维平台、线路级智能运维平台、线网级智能运维平台和领导决策管理智能运维平台，城市轨道交通智能运维系统应用平台架构如图3所示。

图3 城市轨道交通智能运维系统应用平台架构Fig.3 Application platform architecture of the intelligent operation and maintenance system of urban rail transit

现场级智能运维平台主要配置信号采集设备、智能感知设备和网络通讯设备，具有实时采集传输现场设备状态、人员表现、管理信息和巡检信息等功能；线路级智能运维平台主要配置数据库服务器、应用服务器、接口服务器、网络设备、电源设备、存储设备、维护工作站等，具有设备状态监测、健康管理、维护支持等功能；线网级智能运维平台主要配置计算服务器、通讯服务器、Web服务器、数据分析服务器、应用服务器、数据库服务器、网络设备、电源设备、存储设备、维护工作站等，具有实现线路指标对比分析、运营影响评估、风险分析和统计分析等功能；领导决策管理智能运维平台主要配置显示终端设备，将运营指标、故障影响等情况发送至到相关管理部门，具有智能分析、应急管理、故障实时提报、风险问题跟踪等功能。

3.2 应用平台功能设计

城市轨道交通智能运维系统面向4类用户，针对不同用户群体，从现场级、线路级、线网级和领导决策管理4个应用场景设计平台功能。

（1）现场级平台功能。现场级智能运维平台可实时采集现场设备信息、设备状态、人员信息、管理信息和巡检信息，并将采集到的信息上传至线路级平台。在现场作业时，巡检信息通常是采用人工巡检的方式，这种巡检方式成本高、效率低下，无法满足现代城市轨道交通发展的要求。采用智能巡检机器人进行巡检，可实现不间断地反复巡检，并对机房、设备状态进行连续动态采集，确保第一时间发现机房和设备的突发情况，是未来现场巡检发展的趋势。在现场级平台中，建有智能巡检管理系统、单兵工具系统、智能工具管理系统。智能巡检管理系统采用智能巡检机器人对机房和设备进行巡检，可实现自主和遥控巡检、图像遥传、智能图像识别、环境检测等功能，实现“巡检无人化”；单兵工具系统是将先进的AR技术与现有巡检流程紧密结合，实现远程巡检、辅助信息显示，可有效提高检修效率、减少漏检设备的数量；智能工具管理系统能够与采集终端、智能工具和设备互联互通，有效管理这些工具设备。

（2）线路级平台功能。线路级智能运维平台，利用物联网、边缘计算、人工智能算法等先进技术，对设备运行过程中的关键参数指标进行分析，具有实时精准状态监测、智能故障诊断、故障预测、健康度评分等功能。实时精准状态监测可实时监控当前所接入设备状态情况；智能故障诊断基于实时监测数据和人工智能技术实现智能故障诊断，具有数据分级报警功能；故障预测基于实时监测数据和人工智能技术可对设备可能发生的故障进行分析预测；健康度评分功能运用边缘计算和人工智能等技术，可对设备健康度进行分析，提供设备在某一时刻的健康度评价。

（3）线网级平台功能。线网级智能运维平台，实时监控全线网的设备运行状态，对网络设备状态进行集中监视、对网络设备管理进行全程管控，实现按专业多线路综合运维，检修过程可管可控，实现设备设施定位，将设备维修维护结果与资产信息实时关联，确保账实相符，进一步提高资产管理水平。线网级智能运维平台具有关键设备状态分析、自动统计分析、线路指标对比、运营影响评估、资产联动等功能。关键设备状态分析功能是分析影响运营的关键设备表现，对设备健康状态进行监督；自动统计分析功能是对设备状态、运营情况自动汇总统计分析，生成统计分析报表；线路指标对比功能是对多线路运营指标自动分析，生成指标top排名；运营影响评估功能可自动分析各线路故障，生成故障分析报告；资产联动功能是以设备运行维护管理为核心，以资产模型、设备台账为基础，实现设备运维管理的全过程监督和管控。

（4）领导决策管理平台功能。领导决策管理智能运维平台，主要将运营指标、故障影响等情况发送至到相关管理部门，具有智能分析、应急管理、风险问题跟踪、对外信息公布等功能。智能分析功能可监测多专业多系统数据，实现信息可视化和信息联动；应急管理功能可实现应急指挥的人、事、物、态智能调度，应急指挥与运营联动；风险问题跟踪功能可实现风险点自动识别跟踪反馈，对存在风险问题实时跟踪，对风险点快速提出解决措施，避免风险扩大化。

4 结束语

随着城市轨道交通建设规模的不断扩大，线路上的设备不断增加，设备运营维护难度也随之增加。建设基于物联网、大数据、人工智能技术的城市轨道交通智能运维系统，实现设备系统监视、设备设施定位、数据采集展示、资产信息关联、智能故障诊断、故障预测、健康度评估、资产联动、应急管理、风险问题跟踪等功能，从而实现设备全生命周期信息化管控，为运营企业提供精准的智慧运维，打造智能化、高效化的创新运营模式，推动城市轨道交通行业智能化智慧化的提升。结合多维智能化系统，实现数据共享、信息融合，多专业融合、联合分析解决故障是未来城市轨道交通智能运维的发展方向和大势所趋。