南宁地铁机电设备智能运维探索

李军，廖龙飞，戴荣文

（南宁轨道交通运营有限公司，广西 南宁 530000）

1 南宁地铁机电设备运维现状分析

1.1 南宁地铁发展背景及机电设备运维现状

南宁地铁目前线网规划全长250 km，共8条线，现已开通1至5号线。其中1号线是连接东西方向的骨干线，设地下车站25座，覆盖南宁中心城区东西方向的主要客流走廊，衔接主要客流集散点和对外交通枢纽；2号线是连接南北方向的骨干线，设23座地下车站；3号线全线共设23座地下车站；4号线开通一期工程首通段共16座地下车站；5号线全线共设17座地下车站。

南宁地铁机电设备主要涵盖通风空调、给排水、低压配电、电扶梯、站台门、综合监控系统、火灾自动报警及气体灭火系统等设备。当前南宁地铁机电设备运维主要采用计划性检修和故障维修的方式对设备进行运营维护保养：计划性检修即根据事先确定的计划，当达到一个事先确定的时间周期时，对相关设备或系统进行的检查和处理或更换；故障维修是在某个部件出现故障之后所采取的维修方式。运维以人工作业、人工监管的传统模式开展，并依托于运维人员的技能水平。

1.2 当前机电设备运维模式的弊端

当前南宁地铁机电设备运维采用传统的运维模式，大量依靠人工开展。随着线网规模的不断扩大，运维工作也面临着工作量急剧增长、维修技术复杂、系统设备老化等问题，传统模式的弊端逐渐暴露，主要体现在以下几个方面：一是维保工作以计划性为主且采用人工的方式开展，人力投入巨大，但效率较低，产生的维护作用有限；二是设备运行规律总结、故障分析处理、维护决策多以人工经验为主，维保质量完全取决于维保人员的专业水平，缺乏有效的数据支持和智能化指导，且维保人员专业技能水平参差不齐；三是设备运行状态和参数主要依托人工测量，数据的时效性、准确性、覆盖面不足，不利于设备的分析；四是维保结果通常以故障指标论成败，检修过程未能做到精细化；五是缺少设备的全生命周期跟踪及实时状态预警功能。

1.3 对机电设备智能运维的总体需求

随着南宁地铁运营线路和里程的不断增加，在相对粗放的传统运维管理模式下，运营成本以极大的上升态势增长，但维保质量却未能有效提升，资源分配存在不合理的情况。同时地铁作为城市最主要、最便捷的出行方式之一，乘客对地铁乘车舒适度、准时性及运营时长的需求在不断提升，这也对设备的维护时长、效率、质量提出了更高的要求。因此，如何提高机电设备运维水平，以降低成本、提高运营服务质量，成为南宁地铁快速发展急需解决的问题。而随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术的迅猛发展，通过对机电设备运维信息进行采集、处理、统计分析，实现设备监测智能化、维修决策自动化、维修知识可视化、设备寿命透明化、维修管理流程化的智能运维系统，成为南宁地铁机电设备运维研究的方向。

2 国内智能运维研究现状

2.1 北京

北京地铁针对通信专业开展了智能运维试点，基于多传感融合、智能图像识别、无人导航、数据交互、大数据分析、智能诊断等技术，建立了网络综合管理平台，通过互联互通，实现地铁通信系统的集中展现、集中监控、集中运维、信息共享，提高整个网络运维管理效率。同时北京地铁结合人工智能、大数据、云计算等技术，初步构建了设备在线检测系统，实现了站台门、自动售检票机、空调、电梯、封闭柜体及过轨穿管内不可视设备运行状态的实时检测、故障预警，大幅提升了北京地铁场站机电专业设备的检测效率和精准度。

2.2 上海

上海地铁依托物联网、自动控制、大数据等技术，实现设备状态智能感知、故障远程自动预处理。例如，在车辆专业，上海地铁自主搭建了由鹰眼、平轮检测、车地数据传输等多个子系统组成的设备状态数据智能分析平台，初步实现了车辆专业关键设备数据的采集和分析。在供电专业，结合电力监控系统在地铁供电系统中的应用经验，开发了供电智能运维系统，系统包含设备状态实时感知预警体系、设备全寿命管理体系、生产业务全流程管控体系、专家分析体系，推动了运维能力的整体提升[1]。工务专业构建了设施智能运维系统，通过离线检测、在线监测等手段，能对海量的检测监测信息进行高效管理和利用，为后续实现工务设施状态长期趋势分析、设施安全状态智能预警提供基础[2]。

2.3 广州

广州地铁针对信号系统开展相关线路级智能运维试点，通过对道岔、转辙机、车载设备、轨旁等关键设备的监测及分析，实现参数预警、可靠度评估、故障即时推送等功能。另外，在广泛收集所辖地铁车辆运营维护弊端的基础上，通过优化检修流程、增加车载及轨旁监测检测设备、引入大数据和云计算等技术手段，构建了地铁车辆的智能运维系统，系统提供车辆整个生命周期的故障和寿命的管理和预测数据，为实现车辆检修由计划修逐步转化为状态修提供了技术支撑[3]。

2.4 东莞

东莞地铁构建了设备智能运维系统，系统工作分为设备监测感知、数据传输存储、数据分析处理、运维业务处理及运维执行处置5个阶段，系统组成包含设备智能监测及管理系统、设备信息化管理平台。东莞地铁采用基于信息化和智能化技术的设备智能运维系统，有助于实现设备的全生命周期管理，预防和减少设备故障发生，降低维护成本[4]。

2.5 成都

成都地铁针对机电设备及已建立在线监测专业的接入和建模，开展相关线网级智能运维试点，通过对通风空调、低压配电、给排水、电扶梯、道岔设备的监测分析及智能远程巡检系统、变电所无人值守数据填报等手段，实现参数预警、可靠度评估、故障即时推送等功能。另外，实现信号、车辆、弓网、通信、水泵、土建、轨道7个已试点专业监测子系统接入线网级在线监测模块，实现各专业综合场景建模、业务应用功能，并已在试点站对监测子系统的监测数据、分析结果、设备健康状态等进行集中展示。

3 南宁地铁机电设备智能运维需求探索

为解决南宁地铁机电设备当前运维的弊端，结合当前设备状况，并借鉴国内地铁智能运维的研究和运用，寻求满足于南宁地铁的智能运维需求。以下将从风水电、电扶梯等专业方面探索适合南宁地铁的智能运维功能需求。

3.1 基于风水电设备的智能运维分析

3.1.1 南宁地铁风水电设备概况

南宁地铁风水电设备包括各车辆段、停车场、车站及区间的通风系统、空调系统、生活给排水系统、消防水系统、环控电控系统、照明及导向系统等设备，种类繁多，涉及数十家品牌厂商，同一类型设备在同一线路范围内品牌可能存在差异，不同线路间也可能不一致。风水电设备，关系着乘客的进站体验、行车安全、消防应急疏散等，设备运行状态异常可导致乘客乘车舒适度下降、列车晚点、紧急情况无法正常疏散，严重时可导致列车运行中断、车站关站等后果。鉴于风水电设备的庞大数量及重要程度，南宁地铁负责风水电设备维保的综合机电班组，是各专业维保班组中人员规模最大的班组，也是维保覆盖范围最广的班组。

面对复杂的风水电设备，南宁地铁采用传统的计划性检修和故障修的维保模式，各类巡检、定检根据提前制定好的修程计划采用人工方式开展；仅有的综合监控系统主要用于机电设备故障状态监视，一旦监视到故障状态维保人员再前往处理。针对设备，缺少实时数据统计分析、相应的设备状态预测以及有效降低故障率的预防性检修。

3.1.2 风水电设备智能运维需求分析

南宁地铁当前的风水电维保模式中，检修修程较少有变动，缺乏针对性，过度修、疲劳修普遍存在；缺乏设备状态感知和预警能力，被动维修为主；同时故障从发现、提报到派工、处置的各环节均严重依赖人工和经验，无法快速精准地定位和消除问题。为解决这些问题，提出了针对风水电设备的智能运维需求，具体如下：

针对通风空调专业，实现对风机、空调机组、冷水机组、冷却水泵、冷冻水泵等设备实时运行数据及状态数据的在线监测，对空调机组及水泵增加震动监测电机震动情况，对冷却塔安装液位监测系统监测液位情况；针对给排水专业，实现对水泵设备实时运行状态、水坑水位状态、单次运行时间、累计运行时间、长时间运转报警等实时数据的在线监测；针对低压专业，实现对EPS、照明系统、双切电源切换箱、环控电控柜等设备实时运行数据及状态数据的在线监测。通过在线监测系统完成数据采集，并上传至大数据平台进行统计分析，基于大数据平台输出的结果性设备健康数据，构建在线监测展示、故障诊断、故障预测、远程巡检、维修指导、修程修制管理、健康评价等业务应用功能，最终实现修程优化、成本优化、指标优化的目的。

3.2 基于电扶梯设备的智能运维分析

3.2.1 南宁地铁电扶梯设备概况

南宁地铁目前已开通5条线路，最早投入使用的1号线电扶梯运行至今已有5年多时间，全线网电扶梯设备共约一千三百多台，涵盖目前行业多个主流品牌。电扶梯作为国家特种设备，其运行状态的好坏可能直接影响乘客的生命安全，而地铁作为城市大型人员流动场所，电扶梯运行工况更为复杂。因此在政府有关部门的监督指导下，南宁地铁对电扶梯的维护保养投入了大量的成本，并对维保工作一直保持着高标准严要求，但维保模式仅停留于传统的计划性检修和故障修。为降低电扶梯故障率和运行风险，开展周密的计划性检修，涵盖日巡、半月检、季检、半年检等各类周期性检修。频繁的检修必然耗费大量的人力物力，但设备故障率未见明显降低，故障呈现不可预见性，在运行了五年多的1号线电扶梯上问题尤为显著，给运营管理带来了极大的考验。

3.2.2 电扶梯设备智能运维需求分析

针对上述问题，亟待构建一套电扶梯智能监测系统，通过对电扶梯特征数据的采集、决策实现大数据积累、挖掘，完成电扶梯健康分析，将传统的被动监控报警转变为主动预测、风险预防，实现本质安全。电扶梯智能监测的关键技术在于物联网传感及大数据分析技术，通过采集电扶梯主控板安全回路数据、运行状态数据，在核心部件安装传感器采集振动、噪声、温度等数据，采用物联网技术对数据采集、网络传输等方面进行等级分类设计以针对性的采集有效数据，同时利用边缘计算以实时、更快进行数据处理和分析。针对采集到的信号，利用大数据分析提取信号特征，建立故障预测模型，实现故障预判。通过长时间监测自学习，对故障模型进行迭代优化，逐步提高预测正确率，从而有效避免故障的漏报和误报。

通过智能监测实现电扶梯的故障预判，从而预防性维修，减少或避免事故带来的危害；解决定期检修造成的人力物力浪费，节约维修成本；通过长期监测结果指导优化自动扶梯设计，加强薄弱环节，实现本质安全。

4 基于南宁地铁机电设备的智能运维体系研究

通过对南宁地铁机电设备智能运维功能需求的探索，在当前运维模式和机电设备架构的基础上，借鉴国内部分地铁智能运维系统，并依托物联网、大数据分析、人工智能等新兴技术，研究适合南宁地铁机电设备的四层智能运维体系，包括监测层、接入层、数据层、应用层。通过分层搭建，实现系统的模块化、功能化、标准化，保证系统的安全可靠运行。

监测层：采用物联网技术，建立针对通风空调、给排水、低压配电、电扶梯、屏蔽门、综合监控、环境与设备监控、火灾自动报警及气体灭火等专业的多个在线监测子系统，采集维保基础数据，并通过标准接口汇聚上传到大数据平台。监测数据包含通风空调专业风机、风阀、变频器、空调机组、冷水机组、冷却塔、等设备监测数据，给排水专业排水泵、污水泵、污水处理系统、远传水表等设备监测数据，低压配电专业EPS、照明系统、环控电控柜、消防电源双切箱等设备监测数据，电扶梯专业主控板、核心部件传感器等设备监测数据，综合监控专业服务器、交换机、工作站等设备监测数据，环境与设备监控专业PLC CPU、I/O模块、交换机等设备监测数据等。

接入层：建立在线监测接口标准，接入各个监测子系统，实现数据接口及数据格式的标准化。

数据层：利用大数据技术，基于大数据一体机及大数据平台软件，进行数据处理和建模程序研发，实现数据存储、分析、输出、管理，并对各专业场景建模，形成智能运维大数据分析平台。大数据平台支持对结构化和非结构化数据进行存储，能够提供轨道交通数据源的多元异构数据及衍生数据的海量存储和长期存储；具备对数据的深入分析功能，能通过数据分析工具实现数据的多维查询、分析、展示需要；提供开放性接口输出各类业务应用基础数据，支持生产管理指标分析的功能；实现实时数据状态监控，对数据中心所有数据作业流进行可视化管理和统计，并采用可视化展现方式进行数据的统计显示等。

应用层：基于大数据平台建立智能运维业务管理平台，实现界面层次化展示、设备健康评价、故障预警工单联动、状态修、修程修制优化、辅助决策、场景管理等智慧应用功能。具体包括故障、状态修的自动提报，基于实时状态的故障闭环管控，面向调度的维修监控，基于远程感知的巡检、检修管理，根据设备运行参数、故障信息等计算设备健康评价指标，开展工时成本分析、维保质量指标、统计报表等维保决策分析管理，结合历史维修数据、设备状态、人力投入情况、远程巡检功能优化修程修制等。

5 结语

依托物联网、大数据分析、人工智能等新一代信息技术的广泛应用，城市轨道交通智能运维的研究在快速发展，也给南宁地铁机电设备运维模式由传统模式转向智能化提供了参考和借鉴。随着南宁地铁线网规模的不断扩大，建设适合于南宁地铁机电设备的智能运维体系，降低成本，提高整体运维水平，实现设备的全生命周期管理，将更有利于公司的可持续发展。