地铁智慧运维平台建设方案研究

赵玉才，胡信超

（积成电子股份有限公司，山东 济南 250010）

0 引言

随着各地区地铁线路的陆续投运，各轨道交通集团树立了建设安全可靠、高效集约、网络化[1]的城市轨道交通并使其可持续发展[2]的战略目标，这使各运维管理部门面临巨大挑战，尤其在网络化条件下城市轨道交通关键设备的系统维护与全寿命周期管理等需求不断增加，也带来了更大的困扰[3]。如何在保障轨道交通系统安全可靠运营的基础上最大限度降低维修成本，满足环境可持续发展战略要求的同时提升轨道交通设备智能化管理水平[4]，成为了城市轨道交通建设和发展的目标之一。这也对人员数量、专业知识、信息管理、设备维修等多方面提出了更高的要求[5]。

传统模式下，各地城市轨道交通集团采用综合监控系统对大多数的地铁设备进行实时状态的监控[6]，取得了一定的效果。由于该系统多以系统之间数据接口的方式进行设备状态的获取，虽然一定程度上减少了系统之间的数据孤岛，但是针对本身无法确定自身故障状态的设备，综合监控就显得无能为力。

由于设备故障或隐患发现不及时，引起地铁线路停运或更加严重后果的现象屡见不鲜[7]。对于提高运营检修力度，仅仅依赖增加运维班组人员数量、加大巡检力度显然不是最佳解决方案。为了适应新的运营模式，不仅设计本平台像综合监控系统一样通过接口方式采集设备或系统实时状态数据，而且通过增加智能传感器、智能机器人等设备，利用视频分析技术、移动APP、智能操作票、移动5G、天气信息接入等技术手段，全面监测地铁自动化设备运行状态，有效地发现隐患或故障。技术手段如图1所示。

1 地铁智慧运维平台架构

平台采用B/S 架构实现，由应用层、平台层和感知层[8]组成，如图2所示。

图2 平台架构

底层的感知层主要通过传感器、视频、机器人以及其他系统接口实现数据采集。也就是说，数据采集主要通过两种方式进行：第一种，采用系统接口采集数据，如资产管理数据、调度自动化数据等；第二种，如果被监视设备无法通过接口提供故障状态，本平台会为该设备加装智慧传感器、智能机器人等作为辅助方式进行故障状态的采集。

平台层主要由智能化平台[9]和软件平台组成，通过基于云计算、大数据清洗、物联网、传感器的边缘计算、多维分析和智能图像分析等手段，对采集到的数据进行加工处理，为应用层的各类应用提供数据来源。

应用层通过对平台层处理后的数据进行二次加工，为运维人员提供设备状态告警、设备同工况分析、机器人和视频辅助决策及智能操作票[10]等功能，实现关键设备及场景的实时监视、关键业务全流程管控、生产管理层层穿透，提升设备与环境状态感知、辅助决策以及生产指挥能力。

2 运维平台设备和技术

2.1 主要设备

2.1.1 智慧传感器

机电类设备故障状态一般无法通过MCC（智能低压）[11]或BAS（环境与设备监控）系统采集，但是设备的正常运行对地铁环境的维持非常重要，如水泵、风机、组合式空调机组等，尤其针对安装在吊顶上的风机设备，运维人员不方便检修设备状态和设备固定姿态是否发生偏移。针对该类设备可以通过安装一体式智慧传感器实时分析震动、姿态，并通过安装边缘计算模块[12]，减轻智慧运维平台数据计算量。设备震动、姿态采集传感器一般采用抱箍方式进行安装，如图3所示。站台门、电扶梯、直梯等设备也主要由电机类设备组成，同样可以采用类似的方式进行震动、姿态传感器的安装。

图3 震动、姿态传感器安装方式

机房环境、机柜环境、变压器运行状态等也是运维工作中的重点监控对象，但是传统的监控系统无法完成相应数据的采集，如房间温湿度、机柜TVOC（总挥发性有机化合物）、SF6 气体浓度[13]等，需要分别安装温湿度传感器、特定气体传感器等。安装及监测方式相对简单，此处不再赘述。

2.1.2 智能机器人

轨道交通集团的运营单位一般分为多个设备巡检班组，通常包括通信和信号专业、风水电专业、自动化专业等方面的专业人员。而相对于整条地铁线路，班组人员数量较少，无法实现所有车站每个设备的日巡检，或在恶劣天气下的更高密集程度的巡检任务，尤其有些设备机房处在隧道区间，无法在运营期间实现设备巡检。

为了最大限度地减轻人工巡检工作量，实现重要时间段的密集巡检，或全天候的巡检工作，本文引入了智能机器人。智能机器人是一项应用范围广且十分成熟的巡检技术，早在上世纪八十年代欧美发达国家就开启了电力巡线机器人的研究[14]；经过四十年的发展，国内智能机器人的使用场景和机器人的远程控制技术、多传感器信息融合技术、导航定位技术、图像识别技术、红外检测技术、视频采集技术等都得到了多方验证[15]。

本平台主要通过机器人来识别设备状态灯的异常、开关旋钮的非常规状态、表盘的指针数据、表盘LED 数据、设备外观、设备声音、设备温度、破损绝缘等。对于机器人的视觉盲区，可以通过加装反光镜的方式进行弥补[16]。

针对机器人巡检，平台提供多种模式进行，如例行巡检、特殊情况巡检、专项巡检、熄灯后巡检等。对机器人识别出来的故障信息，平台能够自动生成巡检报告，并将巡检过程中的视频信息进行存储，经过人工确认后自动生成缺陷记录，并自动启动消缺处理流程。

2.2 主要技术

2.2.1 视频分析

在环境相对恶劣或危险的位置，作为机器人巡检的一种补充手段，可以通过固定摄像头对现场进行实时监视，如重要变压器房间、隧道风机房间等，如果仅仅将视频信号接入到本平台，还需要人工辨别画面内容或人工回放历史记录进行设备状态的判断，那么视频数据的引入仅仅是锦上添花，无法真正地解放劳动力。

本文设计平台能够根据巡视计划自动调整摄像头及云台参数，分时监视站内主要设备及周边环境，利用智能图像识别引擎提供的各类站内异动识别算法，实现设备智能巡视，提高摄像头的利用率和设备巡视覆盖率。同时通过视频分析技术[17]，对进入到机房等特定区域的人员自动进行未带安全帽识别，对非登记人员进行拍照取证，对如图4所示的鸟类及异物其他入侵的情况进行自动告警，对非法设备状态进行分析告警。

图4 鸟类及其他异物入侵情况

视频分析的另外一个典型案例即对隧道风机配套的连锁风阀非法状态进行监控[18]，如果该设备处于非全开或全闭合状态，则会对隧道风机的正常运行造成不可估量的影响。

本平台通过先检测后分类的视频分析技术，完成风阀状态的识别，整体流程为：

（1）在视频上进行风阀整体框架的检测，采用Cascade R-CNN[19]算法，通过级联几个检测网络达到不断优化预测结果的目的；

（2）将上一步检测的风阀框架结果输入到分类网络中，采用EfficientNet[20]分类网络，使用一个简单而高效的复合系数从深度、宽度、分辨率三个维度放大网络；

（3）通过分类网络的结果识别风阀所处的状态。

通过上述视频分析的步骤，可以识别出风阀全关、全开及中间非法状态，同时如果平台识别出风阀正在动作过程中，则不会判断为设备故障；如果视频画面无明显变化，且处于非法状态，则会自动提示告警，如图5所示。

图5 风阀状态识别

2.2.2 移动APP

地铁各个班组的巡检人员大多数时间都在巡检的现场或去巡检的路上，没有太多的时间围绕在电脑旁实时查看平台各类告警、故障和视频信息，无法了解现场的实时状态，同时已处理的故障信息也无法及时同步到平台中。为了解决该问题，平台引入了移动APP 和移动终端等新型物联网技术。

底下的网友们一边倒地喷那个司机。大家纷纷留言，“这场雪太大了，环卫工人凌晨就起来工作，多不容易，竟然还好意思破坏环境”、“那是中央大街，如果有垃圾没及时处理环卫工人是要被罚款的”、“真想人肉那个司机，什么素质啊”

通过移动APP 为相关专业运维人员提供现场管理的工具和手段，实现业务流程闭环和空间作业闭环，能够提升工作效率和工作质量。移动终端的应用主要包括消息提醒、日常巡检、交互式故障处理和设备状态监控等功能。

用户登录到平台后，可在首页显示的公告信息主要包括：各部门/工班注意事项、当前集团的重要事项、当前用户收到的工单提醒信息、告警事项、当前用户角色相关的各类工单完成情况统计信息、运维管控平台后台发布的各种公共信息等都可同时在PC 端和移动端显示。

与运维管控平台的巡检管理功能结合，实现巡检工作闭环管理。根据运维管控平台派发的巡检工单，应用移动终端实现巡检结果的上传与确认。

运营维护管理人员可以通过移动终端对整个平台的设备设施、物资进行编码统一管理[21]。同时将现场巡检工单电子化，并具备自动填写部分内容的功能，如时间、人员、温湿度、照片上传等。

当车站值班人员/巡检人员发现现场故障时，可以通过故障报修功能，发起故障维修工单。故障报修记录故障描述、故障类型、故障时间、报修时间、报修人、具体故障内容和位置等。客户端故障上报支持拍照及上传照片，方便调度及维修人员对故障做出预判。

图6 移动APP

离线维修工单列表展示的是本地离线未同步的工单，上线执行同步后，完成同步的工单从此列表移除。

工单类型包括巡检工单、故障维修工单、紧急抢修工单、事件报告工单等。工单内容包括：工单编号、工单对应设备、工单工作内容、反馈信息、流程程序、接单人信息，并可附插图信息等。

鉴于各个地铁单位在地铁建设初期就一起完成了操作票系统的建设，本平台可以通过接口的方式与操作票系统形成闭环。

2.2.3 移动5G

由于本平台在已建成的地铁环境中实施，除了减少光纤、网线等设备的敷设成本，降低施工难度，还可以减轻地铁各班组的协调复杂度。同时，新建地铁线路5G 信号全部覆盖，基于5G 网络的高宽带、广连接、低延时的特点[22]，平台数据的传输统一按照5G 模式进行建设。

传感器设备数据通过硬线或网络方式接入到就地化的POE 交换机[23]，POE 交换机通过连接的5G 网关与本平台服务器所在的5G 网关进行通信，实现数据通道的5G 传输。传输通道架构如图7所示。

图7 5G 架构

2.2.4 天气信息接入

地铁线路大多采用地下站方式进行建设，不仅可以节约大量城市用地，同时具有诸多其他优势。但是近几年各大城市都遭遇罕见特大暴雨的袭击，尤其是2021年的郑州特大暴雨，不仅导致地铁全线瘫痪，同时造成了大量的人员伤亡，其中车站排水系统以及其他细节的设计缺陷占据着重要因素[24]，值班运营人员的巡检力度和巡检意识不到位更是导致问题频出的主要原因。

受限于地铁车站的数量较多，运维值班人数相对较少，仅仅依赖加大值班人员的巡检周期根本无法满足恶劣天气下的巡检需求。

鉴于此类情况，本平台通过防火墙的方式接入天气信息[25]，在遇到特殊天气情况下，平台自动启动恶劣天气巡检模式和特殊设备巡检模式，加大机器人等辅助设备的巡检力度，并自动将水浸等传感器设备的告警阈值降低，提高传感器告警的敏感度，防止任何隐患的疏漏。

3 场景应用

以上内容是对实时数据采集、告警的描述，在此基础上本章从功能和数据方面进行了提炼。

先要总结的是设备之间的智能联动，如巡检人员使用门禁卡进入机房，或触发现场电子围栏等设备，则会自动联动部署在该机房中的摄像头和智能照明等设备，摄像头会自动将该巡检人员的巡检路径进行存盘，智能照明也会自动启动。如果该运维人员为非法闯入，则会自动启动声光报警。

另外，系统还会根据实时采集到的设备运行状态对各类数据进行分析对比，如设备重过载分析、设备交叉对比、历史数据分析对比、趋势分析、同工况设备状态异常、全寿命周期管理等。

4 结语

地铁智慧运维平台是近几年各地地铁建设中的重点，国内众多城市均进行了相关尝试，主要集中在对关键设备设施进行全寿命周期的健康监测和故障智能诊断及成本分析方面，具体的解决方案不尽相同，但是还未形成行业标准[26]。

本文从智慧传感器、智能机器人等方面进行了介绍，较全面地描述了地铁智慧运维管控平台建设的重点和方向。以某地铁3 号线的建设为例，现场巡检班组由之前的一周一次车站设备巡检频率降低到两周一次，不仅降低了人工成本，同时能够保障所有巡检数据有据可查。