集约化维护新模式下超大城市轨道交通运维增强平台建设

韩斌，代伟，赵媛媛，宋宇，鄂淳，王嘉宁，魏秀琨，冯国强

（1.同济大学 铁道与城市轨道交通研究院，上海 201804；2.上海轨道交通检测认证（集团）有限公司，上海 201804；3.北京市地铁运营有限公司，北京 100044；4.北京京城地铁有限公司，北京 102206；5.北京地铁科技发展有限公司，北京 100072；6.北京交通大学 先进轨道交通自主运行全国重点实验室，北京 100044）

0 引言

城市轨道交通是全面开启建设社会主义现代化强国的重要支撑，是建设交通强国和智慧城市的重要组成部分。根据我国城市规模划分标准，目前有7座超大城市，分别为北京、上海、广州、深圳、成都、重庆、天津，其中前6 座城市的轨道交通里程均已突破500 km［1］。经过50 多年的发展，城市轨道交通已成为超大城市的主导交通方式。以北京地铁为例，从1969 年1 号线开通至今，共有运营线路27 条，运营总里程807 km，车站475座，各专业维保人员近万人。

超大城市轨道交通维护存在建设跨度时间长（设备型号制式多）、线网运营里程长（设备保有量大）、设备服役负荷强、安全保障要求高、系统运行协同难、巨型系统维护难、企业运维成本高等突出问题［2］，具体为：（1）在初期建设过程中，因缺乏运维经验，只能采用设备供应商推荐的维保规程；（2）新线建设时各类设备设施均以线路为单位进行采购，导致不同线路的设备设施分属多家供应商，其维保规程各有不同；（3）由于建设初期无法对未来的城轨交通网络化运维给出精准预测，当线路增多后，面对日益增加的各类设备设施，在天窗期时长不变的情况下，加大了各专业运维压力。

面对上述问题和困难，迫切要求运营公司转变传统发展模式，以安全、降本、增效和乘客满意度提升为目标，构建网络化智能集约维护新模式体系来指导生产管理模式转变［3-4］。集约化是指集合要素优势、节约生产成本，从而提高单位效益的方式。城市轨道交通集约维护，意在将超大城市轨道交通网络进行区域化梳理，对各区域的运维资源进行解构和重构并统筹调配，打破分线路和专业化运维传统模式，提高运维效率和质量，降低运维成本和风险，实现运维的智能化和标准化。随着城市轨道交通网络不断完善，网络节点数量增多，边际投资效益明显，市场开发、设备维修、备品备件、人员培训方面实现资源贡献，网络化运营效益会形成规模经济效益。从广州市2020 年轨道交通线网来看［5］，已经实现了车辆基地、主变电所、车辆厂架修、备品备件采购和库存等的网络化，利于形成规模效益，降低管理成本，实现网络运营经济效益。此外，可通过运维增强平台建设，加快推进业务流程的信息化、关键设备设施状态感知的数字化以及典型重要应用场景的智能化。

1 超大城市轨道交通智能集约维护新模式

1.1 超大城市轨道交通网络化维护总体规划

将超大城市轨道交通网络化维护分成4个阶段，不同阶段网络化维护特征见图1，根据线路规模分析各阶段对于运维的不同需求点，基于RAMS基础要求，面向安全、高效、成本优化以及乘客满意度，从具体产品、专业维修、线路级综合维修和线网级智能运维4个阶段建立分级维护体系模型。

图1 不同阶段网络化维护特征

1.1.1 网络化维护建设初期

在网络化维护建设初期，即完成1～5条运营线路建设或运营里程达到100 km 前，该阶段的特点是以线路建设为抓手，以安全为第一要务，保障乘客出行，保障设备设施可靠运行，此阶段中由于需要维保的设备设施数量和种类不多，因此可基于各供应商建议的维保规程对具体产品进行作业，通常在此过程中是以遇到故障后根据故障重要程度进行维修，首要目标是快速恢复线路正常运营。

1.1.2 网络化维护发展期

第2阶段的量化指标为完成6～20条运营线路建设或运营里程达到500 km 前，该阶段的特点为伴随需要维保的线路增加，需要投入更多的资源来完成相关设备设施的维保，可通过设立运营分公司和专业分公司的形式，对车辆、供电、线路、通号、机电等关键设备设施开展计划性维修，完成对各线路设备设施的保障。

1.1.3 网络化维护成熟期

第3 阶段的量化指标为完成21～40 条运营线路建设或运营里程达到1 000 km 前，该阶段的特点为以运营分公司和专业分公司为主体的维保体制成本日益增高，需要从集团层面统筹资源，建立网络化智能集约维护体系，初步实现跨线路区域化集中调配，以线路集群为对象进行集约维护，建立以状态全面感知加预测的状态维护，初步实现跨专业综合维修。

1.1.4 网络化维护稳定期

当网络化运维来到第4 阶段，即达到40 条以上运营线路建设或运营里程达到1 000 km 及之后，标志着其网络化运维条件已经具备，在该时点上，通过线网级运维模式，打破线路界限、专业壁垒、分公司界限，基于网络化运维平台，实现网络化智能化运维策略，实现维保成本稳定下降（不含新线开通以及设备设施更新改造经费）。

1.2 超大城市轨道交通智能集约维护新模式

1.2.1 总体框架

针对地铁运维作业中存在的应急维修响应速度慢、故障处置速度慢、设备设施全生命周期编码不一致、状态修设备设施比例低、故障处置案例信息化不足和缺乏统一的支撑平台等问题。构建面向运行和服务的网络化智能集约维护新模式框架体系，重点包含以下内容：

（1）对维修作业区间进行重新划分，部分专业进行跨线路区域化管理，整合站内维修作业人员，成立综合维修部门，重新调整维修人员的角色，对应急维修人员进行统一调度，形成高效协作和一人多角色的组织管理模式。

（2）依托UWB 北斗室内定位技术，实时获取相关维修人员和维修设备设施的位置信息，对维修人员进行综合调配。

（3）依托5G 专网，建设在线维修支撑系统，支持远程视频传送，专家在线应急会商，同时也可以邀请各设备设施供应商进行联合在线会诊。

（4）不断推进各种新型设备设施状态智能感知技术的应用，对各种设备设施状态进行全面感知，建立相应设备状态评价、故障致因分析、故障预测、维修决策模型和案例库，推进各专业设备设施的状态修。

1.2.2 区域化应急联动抢修新模式

基于空间最优路径原则、网络效益原则、设备制式相近原则、规模均衡原则，通过UWB 北斗室内定位技术对设备及人员精准定位，结合智能运维增强平台统一下发故障信息及应急人员调度，实现应急区域化综合抢修和设备故障快速定位及快速处置。区域化应急联动抢修概念图见图2，图中蓝色数字表示目前的运营区域化划分，黑线表示在线路继续增加后，优化线网区域化划分规划。若在现场处置人员遇到自身无法解决的故障，可通过手持终端利用5G 通信申请远程技术支持，通过专家后台辅助更快速高效进行应急处置。

图2 区域化应急联动抢修概念图

1.2.3 时空融合综合巡检新模式

将具有相同作业空间的巡检业务与人员整合，不同专业巡检人员在同一窗口期同一空间组成综合维修小组（见图3）。根据智能感知装备回传的设备设施监测数据，进行确认核查，该模式相较计划性日常巡检，进一步提升维护效率。此外，借助UWB 北斗室内定位技术对设备及人员精准定位，可由算法优化综合巡检小组的巡检路线，提高巡检效率的同时加强对维护人员的管理。

图3 时空融合综合巡检概念图

1.2.4 综合智能状态维修新模式

同一场景或地点，不同专业维修人员协同开展跨专业综合维修作业，组成综合维修班组，利用统一时间窗完成工作（见图4）。基于智能感知技术获取关键设备设施的监测数据，建立状态评价、故障致因分析、故障预测、维修决策模型和案例库，实现故障预警并自动派送工单，将故障设备涉及的不同专业维修人员协同开展维修任务，使各专业有机融合高效协作。

图4 综合智能状态维修概念图

2 超大城市轨道交通网络化运维增强平台建设

2.1 网络化运维增强平台总体建设目标

针对超大城市轨道交通各维护专业系统烟囱式分散建立，不同线路、不同专业、不同业务系统间数据集成度低、互联互通性差等问题，面向车辆、供电、线路、通信、机电等多专业智能维护需求，构建超大城市轨道交通网络化运维增强平台，结合智能集约维护新模式，实现关键设备设施的状态监测、应急响应、维修策略优化以及备品备件智能资产联动［6］的全生命周期管控，最终实现超大城市轨道交通关键设备设施的安全保障能力提升、维护效率提升、运维成本下降以及乘客满意度提升。

2.2 网络化运维增强平台构建

在总体规划、系统研究、分步实施总体战略方针指引下，首先结合智能运维新模式和未来技术方向，形成基于网络化集约化的智能运维总体规划；然后对于整体运维背景下的车辆、供电、通号、线路等专业打通接口和堵点并形成整体，将典型研究成果在北京地铁进行试点部署；通过3年的建设实现单条线路示范应用，最终将示范成果推广至北京地铁全线网以及全国各地铁线网。

2.2.1 平台系统架构

根据智能运维需求，结合超大城市轨道交通运维服务业务，明确基于云化、分布式和微服务化的技术架构，突破多元异构数据接入、模型构建、故障预测等难点技术，建设运、检、修一体化的网络化运维增强平台（见图5）。

图5 网络化运维增强平台系统架构

（1）IaaS层：主要以智能感知装备为平台提供监测数据支撑，通过对基础计算、存储、网络资源虚拟化，搭建统一资源池，为上层的应用与服务提供统一资源调度和监控管理，支持按需分配与弹性扩展。

（2）PaaS层：主要构建网络化运维增强PaaS平台，实现大数据处理的DPaaS服务和应用服务的IPaaS服务。

（3）SaaS 层：主要构建网络化运维增强应用平台，实现应急响应、维修策略优化、维修计划管理、监控中心和故障诊断预测等业务应用。通过网络化运维增强平台服务应用，结合网络化集约维护新模式，提升运营安全性和可靠性。

2.2.2 平台功能架构

通过智能感知技术实现关键设备设施的状态监测；通过边缘计算、深度学习预测算法实现故障趋势预测；通过UWB 北斗室内定位技术与工单报送系统联动实现应急维修响应；通过多目标优化和资源配置等技术实现维修策略优化调整；通过构型技术及多元数据融合实现关联备品备件优化、设备设施运行状态与资产信息全寿命周期实时联动，网络化运维增强平台主要功能架构见表1。

表1 网络化运维增强平台功能架构

2.3 北京首都机场线典型示范应用

2.3.1 示范应用整体架构

北京首都机场线于2008 年7 月19 日开通运营，目前由北京京城地铁有限公司负责运营，由北京市地铁科技发展有限公司实行单线路综合专业维修。从结构上来看，3号航站楼为高架站，其余均为地下站；从运营条件来看，三元桥为中间站，其余均为近端站。最小站间距约为3.1 km，与其他轨道交通线路约1 km 的站间距相比，区间长度显著增大，为列车高速运行，实现机场线“安全、快速、舒适”优质服务的功能定位提供了基础条件。以其作示范旨在为构建可复制、可推广的安全、便捷、高效、国际领跑的城市轨道行业典范提供技术支撑和模式示范。网络化运维增强平台（见图6）面向车辆、供电、线路等多专业智能维保需求，依托于北京地铁首都机场线部分创新型设备开展典型示范应用，集成车载PHM系统、轨道在线检测、车辆结构在线监测、隧道检测、AR 辅助制动维修、供电/通信机房自巡检、车辆段车底自巡检、AR辅助车门维修等智能感知装备，实现关键设备设施的状态监测、故障预测、维修策略优化、应急响应、资产智能联动的全生命周期管控功能，保障超大城市轨道交通的设备设施安全性和维护效率提升。

图6 网络化运维增强平台

2.3.2 典型智能监测子系统

以目前迫切需要解决的保障安全、降本、增效为指导，部署了列车智能感知系统、车站智能感知以及场段智能维护增强系统，下面以搭载式轨道健康状态综合检测子系统、场段车辆车底自巡检子系统、车辆故障预测与健康管理子系统为例进行说明。

（1）搭载式轨道健康状态综合检测子系统（见图7）。该子系统针对钢轨廓形、轨道不平顺、钢轨表面伤损、扣件、轨枕、感应板缺陷以及车辆平稳性进行综合检测［7］，通过对多维检测数据进行综合分析，实现基于轨道状态与车辆运行状态稳定性稠合分析的轨道服役状态评估。检测装置在运行过程中通过智能算法识别轨道缺陷，并记录缺陷图片、运行位置、时间、车次等信息，通过数据传输模块上传到地面数据中心。

图7 搭载式轨道健康状态综合检测子系统

（2）场段车辆车底自巡检子系统（见图8）。该子系统通过3D/2D视觉传感器，对螺钉紧固、部件表面外观、结构断裂、零件丢失、开关状态、易耗件尺寸等项目进行自动检测智能评价。对所拍摄的车底、车侧不同类型图像，根据不同适用部位，使用整体比对、定位部件局部比对、精扫部件局部比对，利用部件相互位置关系进行推理定位及匹配映射定位技术，将标准图像中关键区域映射至待检测途中，实现故障和目标定位。

图8 场段车辆车底自巡检子系统

（3）车辆故障预测与健康管理子系统（见图9）。利用先进传感技术获取列车运行状态数据，综合运用智能算法和模型对车载大数据进行挖掘分析，获取列车设备健康状态的定量知识，对列车关键系统和部件的性能检测和评估，检测和识别早期故障，进行中长期故障预测，为列车实现基于状态的均衡修提供支持，以达到在降低运维成本条件下确保行车服务质量目的。

图9 车辆故障预测与健康管理子系统

2.3.3 隧道智能运维典型场景

通过感知、定位、自动工单派送、维修调度审核、现场维修以及确认修复等6 个步骤完成预防性状态修，隧道智能运维典型流程见图10。

图10 隧道智能运维典型流程

（1）场景1：隧道病害感知及定位。基于激光雷达、摄像头及惯导多传感器构建的地铁隧道服役安全监测系统，实时在线监测隧道状态，基于语义分割识别算法实现隧道内异物和设备设施侵界辨识、隧道变形及沉降状态感知。发现病害后，系统会通过运维增强平台调用当前时刻的车辆定位（北斗UWB 时空一体定位技术）信息。

（2）场景2：自动生成维修工单。基于病害，系统将调用该定位区间隧道构型信息及维护台账，并根据病害类型和严重程度推荐相应维修建议方案，匹配相应维修材料和工器具，自动生成维修工单。

（3）场景3：报送维修调度审核。目前仍需要有一名综合维修调度人员，确认病害准确性，并及时将工单进行拒绝或发送。

（4）场景4：建维公司下发任务。由建维公司委派相关人员进行任务接受，基于工单告知故障位置、配件和工具需求。

（5）场景5：维修人员赴现场维修。若线路有异物或设备设施侵界，则列车立即停运，维修人员处于应急响应模式，根据工单的定位信息，携带工器具前往现场进行抢修；若发现隧道病害，则可在运营结束后由维修人员进行综合维修。

（6）场景6：病害排除及维修确认。当运维人员完成维修作业后，系统会对维修情况进行复核，即通过场景1的感知手段和数据分析方法进行病害识别，确认工单关闭。

2.3.4 示范应用的改进分析

通过对机场线示范应用的效果来看，在实现地铁智能转型中存在一些基础问题亟须跟进解决。（1）地铁系统的数据采集、存储和分析能力不足，无法充分利用大数据和人工智能技术提升运营效率和服务质量；（2）目前传统的检规、修规无法满足新模式下数字化智能运维的需求；（3）地铁系统的网络安全和信息安全风险较高，需要加强防护措施和应急响应机制，防止黑客攻击和数据泄露。

针对上述问题，建议采取以下措施。（1）加大地铁系统的数据基础设施投入，提升数据采集、存储和分析能力，建立完善的数据管理和共享机制，支持大数据和人工智能技术应用；（2）在机器人应用场景下的模式对检规、修规进行重新梳理和运作；（3）加强对地铁系统的网络安全和信息安全监管，制定严格的安全标准和规范，建立健全安全检测和审计制度，提高网络安全和信息安全的防御能力和应对能力。

3 结束语

网络化智能运维已是我国超大城市轨道交通行业的又一突破点，通过智能运维平台部署，能够对设备设施的状态进行实时监控，通过UWB北斗室内外定位系统，对于人-机-环-管实现全链路安全闭环，实现应急抢险、综合巡检、预防性状态修、辅助决策支撑。然而，技术创新只是手段，要真正实现安全、降本、增效和乘客满意度提升的目标，必须要通过管理模式创新，打破原有管理架构进行管理流程和业务流程再造。

首先，要加快构建城市轨道交通关键设备设施全生命周期管控方案。《城市轨道交通运营安全风险分级管控和隐患排查治理管理办法》［8］中明确指出了设施监测养护类风险（桥梁、隧道、轨道、路基、车站、控制中心和车辆基地等）以及设备运行维修类风险（车辆、供电、通信、信号、机电等），因此，对于关键设备设施监测及防护是保障超大城市轨道交通安全运营的重要手段。同时，应加强对于关键设备设施的全生命周期监管，依托运维增强平台建立设备设施基础构型及维修台账，记录试运行阶段、运行初期以及运行中后期各阶段数据，制定阶段分级检修机制，通过辅助预测设备设施服役极限，并与备品备件模块联动，完成预防性状态修。其次，需加快推进超大城市轨道交通设备设施智能化数字标准体系建立。随着逐渐增多的感知装备对轨道交通关键设备设施进行智能监测，监测数据的规范化定义就显得尤为重要，同样，在资产管理系统中，需要对物资编码进行详细划分，以使运维增强平台进行资产智能联动分析管理，车辆及设备设施的位置编码也尤为重要，特别是在应急维修过程中需要明确设备设施的具体位置。因此随着运维增强平台不断完善，迫切需要出台智能运维数字标准体系，来规范各系统之间的数据，最终形成各系统/平台之间数据互联、业务互通、资源共享。

回顾我国超大城市轨道交通建设历程，都经历了建设、发展、成熟直至稳定的阶段，目前应进一步总结超大城市轨道交通面临的问题和挑战，在城市轨道交通规划和建设之初，就应围绕超大城市轨道交通网络化方向进行有序规划。