李昕娟 李娜

摘 要：為助力軌道交通領域的發(fā)展，響應國家建設“交通強國”“數(shù)字中國”的戰(zhàn)略，促進智能運維在智總城軌中的應用，文章概述了《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》中智慧城軌的內涵，指出智能運維是智慧城軌發(fā)展的重要內容，對智能運維技術以及架構進行簡要介紹，并在此基礎上，分析了智能運維在智慧城軌中的業(yè)務場景，通過將智能運維與車輛在途檢測、軌旁檢測、車輛檢修管理、場段管理等應用場景相結合，從而提升運維的可靠性以及運維效率，實現(xiàn)城市軌道交通智能運維，加速智慧城軌建設。

關鍵詞.智能運維：城市軌道交通：智能化應用

中圖法分類號：U270文獻標識碼：A

１ 引言

隨著人民生活水平的不斷提高，城市交通行業(yè)的蓬勃發(fā)展，在一定程度上緩解了目前城市道路資源緊張、交通擁堵帶來的發(fā)展壓力。截至２０２１ 年底，中國城市軌道交通線路長達９ １９２．６２ ｋｍ，僅２０２１ 年全年的新增運營線路長達１ ２２２．９２ ｋｍ。伴隨城市交通運營體量的增長，傳統(tǒng)的運維模式不再適應行業(yè)發(fā)展，其存在的短板逐漸暴露，給車輛運維帶來了極大的壓力。

在２０２０ 年１０ 月，中國城市軌道交通協(xié)會正式發(fā)布《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》，指出要推動高水平的智慧化城軌發(fā)展平臺搭建。在地鐵的運營過程中，檢修板塊占有十分重要的地位，地鐵運營單位為了保證車輛的安全性和可靠性，制定了包括日檢、半月檢、月檢、半年檢、年檢，以及小修、定修、架大修、大修等固定的修程修制。計劃修、檢的模式隨之帶來的是過度檢、修，造成大量人力、物力的資源浪費，無法形成地鐵運營的良性發(fā)展。智能運維是大數(shù)據(jù)時代下的一種創(chuàng)新模式，其利用人工智能、ＰＨＭ 技術、大數(shù)據(jù)技術等智能運維技術，促進計劃修、檢狀態(tài)向修以及檢的狀態(tài)轉變，對傳統(tǒng)檢修模式進行創(chuàng)新性變革，從而降低運維成本，提升運維可靠性，加快智慧城軌的建設速度。

２ 智慧城軌概述

《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》指出，智能運維安全是智慧城軌建設中的重要部分［１］ 。智能運維安全的主要目的在于通過云計算、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術手段，整合車輛、信號、供電等系統(tǒng)智能運維信息，形成基于綜合監(jiān)視、故障聯(lián)動分析、多專業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、全局核心數(shù)據(jù)展示等技術實現(xiàn)車智慧城軌的調度、監(jiān)控、應急指揮及智能化檢修等服務的綜合智能運維一體化平臺［２～３］ ，從生產、調度、決策、巡檢、應急指揮、運維監(jiān)管等多個方面，升級現(xiàn)有運維體系，優(yōu)化資源配置、提高智能化程度和運營效率，以及管控、安全保障能力與綜合監(jiān)管能力。

３ 智能運維技術概述

３．１ 智能運維技術

智能運維主要技術包含智能感知技術、ＰＨＭ 技術、邊云協(xié)同技術［４～５］ 、大數(shù)據(jù)技術、人工智能技術等。

（ １）智能感知技術利用振動傳感器、電壓傳感器、電流傳感器、圖像、紅外探測器、激光雷達等多種傳感器，采集車輛、軌旁、檢修、場段等實際應用場景下的信息，這些數(shù)據(jù)從不同維度覆蓋全運維場景的數(shù)據(jù)監(jiān)測，并作為智能運維中的基本信息，用于后續(xù)數(shù)據(jù)處理以及業(yè)務決策。

（２） ＰＨＭ 技術為故障預測與健康評估技術。ＰＨＭ 技術目前主要分為基于數(shù)據(jù)驅動的診斷與評估技術和基于機理的診斷與評估技術。基于數(shù)據(jù)驅動的診斷與評估技術在收集大量數(shù)據(jù)的基礎上，進行數(shù)據(jù)整理以及數(shù)據(jù)挖掘，形成有效的數(shù)據(jù)信息及數(shù)據(jù)評價準則，并依靠獲取的數(shù)據(jù)走勢，對車輛關鍵部件進行故障診斷以及健康評估?；跈C理的診斷與評估技術，以工作原理為基礎，以建立模型或人工經(jīng)驗為參考，建立評價指標，通過模型或者經(jīng)驗評價進行車輛關鍵部件故障預測及健康評估。

（３）邊云協(xié)同技術指的是邊緣側與云平臺側的資源協(xié)同［６］ ，涉及資源包括但不限于數(shù)據(jù)資源、存儲資源、計算資源，通過實際業(yè)務需求進行資源分配，降低單側的資源壓力，優(yōu)化資源配置，提升資源利用率。

（４）大數(shù)據(jù)技術包含數(shù)據(jù)預處理技術、數(shù)據(jù)存儲技術、數(shù)據(jù)安全技術、數(shù)據(jù)分析與挖掘技術等，大數(shù)據(jù)技術主要應用在數(shù)據(jù)平臺獲取智能感知層數(shù)據(jù)后，對數(shù)據(jù)進行處理及分析。大數(shù)據(jù)技術涵蓋智能運維整個數(shù)據(jù)處理過程，從數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)特征提取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，再到數(shù)據(jù)對決策的支撐，最后數(shù)據(jù)對應用業(yè)務進行閉環(huán)指導，從而提升運維能力。

（ ５）人工智能技術是大數(shù)據(jù)時代下的新興技術，在深度學習、機器學習、智能機器人、自動駕駛、智能檢修等方面應用廣泛［７～８］ 。將人工智能技術應用于智能運維中，用機器替代人工，提升了運維自動化水平，節(jié)省了大量人力資源，推動了軌道交通行業(yè)智能化發(fā)展。

３．２ 智能運維架構

智能運維架構主要包括感知層、數(shù)據(jù)平臺層、業(yè)務應用層，以及服務層（如圖１ 所示）。在感知層，主要進行數(shù)據(jù)的采集，包括通過車輛信息、軌旁監(jiān)測信息、場段信息、供電設備信息、信號設備信息、車輛檢修信息、巡檢信息等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)在采集完成后，通過４Ｇ／５Ｇ、Ｗｉ?Ｆｉ、以太網(wǎng)等方式傳輸至數(shù)據(jù)平臺，由數(shù)據(jù)平臺根據(jù)業(yè)務應用需求進行數(shù)據(jù)清洗、篩選、存儲、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)關聯(lián)等相關數(shù)據(jù)整理工作；隨后將有效業(yè)務數(shù)據(jù)分發(fā)至各個業(yè)務應用層進行決策，并將得到的決策信息反饋至監(jiān)控中心、決策中心、調度中心、支持中心，由各個中心的使用角色進行處理以及最終決策。

４ 智能運維在智慧城軌中的應用研究

４．１ 智慧城軌中的智能運維

智能運維在智慧城軌中的主要業(yè)務場景包括車輛在途信息監(jiān)測、軌旁監(jiān)測、線網(wǎng)線路監(jiān)控、車輛檢修管理、場段管理。智能運維在智慧城軌中的業(yè)務應用邏輯（如圖２ 所示）如下：數(shù)據(jù)手冊、車輛在途信息監(jiān)測數(shù)據(jù)、軌旁監(jiān)測數(shù)據(jù)將通過４Ｇ／５Ｇ、Ｗｉ?Ｆｉ 等多種網(wǎng)絡方式傳輸至線網(wǎng)線路監(jiān)控部分的健康管理系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理，并在數(shù)據(jù)基礎上進行運營監(jiān)控以及故障診斷，分別進行運營監(jiān)測、軌旁監(jiān)測、故障預測以及健康評估，根據(jù)運營監(jiān)測數(shù)據(jù)、軌旁監(jiān)測數(shù)據(jù)、故障預測結果、健康評估結果綜合評價后，得出故障診斷結果。故障診斷結果將形成故障事件，平臺將根據(jù)擬定的故障評價指標對故障事件進行評級，評級結果將以工單形式下發(fā)至車輛檢修管理以及場段管理；車輛檢修管理以及場段管理在接收到工單后，提取工單中的故障評級以及處置建議。輸出包含配件需求、人員需求、工作需求等要素在內的維修計劃建議，同時向ＤＣＣ和ＯＣＣ 系統(tǒng)下發(fā)調度建議，決定車輛是否入庫維修，在確認兩部分建議落實后，對已有的檢修計劃按照建議進行調整，并將檢修計劃派發(fā)至總控中心，由總控中心進行人員、設備、物料調度以及采取安全防護措施，將建議根據(jù)服務支撐板塊職能進行類別劃分，然后分別下發(fā)至配件管理、設備管理、檢修工藝、檢修資料，用于向現(xiàn)場配送物料、派發(fā)檢修作業(yè)、指定檢修工作人員以及對檢修工作人員進行作業(yè)指導；在現(xiàn)場完成車輛維修后，車輛信息將發(fā)送至車輛應用平臺進行車輛評估以及排車，檢修車輛將根據(jù)收到的車輛調度執(zhí)行車輛上線安排。

４．２ 智能運維技術應用

智能運維技術在城軌中的關鍵應用主要包含以下５ 個方面：車輛在途監(jiān)測運維應用、軌旁檢測運維應用、線網(wǎng)線路監(jiān)控運維應用、車輛檢修管理運維應用以及場段管理運維應用。通過對各個運維場景進行感知層數(shù)據(jù)采集后，依托數(shù)據(jù)平臺進行信息融合、數(shù)據(jù)分析、綜合監(jiān)測、統(tǒng)一指揮，從而實現(xiàn)城市軌道交通運維場景的數(shù)字化、智能化建設。

４．２．１ 車輛在途監(jiān)測運維應用

車輛在途信息監(jiān)測系統(tǒng)主要用于監(jiān)測牽引輔助系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、走行部、車門、蓄電池、ＴＣＭＳ、乘客信息、弓網(wǎng)、空調、防火等關鍵子系統(tǒng)。系統(tǒng)功能主要包含數(shù)據(jù)采集以及在途診斷兩個方面，其中數(shù)據(jù)采集一般由預埋在車輛各子系統(tǒng)的傳感器采集車輛各部件監(jiān)測關鍵信息（如表１ 所列），并將信息通過ＲＩＯＭ、車載路由等設備發(fā)送至車輛網(wǎng)絡總線，然后對平臺的數(shù)據(jù)進行傳輸以及車載數(shù)據(jù)存儲；車輛在途診斷主要由ＰＨＭ 對各車輛子系統(tǒng)進行監(jiān)測，向車輛網(wǎng)絡輸出故障診斷及預警信息、壽命評估信息。

４．２．２ 軌旁監(jiān)測運維應用

軌旁監(jiān)測用于監(jiān)測受電弓、車輪、踏面、車輛外觀、輪對尺寸等車輛關鍵部件，其主要檢測手段包括機器視覺、紅外檢測、激光檢測等。需要在軌旁預埋多種傳感器，列車緩慢通過傳感器設置區(qū)域，在不停車的情況下，獲取車輛外觀、輪對、踏面、受電弓等關鍵零部件信息，并將信息傳入平臺進行數(shù)據(jù)處理，然后輸出車輛及關鍵部件狀態(tài)信息。當出現(xiàn)異常信息時，輸出預警信息或自動報警信息，實現(xiàn)由人力檢向機器檢的轉變，在降低巡檢人員投入的前提下，增加日檢項點及頻次。

４．２．３ 線網(wǎng)線路監(jiān)控運維應用

線網(wǎng)線路的監(jiān)控，主要指的是對線路的監(jiān)控以及對線網(wǎng)的管控。線路監(jiān)控對從感知層獲取數(shù)據(jù)進行關鍵指標篩選，并對監(jiān)控車輛運行過程中的關鍵指標進行展示，涉及的關鍵指標包括但不限于線路車輛狀態(tài)、列車位置、配屬統(tǒng)計等信息。線網(wǎng)管控主要指在線路監(jiān)控的基礎上，對線網(wǎng)信息進行實時監(jiān)控，以圖表、數(shù)字等直觀的展示方式顯示各線路車輛的運行狀態(tài)、投運情況、故障及預警情況等。

４．２．４ 車輛檢修管理運維應用

智能運維下車輛檢修計劃區(qū)別于固定檢修計劃安排，為綜合考慮車輛行走里程、車輛行走時間、車輛ＰＨＭ 信息、車輛運營計劃、車輛段維保產能等要素進行綜合排布的智能檢修計劃管理。通過對已有的修程修制、工藝手冊以及現(xiàn)場數(shù)據(jù)（產品數(shù)據(jù)、物料數(shù)據(jù)等）進行數(shù)據(jù)整理，并將數(shù)據(jù)分為檢修工藝、修程、構型以及故障處置措施４ 大部分，形成數(shù)據(jù)手冊。其中，檢修工藝用于支撐檢修工藝流程并形成標準工藝庫，修程則用于檢修修程管理及修程優(yōu)化，構型則用于產品的主構型以及實例化構型，故障處置措施用于支撐故障處置以及應急故障處理。車輛在途監(jiān)測系統(tǒng)向整車履歷以及部件履歷中輸出車輛在途信息，包括車輛運行里程、運行時間、故障級預警信息等。車輛檢修管理根據(jù)車輛在途信息以及該車輛在數(shù)據(jù)手冊中的對應信息定制出檢修計劃，再根據(jù)車間的維保產能以及車輛運營計劃安排，向車間派發(fā)相應的生產計劃，由生產計劃分別下發(fā)排產計劃以及配件計劃，最后由車間根據(jù)排產計劃以及派發(fā)到現(xiàn)場的配件執(zhí)行檢修任務。檢修任務完成后，車輛檢修、配件更換等信息將納入履歷信息管理，作為優(yōu)化數(shù)據(jù)手冊的輸入材料。

４．２．５ 場段管理運維應用

在智能運維下的場段管理，為在建立資產電子化臺賬的基礎上進行資產數(shù)據(jù)采集，搭建資產履歷平臺，構建設備資產維護維修標準化體系，以數(shù)字化管理替代傳統(tǒng)紙質管理。根據(jù)資產數(shù)據(jù)，形成設備利用率、完好率、閑置率、停機率等關鍵資產評價指標體系建議，對資產進行實時監(jiān)控，并明確資產及其相關責任人之間的關系，從而實現(xiàn)設備高效管理。

資產管理系統(tǒng)根據(jù)資產巡檢計劃向責任人派發(fā)設備巡檢任務，責任人根據(jù)巡檢任務中的巡檢路線、巡檢清單、重點巡視對象等關鍵內容開展工作，巡檢設備在開啟巡檢任務后，自動記錄實際巡檢路線，隨機進行作業(yè)拍照。待任務完成后，巡檢執(zhí)行路線、巡檢記錄圖像、巡檢時間等過程信息均將上傳至資產管理系統(tǒng)，用于進行資產狀態(tài)記錄及追溯。除此之外，資產負責人在巡檢時可隨時通過巡檢設備上報異常情況，并向資產管理系統(tǒng)建議重點巡檢內容，由資產管理系統(tǒng)將建議內容派發(fā)至后期的巡檢任務清單。

４．３ 效益分析

近年來，地鐵逐漸成為人們主要的出行方式，城軌車輛運維的任務量不斷加大，因此需要在提升運維效率的同時保證車輛的安全可靠性。傳統(tǒng)的運維模式主要依靠人工手記檢修內容、故障內容，在記錄完成后，再由人工進行電子版錄入，且各作業(yè)系統(tǒng)（如物料系統(tǒng)、生產系統(tǒng)、車輛檢修系統(tǒng)等）相互封閉，需要由人工進行系統(tǒng)間數(shù)據(jù)傳遞，用以維持正常作業(yè)。在運維任務激增的狀況下，此類工作消耗了極大的人力及物力資源，且無法保證運維作業(yè)的可靠性。將智能運維技術應用于智慧城軌場景，能夠高效合理地進行現(xiàn)有資源配置，在現(xiàn)有人力資源基礎上，提升作業(yè)效率，保證作業(yè)正確率。城軌運維的傳統(tǒng)模式以及智能運維模式的對比如表２ 所列。

５ 結束語

基于智能運維技術的應用，能夠實現(xiàn)智慧城軌下的城市軌道車輛運維服務新模式，通過大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新興技術手段，打造運、檢、修一體化平臺；構建數(shù)字化、標準化體系及模型，建立數(shù)據(jù)手冊、知識圖譜，促進計劃修檢向狀態(tài)修檢的轉變；通過故障診斷、健康監(jiān)測及壽命評估、軌旁檢測、數(shù)字化檢修管理、智能場段管理的應用，提升檢修能力以及故障處理能力，提高城軌車輛的安全運營能力，從而促進生產資源在檢修環(huán)境中的合理配置，加速智慧交通一體化推進，實現(xiàn)軌道交通數(shù)字化智能化發(fā)展。

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作者簡介：

李昕娟（１９８９—），碩士，工程師，研究方向：軌道交通智能技術。