無錫地鐵綜合監(jiān)控智能檢測(cè)維修平臺(tái)設(shè)計(jì)研究

趙 野，張 寧，劉德武，徐春峰，趙嘉偉

（1.無錫地鐵集團(tuán)有限公司運(yùn)營(yíng)分公司，江蘇無錫 214171；2.東南大學(xué)智能運(yùn)輸系統(tǒng)研究中心軌道交通研究所，南京 210018）

1 概述

城市軌道交通由于其安全、快速、準(zhǔn)時(shí)的特性，成為了大多乘客優(yōu)選的出行方式。隨著軌道交通運(yùn)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大，對(duì)運(yùn)維管理的要求也越來越高，如何在保障安全運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)上降低運(yùn)維成本、提升軌道交通設(shè)備智能化管理水平，成為當(dāng)下研究的熱點(diǎn)。目前多家軌道交通企業(yè)已經(jīng)建立獨(dú)立的設(shè)備管理信息系統(tǒng)，用于故障信息管理[1]、風(fēng)險(xiǎn)管控[2]、智能運(yùn)維[3]等，但此模式對(duì)設(shè)備故障預(yù)見性不足，同時(shí)也忽略了設(shè)備帶來的大量有價(jià)值數(shù)據(jù)。智能運(yùn)維系統(tǒng)是利用先進(jìn)傳感器技術(shù)獲取設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)信息，借助大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)修，該系統(tǒng)能大幅提高維修保障效率和設(shè)備可靠性，但獨(dú)立建設(shè)代價(jià)較高，不適合中小規(guī)模城市發(fā)展。

綜合監(jiān)控系統(tǒng)采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)和控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)軌道交通控制系統(tǒng)的集成化、數(shù)字化和智能化，集成和互聯(lián)了眾多的機(jī)電子系統(tǒng)，如電力監(jiān)控、環(huán)控、廣播、乘客信息、列車監(jiān)控、視頻監(jiān)控、門禁、火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)等，可提供設(shè)備的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)和重要報(bào)警信息等，可以為設(shè)備健康狀態(tài)分析[4]、故障預(yù)警[5]、狀態(tài)監(jiān)視[6]，設(shè)備控制[7]等提供海量數(shù)據(jù)。然而綜合監(jiān)控的應(yīng)用主要還是以設(shè)備本身的監(jiān)控為主，但對(duì)綜合監(jiān)控本身采集數(shù)據(jù)的深度挖掘和應(yīng)用處在起步和摸索階段[8]。基于綜合監(jiān)控的優(yōu)點(diǎn)及智能運(yùn)維的需求，本文以無錫地鐵綜合監(jiān)控為依托，搭建智能檢測(cè)維修平臺(tái)，分析監(jiān)控需求和功能需求，制定出該檢測(cè)平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)電及自動(dòng)化設(shè)備的狀態(tài)修。

2 現(xiàn)狀及需求分析

要研究搭建無錫地鐵綜合監(jiān)控智能檢測(cè)維修平臺(tái)，首先對(duì)綜合監(jiān)控系統(tǒng)、無錫地鐵目前維修現(xiàn)狀及平臺(tái)功能需求進(jìn)行分析，為平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)做好基礎(chǔ)。

2.1 無錫地鐵綜合監(jiān)控系統(tǒng)

無錫地鐵綜合監(jiān)控系統(tǒng)采用兩級(jí)管理（中央、車站）和三級(jí)控制（中央、車站、現(xiàn)場(chǎng)）的原則，集成了電力監(jiān)控（SCADA）、廣播（PIS）、閉路電視（CCTV）、屏蔽門（PSD）、火災(zāi)報(bào)警（FAS）、門禁（ACS）、環(huán)境與設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)（BAS）等子系統(tǒng)，由以太網(wǎng)交換機(jī)、前端處理器、實(shí)時(shí)服務(wù)器、綜合后備盤等主要設(shè)備組成，在功能強(qiáng)大的上位機(jī)集成軟件開發(fā)平臺(tái)的支持下，將各子系統(tǒng)的設(shè)備數(shù)據(jù)集中采集、統(tǒng)一處理，使管理人員及時(shí)了解設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)并對(duì)其進(jìn)行控制，提高車站運(yùn)營(yíng)和管理效率。

2.2 無錫地鐵運(yùn)維現(xiàn)狀

目前無錫地鐵設(shè)備運(yùn)維主要存在以下問題：

各專業(yè)、各線路分別進(jìn)行運(yùn)維管理，存在信息孤島，各系統(tǒng)的開放性差，專業(yè)間、系統(tǒng)間互聯(lián)互通困難；數(shù)字化、智能化程度低，智能感知水平有限，覆蓋范圍不全面，制約智能應(yīng)用和智能輔助決策等；仍常用故障維修和計(jì)劃維修，導(dǎo)致服務(wù)水平較低，維修成本較高；維修人員在日常維護(hù)和故障處理時(shí)，仍依靠人工完成數(shù)據(jù)采集、分析等工作，無法滿足高質(zhì)量的維修管理。

無錫地鐵目前的運(yùn)維現(xiàn)狀與日益增長(zhǎng)的智能維修需求的矛盾，需要迫切的研究出適合無錫特色的智能運(yùn)維方案，本文正是基于上述問題設(shè)計(jì)的基于綜合監(jiān)控的智能檢測(cè)維修平臺(tái)。

2.3 智能檢測(cè)維修平臺(tái)功能需求

智能檢測(cè)維修平臺(tái)是以綜合監(jiān)控采集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)綜合監(jiān)控部分子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分析處理，并補(bǔ)充部分設(shè)備接口和監(jiān)控需求，開放子系統(tǒng)內(nèi)部信息，標(biāo)識(shí)設(shè)備應(yīng)有的狀態(tài)和閾值，以達(dá)到提前預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的效果，檢測(cè)維修平臺(tái)的主要功能如下。

1）設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)檢測(cè)

本平臺(tái)可針對(duì)系統(tǒng)特有數(shù)據(jù)（設(shè)備累計(jì)運(yùn)行時(shí)間、累計(jì)故障次數(shù)、開啟次數(shù)）進(jìn)行檢測(cè)，并形成統(tǒng)計(jì)表。例如環(huán)控風(fēng)機(jī)系統(tǒng)中的頻率反饋、線電壓、線電流、功率反饋數(shù)據(jù)；給排水系統(tǒng)中水泵電流值、水泵過載數(shù)等。

2）設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)管

依據(jù)數(shù)據(jù)報(bào)表以及預(yù)設(shè)點(diǎn)表對(duì)系統(tǒng)中運(yùn)行狀態(tài)以及設(shè)備參數(shù)進(jìn)行分類監(jiān)視，并統(tǒng)計(jì)歷史記錄，形成統(tǒng)計(jì)表。例如：EPS系統(tǒng)中的電池柜溫濕度參數(shù)、設(shè)備房溫濕度參數(shù)；給排水系統(tǒng)中的水位狀態(tài)、水池長(zhǎng)漲趨勢(shì)；自動(dòng)扶梯系統(tǒng)中的運(yùn)行電流參數(shù)，以此來生成空載/負(fù)載運(yùn)行時(shí)間圖。

3）設(shè)備狀態(tài)評(píng)估及預(yù)測(cè)

設(shè)備狀態(tài)評(píng)估及預(yù)測(cè)是以設(shè)備的狀態(tài)為基礎(chǔ)，通過狀態(tài)檢測(cè)，狀態(tài)評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)來預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)。狀態(tài)檢測(cè)是采集設(shè)備一系列機(jī)、電、液、光等參數(shù)信息，而此功能在上述1）、2）中已經(jīng)提到，這些參數(shù)信息能真正的表明設(shè)備的狀態(tài)，然后通過分析判斷設(shè)備的狀態(tài)，最終做出相應(yīng)評(píng)估及預(yù)測(cè)。

4）設(shè)備模塊智能關(guān)聯(lián)分析

基于歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，依據(jù)設(shè)備模塊間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，引入因果關(guān)系檢驗(yàn)的思想并構(gòu)建模型。減少設(shè)備在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生多次告警，降低處理故障預(yù)警數(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備關(guān)聯(lián)恢復(fù)。例如：自動(dòng)售檢票系統(tǒng)中的設(shè)備紙幣接收模塊、硬幣模塊、發(fā)卡模塊3個(gè)模塊存在相互關(guān)聯(lián)關(guān)系。此功能可有效實(shí)現(xiàn)設(shè)備模塊的關(guān)聯(lián)恢復(fù)，也能一定程度上預(yù)測(cè)設(shè)備故障，以便及時(shí)采取預(yù)防措施避免。

5）設(shè)備故障率及維修周期分析

將設(shè)備故障率定義為運(yùn)行到某時(shí)刻尚未發(fā)生故障的設(shè)備，在該時(shí)刻后的單位時(shí)間內(nèi)發(fā)生失效的概率。基于大樣本故障數(shù)據(jù)，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)獲得的無故障運(yùn)行時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出設(shè)備故障率，并由此計(jì)算設(shè)備的維修周期。

6）智能故障預(yù)警

依據(jù)預(yù)設(shè)點(diǎn)表對(duì)無錫地鐵設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、故障狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)視，統(tǒng)計(jì)故障頻率及時(shí)長(zhǎng)，對(duì)特定故障發(fā)生超過正常頻率或持續(xù)時(shí)間超過正常時(shí)長(zhǎng)的設(shè)備發(fā)出檢查或維修提醒，并形成統(tǒng)計(jì)表，并根據(jù)數(shù)據(jù)和狀態(tài)統(tǒng)計(jì)報(bào)表給出故障分析。

3 智能檢測(cè)維修平臺(tái)設(shè)計(jì)

智能檢測(cè)維修平臺(tái)的核心是基于監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、采集數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)信息，借助大數(shù)據(jù)計(jì)算、云計(jì)算技術(shù)等手段，綜合考慮設(shè)備的可靠性和經(jīng)濟(jì)性，實(shí)現(xiàn)維修管理的智能化，從這個(gè)理念出發(fā)，來進(jìn)行智能檢測(cè)維修平臺(tái)的設(shè)計(jì)。

智能檢測(cè)維修平臺(tái)整體架構(gòu)可以定義為3層：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、應(yīng)用層，如圖1所示。

圖1 智能檢測(cè)維修平臺(tái)整體架構(gòu)Fig.1 Overall architecture of intelligent detection and maintenance platform

1）數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集是整個(gè)平臺(tái)的基礎(chǔ)，完成對(duì)機(jī)電設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)、性能指標(biāo)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集，滿足平臺(tái)數(shù)據(jù)獲取的需求。

采集層實(shí)現(xiàn)綜合監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的接入，并預(yù)留其他子系統(tǒng)的接口，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)議解析、編解碼處理后，上傳到數(shù)據(jù)處理層。

2）數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和對(duì)歷史數(shù)據(jù)的運(yùn)算處理，并定義標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)體系。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)用于落地運(yùn)維數(shù)據(jù)，可根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和使用場(chǎng)景，選擇不同的存儲(chǔ)方式，積累大量的運(yùn)維數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析相當(dāng)于“大腦”功能，利用人工智能算法，根據(jù)具體的運(yùn)維場(chǎng)景、業(yè)務(wù)規(guī)則，做出決策。

3）應(yīng)用層

應(yīng)用層主要依據(jù)地鐵運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)需要，以研究集成系統(tǒng)設(shè)備的應(yīng)用為目的，將研究思路和方法具體實(shí)現(xiàn)，例如設(shè)備設(shè)施的狀態(tài)修。并對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析、處理，最終對(duì)研究對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)、數(shù)據(jù)指標(biāo)等進(jìn)行多樣化呈現(xiàn)。

4 實(shí)施案例

以無錫地鐵三陽(yáng)廣場(chǎng)和南湖家園為試點(diǎn)站，搭建綜合監(jiān)控智能檢測(cè)維修平臺(tái)，開展機(jī)電自動(dòng)化設(shè)備智能檢測(cè)系統(tǒng)的研究。

4.1 系統(tǒng)組成

系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集機(jī)、實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器、Web服務(wù)器、工作站等設(shè)備組成。系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 智能檢測(cè)維修平臺(tái)系統(tǒng)實(shí)施圖Fig.2 System implementation diagram of intelligent detection and maintenance platform

數(shù)據(jù)采集機(jī)實(shí)現(xiàn)與FAS、BAS、PSD、ACS等系統(tǒng)的連接，可采集各系統(tǒng)內(nèi)部運(yùn)行參數(shù)及所連設(shè)備的累計(jì)運(yùn)行信息；實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和對(duì)歷史數(shù)據(jù)的運(yùn)算處理等，并滿足系統(tǒng)開發(fā)過程中所有對(duì)歷史數(shù)據(jù)及服務(wù)的需要；應(yīng)用服務(wù)器是依據(jù)運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)需要，以研究系統(tǒng)設(shè)備“生命周期”、“狀態(tài)修”為目的，對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)挖掘、分析和處理；工作站是對(duì)研究對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)、數(shù)據(jù)指標(biāo)等多樣化的呈現(xiàn)；Web服務(wù)器是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)訪問。

4.2 功能實(shí)現(xiàn)

以環(huán)控風(fēng)機(jī)為例，環(huán)控風(fēng)機(jī)由BAS系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控，通過智能檢測(cè)維修系統(tǒng)對(duì)采集的數(shù)據(jù)分析，可實(shí)現(xiàn)功能如表1所示。

表1 智能檢測(cè)維修系統(tǒng)的實(shí)施應(yīng)用Tab.1 Implementation and application of intelligent detection and maintenance system

可以看出，智能檢測(cè)維修平臺(tái)在監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對(duì)機(jī)電設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，可反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和具體故障信息，有助于第一時(shí)間做出預(yù)判和響應(yīng)，有利于加深維護(hù)人員對(duì)系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)，提高運(yùn)營(yíng)管理效率。

隨著系統(tǒng)功能的完善，以及智能維修的需求，可對(duì)重要設(shè)備的關(guān)鍵部件加裝傳感器，采集能直接反應(yīng)設(shè)備健康程度的狀態(tài)信息，經(jīng)此平臺(tái)接入數(shù)據(jù)層，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)修。

5 總結(jié)

本論文以無錫地鐵實(shí)際情況為背景，圍繞試點(diǎn)站情況通過需求分析、功能確定、架構(gòu)設(shè)計(jì)3方面具體對(duì)綜合監(jiān)控智能檢測(cè)平臺(tái)進(jìn)行具體介紹。此平臺(tái)可通過遠(yuǎn)程客戶端實(shí)時(shí)反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和具體故障信息，有助于第一時(shí)間做出預(yù)判和響應(yīng)；存儲(chǔ)和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，用于設(shè)備維護(hù)周期和全壽命周期的研究；所呈現(xiàn)的系統(tǒng)內(nèi)部信息，加深維護(hù)人員對(duì)系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)。在后期開發(fā)中，將通過科學(xué)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，積累設(shè)備維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，為回顧歷史數(shù)據(jù)及提出新應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持。