城市軌道交通信號設備智能運維系統設計

陶雨濛 王亮軍 衛 妍

（南京交通職業技術學院，江蘇 南京 211188）

0 引言

隨著城市軌道交通建設規模的擴大，線路上的信號設備不斷增多，維護管理難度也隨之增加。現有維護模式以計劃修為主，故障修為輔，維護效率較低，已無法適應現代化軌道交通系統的發展需求。當前以人工智能、大數據為代表的新一輪科技革命蓬勃發展，為信號設備維護提供了新的技術手段。《交通強國建設綱要》[1]明確提出“大力發展智慧交通，推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈以及超級計算等新技術與交通行業深度融合”的要求。對此，上海地鐵[2]、廣州地鐵[3]等多家地鐵公司已經開展了信號設備智能運維研究工作，基于設備狀態監測信息，提供信號設備健康狀態的預測評估和故障維修的決策支持。該文對城市軌道交通信號設備智能運維系統的設計方法展開研究，設計了基于設備全生命周期數據的系統架構、系統物理和邏輯框架，為系統開發與實現提供了頂層設計方案。

1 信號設備運營維護現狀

1.1 故障診斷依賴員工經驗

現有城市軌道交通信號系統中的維護支持系統[4]（Maintain Support System，MSS）為設備維護提供了狀態監測和故障報警功能，但其智能化分析水平有限，檢修過程中故障定位分析仍依賴現場作業人員的實踐經驗，花費時間較長，在很大程度上增加了人工維護的強度和成本。

1.2 維修周期制定不合理

目前國內地鐵公司主要采用“計劃修”模式，根據檢修計劃定期進行設備檢修作業。該模式下的維修周期未能有效結合設備的實際狀況進行彈性設置，對于運行狀態良好的設備可能造成過度檢修，而對于存在潛在風險的設備卻無法及時排查隱患，容易造成設備工況惡化甚至引發故障。

1.3 缺乏設備跟蹤管理機制

現場作業的檢修數據通常以手寫方式記錄在紙質檢修工單上，在交接班時進行人工交接，管理系統也未設置專門的工單管理功能，無法快速查詢設備歷史數據及故障統計情況，缺乏對設備的動態跟蹤管理。

由此可見，目前城市軌道交通信號設備維護模式在智能化、信息化管理方面相對欠缺，一方面未能有效地針對現有的設備檢測數據進行數據挖掘，為設備維護提供智能化技術服務；另一方面，忽視設備全生命周期檔案的建立，全生命周期是指設備從規劃設計、安裝調試以及運營維護，一直到設備報廢的全過程，而運營維護是全生命周期的重要階段，獲取設備運行過程中的狀態監測數據、維修記錄數據，有助于維護管理人員和作業人員及時掌握設備當前的運行狀態和未來的變化趨勢。

2 系統架構設計

城市軌道交通信號設備智能運維系統針對智能化運維管理需求，綜合考慮現有和未來新增的數據來源，采集信號設備實時狀態數據，通過數據處理和挖掘，支撐全生命周期的運維業務。系統架構包括感知層、處理層以及應用層3個層級，具備設備狀態在線監測、設備狀態預警預報、設備故障智能診斷、日常維護管理、應急指揮調度以及全生命周期數據管理6個功能，如圖1所示。

圖1 城市軌道交通信號設備智能運維系統架構圖

2.1 感知層

感知層是城市軌道交通信號設備智能運維系統的基礎，依托傳感器技術、視頻監測技術以及無線通信技術等多元感知技術，采集信號設備的實時運行數據。采集信息包括靜態信息和動態信息兩類，靜態信息為軌道線路地理信息和信號設備基礎信息，動態信息采集軌旁設備、車載ATP/ATO設備、聯鎖設備、ATS設備和DCS設備等信號以及與設備運行相關的狀態信息和報警信息，為智能運維系統提供全面的數據來源。

2.2 處理層

處理層主要負責對接入數據的處理和分析，通過數據清洗、匯集、轉換以及匹配等方式，對數據進行預處理，獲取標準化數據格式的多源異構數據。繼而依托數理統計、機器學習算法，構建基于監測數據的故障預測、故障診斷、維修優化、排班優化、應急預案生成以及仿真評估模型，實現設備異常狀態的量化評估和故障趨勢的預測分析，為設備維護日常管理和應急管理提供決策支持。

2.3 應用層

基于處理層獲得的業務數據，在應用層以數據可視化形式呈現設備狀態在線監測信息、狀態預警信息和故障診斷信息，維護管理人員可通過日常維護管理和應急指揮調度模塊向維護作業人員發布維修計劃或應急預案指令。可在全生命周期數據管理模塊對信號設備運營維護過程中產生的數據進行歸檔、查詢等。

3 系統邏輯框架設計

邏輯框架[5]從功能的角度描述復雜系統，闡明功能之間的關系和功能間的數據流向。圖2給出了城市軌道交通信號設備智能運維系統的物理框架，下面對各個模塊實現的功能進行描述。

圖2 城市軌道交通信號設備智能運維系統邏輯框架圖

3.1 設備狀態在線監測

系統設置三級監測界面，一級監測界面通過站場圖動態顯示設備運行狀況，方便維護管理人員監測全線設備狀態，二、三級監測界面分別顯示設備的線路分布和設備結構情況，當出現故障狀態時，維護管理人員可根據局部狀態監測情況，查看具體的監測指標信息。

3.2 設備狀態預警預報

基于歷史監測數據的故障預測模型，預測設備狀態趨勢，生成變化趨勢圖，判斷設備的健康狀況。當設備出現不良趨勢時，及時發布相應等級的預警信號，為維護管理人員優化維修計劃、確定維修項目提供輔助決策。

3.3 設備故障智能診斷

當實時監測數據發生異常變化時，系統提示報警信息。結合設備歷史故障信息及相關部件實時狀態，利用故障診斷模型，分析可能的故障原因，提供故障處理建議。同時根據故障對列車運行的影響程度，將事件類型劃分為一般事件和緊急事件，分別進行日常維護管理或應急調度指揮。

3.4 日常維護管理

日常維護管理分為維修計劃管理、維修工單管理以及交接班管理。

3.4.1 維修計劃管理

根據歷史故障診斷信息和預測故障信息構建的維修優化模型，系統動態生成維修計劃，維護管理人員可以根據實際需求對其進行修改。維修計劃包括作業時間及內容、人員安排、維修工具和備件準備等。排班計劃則在維修計劃的基礎上，建立排班優化模型，綜合考慮設備維修時長、維修人數以及維修路線等因素，從而對資源進行合理分配。

3.4.2 維修工單管理

維護作業人員根據系統排班計劃，執行維修任務。在維護過程中，作業人員通過移動終端輸入維修過程中的檢測數據和結果，在線填寫維修工單。作業結束后，維護管理人員可對其進行查詢和審核。

3.4.3 交接班管理

根據排班及任務完成情況，系統自動生成交接班日志。在交接班過程中如果存在未完成的維修任務，就設置接班人員維修任務待完成提醒。

3.5 應急指揮調度

應急指揮調度分類存儲各類重大故障的應急處理預案，通過仿真模型評估預案的應用效果，維護管理人員可通過三維仿真演示進行培訓演練。當緊急事件發生時，運用應急預案生成模型，根據設備故障定位、影響范圍等約束條件，快速生成相應預案流程，維護管理人員緊急調配線路上的人員、物資，盡可能減少事故對運營的影響。

3.6 全生命周期數據管理

構建設備全生命周期檔案數據庫，包括設備編碼、設備型號、生產日期及廠家、投用日期和預期使用年限等設備基礎數據以及在設備運行期間動態更新的監測數據、預警數據、診斷數據和維修數據等。

4 系統物理框架設計

物理框架是在邏輯框架的基礎上，對如何實現系統功能的物理性描述。圖3為城市軌道交通信號設備智能運維系統的物理框架，包括信號維護支持系統和信號設備智能運維系統2個子系統。根據信號系統是否引入信號維護支持系統，數據采集來源分為2種途徑，一種是通過信號維護支持系統對信號設備運行數據進行統一采集和監督；另一種是分別對軌旁設備、車載設備以及聯鎖設備等信號設備的監測系統進行數據采集。采集的設備狀態信息為實現城市軌道交通信號設備智能運維系統的功能提供了數據基礎，繼而為不同層級的運維管理人員提供輔助決策支持。

圖3 城市軌道交通信號設備智能運維系統物理框架圖

信號設備智能運維系統面向三類用戶，由上而下依次為線網級、線路級以及車站級用戶。針對不同用戶群體，設置相應的管理權限，線網級用戶監測全線網的設備運行狀態，主要負責全生命周期數據管理和重大故障下的緊急事件應急指揮。線路級用戶側重于根據設備預測趨勢制定維護計劃，派發維護任務并審核。車站級用戶配合執行線網、線路級用戶下發的任務。具體系統功能用戶權限見表1。

表1 系統功能用戶權限

5 結語

該文提出了一種基于設備全生命周期數據的城市軌道交通信號設備智能運維系統的設計方案。首先，通過系統架構設計，劃分了感知層、處理層以及應用層3個層級。其次，通過系統頂層邏輯框架設計，提出了6個系統功能，明確了各模塊的具體功能以及模塊間的數據流向。最后，通過系統頂層物理框架設計，按照現實物理系統、終端對系統功能進行劃分。該文的研究可為現實系統的開發與實現提供頂層設計方案支撐。