城市軌道交通信號智能運維系統安全架構與部署

周紀武 管文麗 丁偉 王笑 余建

摘要 在城市軌道交通建設規模不斷擴大的背景下，其信號設備系統也越來越復雜，無形中增大了維護管理難度。而軌道交通企業現有的“以計劃修為主、故障修為輔”的維護管理模式，不僅效率低，而且實施效果也不太理想，越來越不適應現代軌道交通的發展要求。而隨著智能技術、大數據技術等新技術的發展及應用，為城市軌道交通信號運維工作指明了新的發展方向。基于此，為提高城市軌道交通信號運維系統的智能化水平，文章針對城市軌道交通的信號智能運維系統安全架構及部署進行了分析及研究，旨在為推動城市軌道交通發展做貢獻。

關鍵詞 軌道交通;信號;智能運維;安全架構

中圖分類號 U284.92;TP311.13 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2022）05-0019-03

0 引言

通過對大連地鐵1號線進行現場調研，包括現場環境、系統應用環境、現場實際需求等幾方面。針對需求，廣泛收集及查閱相關資料，并開展相應技術的可行性研究及論證，依據實際需求，建立相應的、合理的評估體系，確定出系統所需的各項指標參數，如技術指標參數、功能指標參數、性能指標參數等。

1 軌道交通信號系統的運維現狀

1.1 線網級監測功能不完善

對于城市軌道交通而言，各線路上目前已經具備了一些信號設備在線監測功能，然而信息收集覆蓋不全面、監測技術不完善、新老線路標準不統一、各維護子系統不聯通等問題依然未得到有效解決，不僅導致整個線路網的信號設備運行狀態的跟蹤、分析及管控等工作效率低下且效果不良，而且集成化統管能力也比較弱，最終造成應急響應和應急處理滯后[1]。

1.2 維修周期制定不合理

目前，城市軌道交通企業的維護管理模式為“以計劃修為主、故障修為輔”的模式，并按照定期計劃檢修安排進行設備檢修。這種維護管理模式比較固定，缺乏彈性，導致狀態良好的設備產生過度檢修，而有隱患的設備卻不能及時排除隱患，從而會惡化設備工況，甚至引發更大的故障。

1.3 故障處置過程不可控

傳統運維管理模式下，故障處理基本是依靠人工進行現場檢查、數據收集及分析、故障判斷等，對人為經驗依賴比較大，不僅工作效率低、工作量大，而且不確定因素也多。比如，以道岔轉轍設備為例，日常運營中，維修人員難以進入正線中，對設備工況信息掌握不及時。當發生故障時，通常需要15～30 min才能現場確定故障位置，耗時比較長。另外，在獲得調度申請后，技術人員進行故障修復耗時也比較長，無形中增大了搶修成本。

2 系統功能

系統在對地鐵信號設備運行狀況進行實時監測的同時，利用智能數據挖掘、大數據分析等技術綜合分析、診斷信號系統的健康狀況、存在的故障和潛在風險，并結合移動互聯信息技術為信號維護工作提供方便、快捷的支持，充分提高設備可用性，降低維護難度和維護成本。

系統功能包括：

2.1 實時在線監測

實時監測軌旁基礎設備（轉轍機、信號機、計軸、電源屏/UPS/蓄電池）、車載、聯鎖、ATS、FTM、ZC各子系統設備的運行狀況、列車運營工況及環境溫濕度，同時對轉轍機動作電流、表示電壓等電氣特性參數的測試。

包含站場圖、車輛運行狀態、關鍵繼電器開關量、道岔定反位、設備房間溫濕度、電源系統數據、道岔表示電壓、各子系統實時報警信息[2]。

2.2 故障診斷與預警

自動識別并定位故障設備。對預警和報警信息進行分級篩選，按緊急程度分級，并可人工調整設置。

包含故障預警、故障報警、歷史報警查詢、歷史數據查詢、檢修屏蔽等。

2.3 智能分析與處理

分日、月、年或任選時間段對設備運用情況、故障情況及設備性能等進行統計分析，為狀態預警、故障輔助處理提供基礎數據。

包括統計分析、道岔曲線分析、道岔時序圖、日志下載、性能分析、電氣測試、日志分析。

2.4 大數據與智能學習

數據中心對信號各子系統數據開展數據深度分析及二次開發，以達到預維修的目的。實現在線實時監測、運營故障數據實時總覽、設備工況監測、針對故障和預警推送處置指導等功能，并最終將生成的運維研判結果經防火墻推送至應用中心用戶終端工作站，指導運營維護及故障處置。基于大數據分析的預測性維護，合理組織維護計劃，提高設備可用性，降低維護難度和維護成本。

3 軌道交通信號智能運維系統安全架構

3.1 系統架構

智能運維系統主要由三部分構成（如圖1）：采集中心、應用中心、數據中心[3]。

采集中心完成感知層數字量和模擬量信息采集，主要包括采集傳輸CBTC實時數據及常規設備信息（包括電源屏、計軸設備），并通過增設微機監測子系統掌握信號軌旁基礎設備的運行狀態，如全面監測轉轍機啟動/動作電流、表示/動作電壓轉轍機定反位的物理識別、屏蔽門站聯電源、關鍵開關量、設備房間溫濕度等參數。

應用中心通過網絡連接，將采集中心數據進行接收儲存并轉發至遠程云平臺，通過該中心的轉儲，保障了信號內部網絡的安全，同時保障了云平臺大數據處理的需求。

數據中心遠程海量收集線路的設備運行數據，利用智能數據挖掘技術，并結合移動互聯技術，推動開展數據智能分析篩選，形成故障預警感知，精確定位故障點，并基于數據支撐推送故障合理化處置建議。其核心理念是基于大數據分析的預測性維護。

3.2 系統軟件架構

采集中心采集現場信號系統設備實時運行數據，在應用中心經安全網絡傳輸對采集數據執行匯總轉儲處理，數據中心對信號各子系統數據開展數據深度分析及二次開發，以達到預維修的目的。

3.2.1 采集中心

采集中心軟件包括智能運維服務端采集程序、智能運維數據庫，均部署在既有CMS備用服務器。完成現場信號系統設備實時運行數據的接收和匯總。經網閘將匯總數據單向擺渡至應用中心。

3.2.2 應用中心

應用中心軟件為ActiveMQ消息中間件程序，運行模式為轉發模式。接收來自采集中心的匯總數據，并實時傳輸至天津數據中心應用服務器。

3.2.3 數據中心

數據中心的應用服務器搭載ActiveMQ消息中間件程序、智能運維數據中心采集程序、智能運維數據庫、數據可視化平臺（如圖2）。

ActiveMQ消息中間件程序，運行模式為接收模式，數據源來自大連應用中心ActiveMQ。

智能運維數據中心采集程序，從ActiveMQ消息中間件程序消息隊列獲取采集數據，對信號各子系統數據開展數據深度分析。將處理結果推送到數據可視化平臺的同時也會存儲至智能運維數據庫。

數據可視化平臺，提供訪問接口給終端工作站，實現在線實時監測、運營故障數據實時總覽、設備工況監測、搶修處置指導等功能[4]。

3.3 基于云平臺的大數據分析處理研究

依托于該項目的研究，搭建大連地鐵信號智能運維大數據平臺，通過建立數據中心，遠程海量收集線路的設備運行數據，利用智能數據挖掘技術提供診斷建議，并結合移動互聯技術提供技術支持和服務。其核心理念是基于大數據分析的預測性維護。科學合理安排維護工作，提高設備可用性，降低維護難度和維護成本，完成故障診斷及報警的提示功能。以“降本增效，提高效率”為準則，極大優化指揮調度、資源協調、應急搶險等運維管理工作。

提高運營可靠性、信號系統安全性以及提高檢修效率、檢修質量，降低人員投入、減少管理成本，為地鐵的安全運營提供保障，逐步實現“故障修”向“狀態修”轉變的總體目標。

系統基于云端服務方式部署數據中心，云端共享，單個項目建設費用低，且免維護，由被動響應式服務向主動式服務轉變，系統采用模塊化設計配套微服務架構，可拓展性和可變化性強。

3.4 信號內網采集數據遠程安全透傳手段研究

通過在信號內網中配置一臺接口服務器，在數據中心配置兩臺接入公域網的應用服務器，在信號內網與公域網之間布置一臺網閘。利用網閘雙主機系統之間無物理連接、邏輯連接、信息傳輸協議連接的特點，將現場數據由信號內網至公域網單向以文件的形式進行無協議擺渡，從邏輯上隔離、阻斷了對信號內網具有潛在安全威脅的一切連接。在網閘實現安全傳輸的基礎上，通過在接口服務器與天津兩臺應用服務器上安裝消息中間件（ActiveMQ），并做相應配置，從而實現將現場采集數據由信號內網安全透傳至天津數據中心。實現10 M上傳帶寬，<100 ms數據延遲[5]。

3.5 數據流程圖

維護監測采集模塊實時采集設備狀態信息，并將監測數據發送給智能分析服務器。當設備的工作狀態異常時及時報警。除在維護工作站上進行顯示和報警外，智能分析服務器還將該監測數據和報警信息通過云平臺上傳到大數據智能分析平臺。由大數據智能分析平臺對數據進行處理后，生成專家經驗知識庫和故障模型，用于智能分析服務器實現故障預警、故障溯源和定位，并給出科學的維修指導。

應用層的監測中心實時監測設備狀態、性能及歷史數據趨勢變化，健康中心通過設備全生命周期的分析，對可能出現的設備故障提前預警，并給出維修指導，預警和報警信息可同步傳輸至線路級的維護工作站。應用層將設備狀態信息、關鍵設備指標等信息發送給展示層，用于線網指揮大廳內的大屏顯示。

3.6 應急指揮調度

在應急智慧調度系統中，不僅可以有效儲存各類故障問題及相應的應急處理方案，而且也可以利用三維仿真模型對預案的應用過程進行模擬、對結果進行評估。當出現緊急事件的時候，可以通過相應的應急預案建立對應模型，以便確定故障的位置及影響范圍等，隨后也可以生產對應的預案流程，最后維護管理人員可根據預案及時、合理的調配物資及人員等，從而降低故障影響。

3.7 全生命周期數據管理

根據設備全生命運行情況建立全生命周期數據管理數據庫，其中應集合設備編碼、設備型號、生產廠家、生產日期、投運日期及預期使用年限等基本數據，同時，也應將設備運行過程中的監測數據、預警數據、診斷數據和維修數據等動態數據收錄其中。

4 結論

綜上所述，信號系統是保障城市軌道交通安全穩定運行的重要條件，因此，在日常運維管理中必須做好信號系統維護管理，保障信號系統的性能良好。同時，軌道交通企業也必須順應時代發展，積極引入智能化技術、大數據技術等構建完善的智能維護管理系統，進一步提高信號系統維護管理水平，進而推動城市軌道交通實現更加穩健的發展。

參考文獻

[1]楊文軒. 基于大數據的城軌信號系統健康維護平臺研究[D]. 北京：北京交通大學， 2019.

[2]王冰， 李洋， 王文斌， 等. 城市軌道交通智能運維技術發展及智能基礎設施建設方法研究[J]. 現代城市軌道交通， 2020（8）： 86-90.

[3]段亞美， 戴翌清， 王歷珘. 基于智能運維系統的地鐵信號設備維護管理研究[J]. 鐵道通信信號， 2020（4）： 88-91.

[4]李聰. 地鐵信號系統智能運維方案設計[J]. 鐵道通信信號， 2019（2）： 86-90.

[5]陳建譯. 電務大數據智能運維平臺研究與應用[J]. 鐵道通信信號， 2019（S1）： 162-166.