基于大數據的軌道交通多專業智能運維研究

陳文樂

（西南交通大學希望學院，四川成都 610400）

0 引言

隨著我國城市化進程的不斷加速，居民生活水準不斷提升，打造交通“舒適圈”已經成為當下城市發展的重要戰略方向[1]。現階段，隨著智慧城市理念的提出，城市軌道交通正在與信息技術進行深度融合，朝著智慧交通的方向大步前進[2]。傳統的智能城市軌道交通更傾向于將流程電子化、信息化，將傳統的預約、售票、檢票等程序放置于互聯網及其專屬的交通APP，把車輛信息、車場管理等需要大量邏輯、數據處理的后臺信息交由計算機負責，完成了城市軌道交通與信息技術的初步結合[3]。但隨著大數據技術的日益成熟，萬物互聯思想已經滲透至各行各業，全自動運行的智慧城軌已成為當今城市軌道交通的重要發展趨勢[4]。

全自動運行不是簡單地將列車信息與人員信息交由計算機進行處理，而是要確保整個城軌體系的運維安全，要實現對車輛、軌道甚至車站全方位的狀態監測與特征提取，并時刻對城軌體系進行狀態評估，要利用大數據、人工智能等手段實現對人流量、車輛狀態的預測，對于已經暴露出的問題故障要能夠實時地提供處理決策與處理方案[5]。

狀態的監測、評估和預測需要大量的車輛、設備信息數據作為支撐，傳統的綜合監控和信號調度系統明顯無法滿足其要求。因此，需要借助物聯網技術，通過加裝專業的監測設備及相關通信設備，將各專業信息，如信號、電路、軌道、水、通風等，與車輛安全相關的因素納入一套多專業智能運維系統，以實現城市軌道交通的多專業數據同步采集監測。并以歷史數據為依托，以大數據為手段，實現對安全運維的實時監測、預測及故障分析、模式化維修[6]。

1 多專業智能運維系統數據采集與處理云架構

多專業智能運維系統指的是利用技術的手段，全方位地獲取城市軌道交通信息，利用物聯網的技術手段實現實施運行狀態的獲取，借助大數據技術實現對數據的清洗、預處理和歸納分析，最終通過人工智能技術實現對系統運行狀態的監測預警和評估。確保整個城市軌道交通運維系統安全、平穩、高效運行的同時，還能大規模減少后勤保障需求，降低備件儲備和設備保障成本，提高系統的全生命周期。

為了實現這一目的，多專業智能運維系統需要整合車輛運維、PSD（位置傳感器）運維、信號運維等方方面面的數據信息，實現了數據融合與共享，完成了對系統的統一規劃。整個多專業智能運維系統的總體架構分為4 層，首先為確保系統的完整性，應盡可能地納入更多的被監測設備及專業系統，其次是將系統內所需監測的對象加裝傳感器、監測器進行數據的采集上傳，隨后對傳輸的數據進行分析處理，最終將數據處理結果實現反饋與應用。

在城市軌道交通的實際運維過程中，其最重要的一環在于數據的采集和處理。城軌在運行的過程中，將會產生海量的數據，這些數據的格式、內容均不相同，需要對其進行數據的格式轉換、數據清洗和數據存儲。城軌運行過程中無時無刻不在產生數據，這些數據無法依靠人工進行篩選甄別，也只能進行臨時性儲存，必須依靠云計算技術，將海量的歷史數據儲存在云端，以便于后續采用機器學習等手段對數據進行進一步分析。因此針對數據的采集、處理與儲存功能，設計了數據采集處理云架構（圖1）。

圖1 數據采集與處理云架構

考慮到城市軌道交通被監測設備分布范圍較廣，有些諸如軌道健康信息、供電信息等通過有線傳輸成本較高，且其分布零散，采用有線傳輸不現實。隨著5G 技術的發展，可以將監測信號通過5G 無線進行傳輸，其傳輸性與即時性較好。由于上傳的數據格式各異，需要采用數據采集與解析協議對其進行數據格式轉換，使其成為可供處理的格式，最終將數據上傳至基礎云平臺。云平臺中儲存著大量的歷史數據供算法學習、訓練，這些數據既可以作為各種數據庫供后續分析對比；也可基于需求進行二次開發，開發其各種輔助功能，滿足運維數據服務、可視化服務等需求。封裝好的數據可以通過第三方APP 賦能，在行業應用商店內完成下載。

2 設備健康狀態的監測與故障處理系統

整個城市軌道交通運維的核心在于安全，因此設備的健康狀態監測、評估與故障預測也是整個多專業智能運維系統的核心，其設備健康狀態的監測與故障處理系統如圖2 所示。在多專業智能運維系統完成各專業、類別設備的數據采集后，大數據服務器可以實時地從基礎云平臺完成數據的下載，并實現數據的處理。整個數據處理過程可以劃分為數據融合與數據決策兩大類：①數據融合指的是對全體設備狀態的智慧監視和對異常數據進行分級分類智慧報警，對于已經解除的故障取消報警；②智慧決策則指的是對數據庫中已有的系統故障、設備故障進行智慧識別，對于故障的維修提供可行的操作指導，將其下發至對應部門并進行工作提醒。

圖2 設備健康狀態的監測與故障處理系統

通過數據挖掘的手段，在海量的數據中尋找其規律特征，并針對性地建立智能運維模型，通過歷史數據的訓練，不斷地對智能模型進行優化驗證，最終規劃出一套專家庫，實現對現有健康狀態的評估和未來健康狀態的預測。

3 軌道交通應急預案管理

多專業智能運維系統的另一項重要功能是實現對整個城軌運維健康狀態的監測與評估，和對其未來運行狀態的預測，同時還要為應急突發事件提供應急預案，因此可設置一專門的應急預案管理系統。各種不同類型、不同專業的數據在進行上傳時需要對其數據格式進行更改，使其成為可供處理的數據。但突發事件應急處理與其他事件不同，其突發性、隨機性較強，并且以目前的人工智能技術水平尚且無法完全完成自主識別、處理，需要人員輔助進行，但其寶貴的數據資源依然需要進行上傳存儲，因此要使其數據能夠被處理、方便被處理。本文提供了一種如圖3所示的城市軌道交通應急預案管理系統。

圖3 城市軌道交通應急預案管理系統

為了使應急預案可以方便地上傳下載，同時格式統一便于統一處理，為其設置了應急預案的模板管理。其包含兩種功能：①對模板的基本信息進行編輯、修改；②對模板結構信息進行管理。對于現有的應急預案，則可以進行臺賬信息管理和預案內容信息管理。

4 結論

城市軌道交通正在與信息技術進行深度融合，朝著智能化方向的發展，其核心在于安全運維。整個城軌系統安全平穩運行需要涵蓋電路、水、通風等眾多因素，其涉及眾多專業。本文搭建了一款多專業智能運維系統，利用大數據、物聯網技術，全方位地獲取各設備信息，通過數據的清洗、預處理和歸納分析，最終實現對系統運行狀態的監測預警和評估。由于其數據量大，難以儲存分析，本文搭建了數據采集與處理云架構，并對設備健康狀態的監測與故障處理系統進行了規劃設計，最后為數據格式特殊的應急突發事件設計了城市軌道交通應急預案管理系統。確保整個城市軌道交通運維系統安全、平穩、高效運行的同時，還能大規模減少后勤保障需求，降低備件儲備和設備保障成本，提高系統的全生命周期。