基于物聯網云平臺技術的地鐵智能運維系統研究

摘要：文章對現階段城市地鐵運維中存在的普遍問題進行了分析，探求了智能運維系統的建設需求與原則，并基于物聯網云平臺技術提出一種智能運維系統。該系統可有效提升監測信息的全面性和效率，對設備進行全生命周期的運維監測。

關鍵詞：城市軌道交通；建設需求；系統架構

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.07.016

中圖分類號：TP 393.09，U 29-39 " " " " 文獻標志碼：A " " " " " " 文章編碼：1672-7274（2023）07-00-03

Research on Metro Intelligent Operation and Maintenance System Based on IoT Cloud Platform Technology

JIANG Wei， YU Hao， JIAO Kaifu

（Guiyang Urban Rail Transit Operation Co.， Ltd.， Guiyang 550081， China）

Abstract： The article analyzes the common problems in the operation and maintenance of urban subways at present， explores the construction requirements and principles of intelligent operation and maintenance systems， and proposes an intelligent operation and maintenance system based on the Internet of Things cloud platform technology. This system can effectively improve the comprehensiveness and efficiency of monitoring information， and conduct full lifecycle operation and maintenance monitoring of equipment.

Key words： urban rail transit; construction needs; system architecture

1 " 城市軌道交通中地鐵運維現狀

一是地鐵終端監測設備的智能化程度較低，感知能力不足，覆蓋范圍較小，這使得監測信息全面性較差，無法為運維人員提供數據依據。

二是地鐵運維系統通常根據專業獨立進行建設，不同專業的運維系統分散程度較高，使得各個系統之間的互聯互通性較差，無法實現對地鐵的協同運維。

三是地鐵不同運維系統之間的信息數據共享程度較低，極易產生數據孤島現象，無法為管理人員的管理決策提供數據依據，使得地鐵運維系統的數據分析能力較弱。

四是在故障檢修方面過于依賴于人工檢修，部分區域仍然處于“計劃修”階段，維護成本較高，且效率較低。

五是受地鐵運維系統的架構影響，地鐵終端設備無法實現信息數據的實時傳輸、分析以及存儲、應用，極大程度地降低了地鐵運維系統的實時性。

2 " 基于物聯網云平臺技術的地鐵智能運維系統建設需求分析

2.1 需求分析

首先，智能運維系統應滿足地鐵運行的在線監測需求，使用現代化智能設備，實時智能化監測列車運行狀態，同時實現相關信息數據的上傳和自動分析。具備一定故障診斷能力，及時對相關故障進行預警。

其次，智能運維系統應實現對地鐵相關設備質量進行全生命周期管理，為不同設備建立數字檔案，將所有設備的啟用、檢修、故障、維修、報廢等信息存儲于檔案中，真正實現“全生命周期”管理；可依據海量的設備信息、運維數據，智能分析設備自身性能的變化趨勢，明確不同設備發生故障的趨勢，在設備帶病運行時，及時提醒相關人員進行檢修；或在相關設備發生故障時，迅速定位故障位置，最大限度降低故障的影響時間、范圍。

最后，智能運維系統應具備應急指揮調度功能，當地鐵運行過程中遇到突發事件時，運維系統可對所有專業設備進行統一指揮，合理調配相關資源，實現緊急情況下的協調指揮[1]。

2.2 建設原則

一是安全可靠原則。智能運維系統的架構、技術以及硬件設備應當具備較高的安全性，其中較為重要的功能模塊應當使用冗余設計法進行設計，最大限度避免單點故障風險，同時應具備容檢錯設計，提高運行的穩定性。

二是先進實用原則。智能運維系統所采用的相關設備和技術應具備一定的前瞻性，考慮使用高新技術，盡可能提高智能系統的先進性。在風格方面，應為管理人員或操作人員提供簡單、友好的人機交互頁面。

三是高效、規范原則。智能運維系統應當通過合理的系統架構設計，增強系統運行的高效性。在此基礎上，相關數據接口所使用的協議均應當符合國家、行業標準，為后續更新打下基礎。

四是可擴展性原則。在設計智能運維系統過程中，應盡可能使用高內聚、低耦合的系統結構，對相關功能采取模塊化的設計方式，最大限度提高系統的可擴展性，降低和其他系統進行互聯互通以及協調的難度。并增加對系統自身的自我檢測功能和自動維護功能，以便于智能運維系統使用過程中的維護[2]。

3 " 基于物聯網云平臺技術的地鐵運維智能運維系統架構

3.1 系統架構

根據《中國城市軌道交通智慧發展綱要》中相關條文，應建立以云平臺為基礎的智能運維系統。本文提出的智能運維系統以云平臺為基礎，負責對相關信息數據進行存儲、計算，對相關資源進行統一分配，并將云平臺的部分功能下沉到地鐵終端設備附近，以此提高響應效率，緩解云平臺的數據處理壓力。云計算技術能夠處理海量數據，適用于復雜程度較高、對于信息數據實時性要求較高的場景中。基于云平臺智能運維系統的信息數據交換過程如圖1所示，其中有地鐵行車類設備和非行車類設備等終端設備。可將數據上傳至連接層，通過連接層中的計算節點，對相關信息數據進行實時分析和存儲，傳輸至云平臺進行處理。同時，云平臺可通過連接層向相關終端設備發送相關指令。云平臺接收的數據是由連接層處理后的反饋結果，再基于大數據相關技術對決策進行審核、修正，最終向終端設備發出指令，以此實現信息數據交互。智能運維系統的整體架構在終端感知層、連接層、傳輸層、計算中心、業務層[3]組成。

3.2 終端感知層

此層面在整體系統中起到收集數據的作用，通過對不同種類的傳感器、感知設備進行統籌管理，收集和地鐵運行相關的所有設備運行信息。為實現此功能，技術人員需要在行車類設備、非行車類設備、特殊設備等區域設置全覆蓋的智能感知設備，并將傳感器、感知設備收集的信息數據傳輸至連接層，以此解決不同專業信息數據互通互聯性極差的問題，形成信息數據高度共享的運維模式。

3.3 連接層

連接層由若干計算節點構成，安裝在靠近數據源的網絡中，并向上接入云平臺（計算中心），向下接入感知層，通過從云平臺獲取計算能力、存儲能力，對相關運維數據進行匯聚、融合、存儲和處理。可對地鐵運行相關設備進行簡要評估，給出簡要的故障診斷、預報等，并對感知層所包含的所有設備進行統籌管理、控制[4]。

3.4 傳輸層和計算中心

傳輸層負責對相關信息數據的傳輸，建立數據傳輸通道，以此連接數量眾多的專業設備，實現信息數據的共享和互通，此層面所使用的網絡協議應符合行業標準和國家標準。

計算中心設有云平臺，是智能運維系統的核心部分，通過連接層對所有數據來源進行監控，從而構建出資源、服務、數據等方面全面整合的系統。計算中心由基礎層、資源層、技術層和數據層構成，并具備連接防火墻的外部接口和用于接收底層數據的內部接口。基礎層負責對資源層中的所有資源進行協調，管理。資源層負責整合有關存儲、計算、安全、傳輸等方面的資源，通過基礎層的支持實現資源的自動化分配，為云平臺提供資源保障，且通過統一的標準和外部接口，能夠提升數據的處理量，擴展線路，從而實現業務的拓展。技術層使用分布式計算技術，為智能運維系統提供分布式數據庫、容器集群、開發框架等基礎應用環境。數據層綜合運用大數據技術、數據挖掘技術，實現對數據的實時接入處理和存儲等功能，并生成反應地鐵實際運行情況的數據模型，通過連接層分發至感知層的相關設備中，降低數據的響應時間。同時數據層還包括數據安全方面的內容，通過賦予不同用戶的操作權限，保障數據安全，規避安全風險[5]。

3.5 業務層

一是監測模塊。此模塊主要通過云平臺、連接層、感知層調取和地鐵運行設備密切相關的信息數據，實現對地鐵的全覆蓋實時監測，并通過圖形化的人機交互界面，為管理人員、監控人員提供可視化信息展示。具體包括設備運行狀態監測、故障預報、故障診斷、能耗監測以及運行環境監測等。

二是健康管理模塊。基于感知層所收集的數據和云平臺的存儲功能，以設備檔案的形式，實現對所有設備的全生命周期管理。利用云平臺的計算功能，根據不同設備的運行狀態、歷史維修數據、運行時間等基礎參數，實現對不同設備的健康管理，并記錄同類型、同批次相關設備的故障信息，為運維檢修人員提供檢修方向。

三是分析模塊。基于深度學習技術、云計算技術，對地鐵運維過程中產生的數據進行深度挖掘、分析，為設備檢修提供支持，包括對設備的性能變化趨勢分析、故障規律分析，并支持故障設備的快速定位、原因溯源、故障參數回放等功能。

四是應急指揮模塊。此模塊包括應急指揮調度、資源協調、事故評價等功能。當地鐵進入緊急狀態時，智能運維系統便會將資源傾斜到故障位置及周邊設備，及時通知管理人員；管理人員通過人機交互界面進行統一協調和指揮，盡可能縮短響應時間，快速處理緊急事件或故障，避免影響范圍擴大。

4 " 基于物聯網云平臺技術的地鐵運維系統的應用效果

一是實現了智能運維系統的二次擴展。由于本系統支持二次擴展功能，所以根據MDS數據信息，增加了智能電源屏、道岔轉轍機、不間斷電源等提供個性化功能，對該系統進行了二次開發，進一步提高了智能系統的智能化程度，為地鐵運維提供了便捷條件。

二是提高了資源利用率，實現了在線實時監測。由于本系統使用了云平臺對相關計算資源、存儲資源和網絡資源進行統籌管理，所以在實際應用中，能夠最大限度地節省智能運維系統的硬件資源，且能夠根據實際需求進行存儲或運行內存擴容，即動態擴容，極大地提高了地鐵智能運維過程的資源利用率。

三是縮短了故障檢修時間。通過感知層所收集的數據，檢修維護人員可使用手持端或后臺PC端，將故障處理業務和信息數據進行串聯，實現了不同專業的聯動運維、檢修，解決了故障維修過程中出現的信息不同步、指揮不統一問題。當運維工作人員受到故障預警時，可利用終端系統進行信息同步，并和故障涉及的專業運維人員實時分享信息，提高維修效率。此過程僅需一位工作人員即可完成。和傳統運維模式相比，智能運維系統效率較高，具體如表1所示。

5 " 結束語

在信息技術不斷發展的背景下，地鐵運維智能化需求逐漸迫切。本文基于云平臺，提出了一種能夠實現在線監測、快速故障維修、應急聯動等功能的監測系統，通過實踐，證明可提高地鐵運維效率，具有一定的推廣價值。

參考文獻

[1] 雷云鵬．城市軌道交通跨專業智能運維系統設計及應用[J]．城市軌道交通研究，2022，25（11）：140-142，147.

[2] 婁亭．軌道交通車站機電設備智能運維系統研究與實踐[J]．交通世界，2022（18）：57-60.

[3] 郭澤闊，賀莉娜，王璐．城市軌道交通車輛智能運維系統的建設方案[J]．城市軌道交通研究，2022，25（6）：176-181.

[4] 周黎明，束長健，蔣陵郡．城市軌道交通車輛智能運維系統的分析[J]．運輸經理世界，2022（15）：4-6.

[5] 范海斌．軌道交通AFC智能運維系統全生命周期信息化管理分析[J]．隧道與軌道交通，2022（1）：34-37，57-58.