城市軌道交通工務智慧運維建設的研究與思考

【中圖分類號】：U231.94 【文獻標志碼】：A 【文章編號】：1008-3197（2025）04-01-04

【DOI編碼】：10.3969/j.issn.1008-3197.2025.04.001

Research of Intelligent Operation and Maintenance Systems Development for Urban Rail Transit Infrastructure

LI Zhengzhong'，ZHANG Xueyuan1，WU Saijia2，JIN Yanping1，WANG Jiuzhou3 （1.TianjinTransportationResearchIsiute，anjinOo74，China;2.TianjinJintieUbanRailTansitEngieeringCo.， Tianjin30o392，China;3.TianjinMunicipalEngineringDesignamp;Research InstituteCo，Ltd，Tianjin3Oo392，China） 【Abstract】：To addressthechallenges faced by urban rail permanent wayoperation and maintenance management （Oamp;M） departments，this paper summarizes anintelligent operation and maintenance（Oamp;M）system framework based on practical production needs.It analyzes existing inteligent operation and maintenance system alongside future development directions from two perspectives：data colectionof track and infrastructure facilities and intelligent operation and maintenance（Oamp;M） platform construction.

【Key Words】：urbanrail transit;track and infrastructure facilities;intellgent operationand maintenance（Oamp;M）system

近年來，我國城市軌道交通發展迅速，軌道運營規模逐年攀升。網絡化運營及客流增長要求軌道交通線路行車密度增大、運營時間延長，傳統的維保模式已無法滿足當下軌道交通運營要求。智能化、高效化的維保模式應運而生，通過引入先進的技術和管理理念，實現對軌道交通設施設備更加精準、實時的監控和維護，同時優化維保流程和資源配置，以提高維保工作的效率和質量。2020年3月12日《中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要》正式印發，明確提出要促進城市軌道交通數字化進程，發展智能系統并打造智慧城軌發展目標，為城市軌道交通智慧化建設指明方向。

城市軌道交通工務部門直接負責軌道設施的日常管理維護工作，具有設備復雜、任務重、安全要求高等特點，尤其需要借助智慧化建設來提升運維管理的整體水準和效率。本文從城軌工務部門的生產作業實際需求出發，搭建工務智慧運維建設發展總體框架，并圍繞工務設施設備的數據采集領域及智慧運維平臺的建設范疇，對已有的智慧運維手段和下一階段的建設方向進行了全面的論述與研討。

1城軌工務智慧運維的建設背景及整體架構

1.1建設背景

隨著城軌運營規模和里程的不斷增長，工務部門日常維護工作面臨諸多困難與挑戰。

1）設備規模呈直線上升：隨著城市軌道交通線網運營規模的日益擴大，工務設備分布更加廣泛，維保工作量迅猛增加，與現有工務專業人員配置數量的矛盾更加突出。

2）設備故障影響大、情況復雜：工務基礎設施一旦發生故障，會對正常運營產生極大影響；同時，由于不同線路區段開通時間間隔較大，所處運營階段、設施設備狀態不同，設備情況復雜。

3）設備維修成本逐年上升：運營時間的延長及線網規模的擴大帶來了更為繁重的日常維護、應急搶修及大修更新改造任務；隨著施工作業總量逐年攀升，檢修維護人力成本也持續增加。

4設備維護資源緊張：骨干技術力量的培養速度無法匹配線路里程規模的增長速度，線路單位里程的維修力量不足；并且延時運營導致單位時間內維修的工作量增大。

目前我國的軌道工務維修理念正逐步從“定期修”“故障修\"向“嚴檢慎修”、“精細修”、“預防修\"轉變。為實現預期的維保目標，保證城軌的安全平穩運行，城軌的工務智慧運維建設勢在必行。

1.2整體架構

城軌工務智慧運維是指采用裝備化、科技化的檢測手段，讓線路設備設施“說話”。在線路日常維護過程中，通過先進檢測技術實時監控設備狀態，自動提示預警信息，進而增加安全冗余；在生產維護作業中，通過先進的管理和設施提高作業效率、降低勞動強度，同時減少人為因素對作業質量的影響，高效高質完成生產作業；最后，通過打造信息化的工務專業智慧運維平臺進行大數據管理，利用信息化手段滿足實際生產中不同場景、不同設施的各類需求，真正實現線路設備整體維護從“故障修”向“狀態修”的轉變。

智慧運維需要經歷從對象數字化到執行智能化再到最終決策聯動智慧化的發展過程2。城市軌道交通工務智慧運維體系整體架構含采集層、管理層和決策層3個層次。見圖1。

采集層是數據獲取板塊，負責軌道、隧道、橋梁等工務基礎設施的數據收集和實時監測。推廣以電客車為載體的車載軌巡檢系統，科學倡導和運用雙軌探傷儀、自動巡檢機器人、軌檢儀等小型自動化檢測設備，科學布設自動化噪聲振動和結構變形監測設備等方式，與傳統人工感知手段有效互補，提高現有離線檢測水平并對重點地段實時監測，獲取更詳盡全面的設備數據，實現對工務設備的全面、高效、精準感知。

管理層分為生產管理和設備管理兩部分。生產管理負責歸納整理傳感器等設備采集到的日常維檢修數據、故障數據等，為后續維修計劃的制定奠定數據支撐；通過先進的管理理念對作業施工過程的各方面進行制度層面的優化，完善現場管理等相關制度存在的不足，實現施工資源的合理分配和充分利用；依據線路設備設施網格化管理等先進的理論方法制定合理科學的風險清單，確保施工作業全過程的安全。設備管理則負責將軌道、隧道、橋梁等設備數據資料建立數據庫，整理歸納各設施設備全生命周期數據，并利用BIM等信息化手段實現對各類設備狀態信息數據的集成、全生命周期狀態追蹤、狀態參數多維度統計分析和可視化展示。

決策層包括分析模塊、預警模塊和監控模塊。分析模塊基于收集到的設備數據，對設備及結構病害關聯分析，結合圖像識別在內的各類人工智能手段把握設備變化規律及特點，挖掘設施劣化發展規律趨勢，針對性制定檢修方案，開展生產施工作業，實現各類生產資源的高效整合利用。預警模塊關注設備設施狀態變化趨勢，在狀態劣化前進行預警，讓工區人員有針對性地進行預防性維修，改善線路設備的服役狀態，減少維保壓力。監控模塊對嚴重病害、病害多發地段、重點區域（如小半徑曲線等）進行追蹤，通過工務信息技術平臺實現對線路設備設施狀態的在線監測和生產施工流程全過程在線管控，達成風險專項管控的目標。

2工務智慧運維采集端應用

準確全面的數據是智慧運維實現的前提條件。不同于機電類設備，鋼軌、道床等工務設施無法自己產生數據，智慧運維的實現離不開海量數據的支持，因此需要相關的設備來采集線數據。

工務設施設備的數據獲取主要有離線檢測和實時在線監測兩種途徑。離線檢測主要通過列車添乘、人工日常巡檢、綜合軌檢車和線路靜動態檢查等方式進行，此類相關的設備檢測是工務專業設備數據的主要來源。在線監測主要通過布設在現場重點地段的監測傳感器實現數據的實時采集，通過傳感器實時反饋工務設備設施的信息狀態、監測設備狀態及參數的變化。

2.1離線檢測

工務的離線檢測設備主要包括軌道動態檢測車、鋼軌母材探傷車、線陣相機和三維激光掃描儀等綜合巡檢設備及軌檢儀、雙輪軌傷儀、波磨檢測儀等小型自動化檢測設備。與人工檢測相比，上述設備對工務設施的離線數據的收集更為高效，檢測結果更為客觀。

在軌檢車傳統功能基礎上，通過安裝新型設備來豐富和強化檢測設備的能力，提高巡檢效率。上海地鐵公司通過線陣相機等檢測設備對隧道表觀病害進行檢測，將2K高清線陣相機及補光燈安裝于軌道檢查車上，在軌檢車的運行過程中實現對隧道斷面輪廓全面的掃描，通過掃描得到的隧道斷面圖，對隧道結構滲漏水、襯砌缺陷等表觀病害進行檢測，并檢查隧道內設施設備的完備性；將激光掃描儀安裝在小型電軌設備上，利用掃描儀捕捉目標的立體坐標和灰階圖像信息，這種數字化掃描方式處理所得數據能夠提供更加全面、誤差小的信息，具有無需接觸測量、具有較高解析度與精確性的同時保持高效率的特點[4]。

除將新型設備與軌檢車結合賦能外，對工務智慧巡檢系統的開發也是智慧運維建設的重要方向。寧波地鐵公司開發軌道智能巡檢系統，引進軌道巡檢機器人，配備激光雷達、線陣相機等采集單元，針對鋼軌幾何線性、鋼軌廓形及磨耗、扣件缺陷、異物侵入以及道床開裂等實施檢測，通過檢測功能的集成及配套識別系統的研發，實現高效率的離線檢測；同步開發了接觸網及橋隧結構的智能巡檢系統，系統利用搭載的先進成像技術對接觸網零部件進行精準的故障智能辨識，能夠及早偵測隱患，從而大幅度增強接觸網設施的穩定性和對應維護設備的巡查效能，確保結構設備得到全面的監測與故障診斷5。

2.2在線監測

工務在線監測手段在智慧運維系統中尤為重要，部分設備狀態隨著外部條件改變而實時變化，重點區段需要實時關注設備狀態變化、實時獲取設備設施的狀態變化信息來確保線路的安全運行。

在重點地段安裝傳感器是最普遍的做法，通過各類傳感器實現數據的實時傳輸，監控設備狀態。寧波地鐵公司開發軌旁在線監測系統，通過機器視覺、激光感應等方式，在列車經過時對輪組、制動片、列車頂部、側面及底部關鍵構件的丟失、變形和異常狀況進行監測，并把所有的檢測數據同步至智能運維平臺中，實現實時狀態顯示、故障檢出和層級報警功能。上海地鐵公司在關鍵區段設立在線監測點以對鋼制彈簧支撐板系統的運行狀況進行檢測與評價，利用相關位移感應器和應力感應器實時跟蹤記錄支撐板的垂直與水平方向移動情況、隔震支座的彈簧負荷、軌溫等關鍵指標數據，確保列車運行無虞。

在運營列車上裝載檢測裝置也是智能在線監測實現的主要途經。地鐵運營公司在電客車上搭載數字化軌道檢巡一體設備，通過先進的成像技術和圖像識別技術，實現在車輛運行過程中對道床結構上的可視部件（軌枕、扣件、道岔）進行高清圖像采集，實時在線對軌道上出現的扣件失效、軌枕斷裂、道床裂紋等結構病害現象進行智能識別，并將數據信息實時通過無線網絡傳輸至控制中心，及時發現故障隱患，提高線路檢測效率。寧波地鐵公司基于軌道列車車載軌道檢測儀器，在列車行駛過程中獲取列車的水平加速度、垂直加速度、噪聲等數據，借此計算獲取軌道幾何參數，利用人工智能技術和識別算法對信息進行解讀和過濾，通過大數據分析對關鍵節點狀況和區間整體設備狀態未來發展趨勢進行預測。

隨著人工智能等信息技術的發展，相關計算機技術在軌道監測上的應用逐漸成熟。成都地鐵運營公司融合實時監測與智能辨別及智能機器人自主高精度巡檢技術，通過電客車軌道巡檢系統、軌道巡檢機器人、橋梁在線監測系統等新型監測設備的應用，打造了一套機械化軌道檢測體系，提高了設備缺陷識別率及數據即時傳輸能力。系統借助計算機視覺分析及AI技術，實現了對地鐵軌道常見可視病害的高速采集與自動識別。

3工務智慧運維平臺建設

傳統的工務運維以設備為中心開展，設備檢查出現故障時，立即組織資源進行維護；工作效率低、成本高，并可能出現“過維修”“欠維修”的情況，造成資源浪費。智慧運維平臺可以充分利用設備數據，實現以數據為核心的運維。

1）統一采集端標準。平臺的建設解決了以往由于數據采集端源自不同供應商而導致數據標準不一，需重復開發接口造成的資源浪費，有利于后期數據的綜合研判。

2）解決數據孤島問題。以往各采集端數據接口互不兼容，致使單一病害數據來源只能在各自系統中做單一的分析；平臺可以從時間、空間等多角度對多個設備全壽命周期進行多維度分析，得出差異化的設施設備劣化規律。

3）提高分析效率。地鐵網絡的數據數以萬計，需要大量人員進行數據分析。通過平臺可以將相關數據直觀的展現出來并根據需求進行對比，節省人力成本，提高分析效率。

工務智慧運維平臺基于各類檢測、監測設備收集到的工務設備數據，利用信息化技術手段，將日常維檢修、施工作業過程中的專家經驗集成，實現對設備各類病害故障的檢測、監控和等級評估。同時，平臺可自動生成匹配的維修工單，建立各設備對應的病害檔案庫，追蹤病害發展狀況，實現全壽命周期病害故障管理，提高維修及巡檢工作效率，降低工務運維的整體成本；主要分為設備基礎臺賬、病害故障問題、作業管理、監控預警、專家輔助決策5個板塊。見圖2。

設備基礎臺賬板塊是工務智慧運維平臺的基礎。將工務各類設備設施的明細、履歷檔案及倉儲物料信息基于統一的數據管理方法、數據治理標準及數據編碼規范錄入系統數據庫中，管理人員可以通過各類終端設備對各項設施數據進行隨時訪問、篩選和分析。此外，軌檢車、車載軌檢設備等檢測監測設備所獲取的實時監測數據也同步傳輸到系統，確保信息的準確性和時效性。有了充足、準確、及時的數據支撐，維保人員通過監測數據和設備歷史檔案可對設備設施的狀態進行更為準確的評估，并結合數據分析所總結出的規律對設備壽命狀態進行更為精準地預測，有利于后續預維修工作的開展。

病害故障問題庫板塊負責歸納整理和分析工務設備出現的問題。病害故障檔案保存了線路設施自運營之日起發生的所有病害故障的分析報告等詳細信息，并對與故障相關的各類圖紙文檔材料進行數字化管理。系統基于數據可對病害故障的特點、發生主要區段進行歸納和整理，對多次出現的同類病害和病害多發地段結合病害機理分析在修規修程上進行完善，最終形成系統的工務病害故障體系。當有新的設備故障發生時，系統基于病害特征，可通過機器學習算法對病害進行第一時間分級診斷，形成初步解決方案。運維人員基于病害故障檔案及病害故障體系可對病害故障趨勢進行預測分析，從而輔助維修決策。

作業管理板塊包括工務設備維檢修作業管理的相關內容，將線路各設備的故障情況與維修標準、歷年檢修計劃及檢修工單等信息數據融合，通過系統實現檢修工單自動生成、各類設施檢修技術標準構建、維修作業質量評價等功能。數字化、智慧化的作業管理實現了對施工作業資源的集中管理，提升了工作效率；同時，在員工培訓過程中結合VR虛擬現實技術在VR環境中對各類設備病害狀況進行仿真還原，可以生動高效地對員工進行施工作業培訓。

監控預警板塊基于傳感器等相關實時在線監測設備上報的數據實現對設備運行狀態的在線評估、信息綜合展示和異常預警等功能。針對重點區段和關鍵設備設施可能出現的風險形成專項管控預案；同時，根據歷史維保經驗及修規修程中的相關規定，確定設備預警規則及告警閾值，實現自動化、智能化實時預警。

專家輔助管理板塊是將行業內的工務專家資源整合起來形成專家庫，利用行業專家的力量建立能解決各類維保問題的知識庫、方案庫；同時，利用信息化技術，通過AR方式實現專家與工務運維人員的遠程溝通，減少生產作業過程中因經驗不足而導致事故發生的風險隱患，輔助運維人員對病害故障進行維修、評級及風險辨識等工作，對運維業務的決策制定提供科學的指導與評估。

4結語

軌道交通工務智慧運維尚處于起步階段，還需進一步實踐驗證。隨著現代化管理手段和人工智能等信息技術手段的不斷完善，圍繞“設備數字化、流程數字化、決策數字化、資源數字化、知識數字化”，未來將會有更為專業化、智能化的工務數據采集方式和智慧運維平臺功能，以科技創新驅動管理模式和生產模式創新，顯著提升工務專業運維效率、降低運維成本、推動智慧城軌的整體建設。

參考文獻：

[1]中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要[J].城市軌道交通，2020，（4）：8-23.

[2]劉純潔.上海智慧地鐵的研究與實踐[J].城市軌道交通研究，2019，22（6）：1-6.

[3]曹玉新，靳利安，房師濤.軌道交通BIM全生命周期管理系統研發及應用[J].中國高新科技，2022，（5）：57-61.

[4]周亮.上海地鐵工務專業設施智能運維系統[J].城市軌道交通研究，2020，23（8）：23-26.

[5]方俊，喬素華，譙都督.城市軌道交通智能運維現狀分析及發展建議[J].鐵路技術創新，2022，（3）：54-59.

[6]徐金平，楊樹松.寧波軌道交通5號線一期工程智慧城軌的探索與實踐[J].城市軌道交通，2022，（5）：16-19.

[7]王生華，殷培強.上海地鐵智能運維系統建設情況[J].城市軌道交通，2019，（5）：17-19.

[8]王磊，楊菁，譚蘭蘭.成都軌道交通智慧維保探索與實踐[J].城市軌道交通，2022，（5）：29-31.