城市軌道交通綜合智能運(yùn)維平臺研究與設(shè)計(jì)

白 麗，王石生，姚湘靜，閆曉楠

（1. 中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 電子計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100081；2. 上海申通地鐵集團(tuán)有限公司，上海 200233）

城市軌道交通緊跟交通強(qiáng)國建設(shè)戰(zhàn)略部署和智慧城市、智慧交通規(guī)劃建設(shè)，邁入了超大規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期。其運(yùn)維呈現(xiàn)出裝備數(shù)量多、制式多樣化、多階段并存、配置不均衡的特點(diǎn)，面臨運(yùn)維難度大、人工經(jīng)驗(yàn)局限、難以精準(zhǔn)定位、管理效率低等問題，存在監(jiān)測信息不全面、狀態(tài)采集手段欠缺、維修模式有待提升等不足[1]。迫切需要由自動(dòng)化、信息化向智能化轉(zhuǎn)型，在體系化安全保障、故障智能診斷方面實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)突破和深度融合。

如何利用信息化手段在支撐城市軌道交通企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的同時(shí)，解決運(yùn)營運(yùn)維一體化管理痛點(diǎn)，滿足全專業(yè)綜合性運(yùn)維需求，落實(shí)智能地鐵和智能運(yùn)維要求，已成為城市軌道交通領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[2]～文獻(xiàn)[4]分別在鐵路、城市軌道交通行業(yè)的設(shè)備維修管理、自主維修、人工計(jì)劃修、委外維修等模式方面進(jìn)行了闡述，文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[6]分別針對城市軌道交通車輛專業(yè)、供電專業(yè)的設(shè)備設(shè)施維修關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。

本文在上述研究基礎(chǔ)上，分析城市軌道交通綜合運(yùn)維現(xiàn)狀及業(yè)務(wù)需求，利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，開展城市軌道交通綜合智能運(yùn)維平臺研究，實(shí)現(xiàn)全專業(yè)、綜合性運(yùn)維模式的優(yōu)化提升。

1 綜合智能運(yùn)維需求分析

1.1 運(yùn)維現(xiàn)狀分析

目前，軌道交通行業(yè)的運(yùn)維在管理模式體系化和管理手段信息化的助推下，朝著集中維修、綜合維修的方向發(fā)展。

在鐵路行業(yè)，德國、法國和日本等國家在“管、檢、修”方面均有較為成熟和完備的設(shè)備維修管理模式[2]；中國針對各鐵路局集團(tuán)公司高鐵線路的實(shí)際運(yùn)營維修特點(diǎn)，歸納出幾種比較典型的固定設(shè)備維修管理模式[3]。在城市軌道交通行業(yè)，香港、北京、上海、廣州、深圳等地的多家地鐵公司，近年來在分專業(yè)自主維修、人工計(jì)劃修、委外維修等方面積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)[4]，同時(shí)大力推進(jìn)設(shè)施設(shè)備智能化、信息化管理，加快運(yùn)維維修專業(yè)人才培養(yǎng)速度。

1.2 多專業(yè)在線監(jiān)測分析

城市軌道交通綜合運(yùn)維涉及車輛、工務(wù)、供電、通信、信號、機(jī)電等多個(gè)專業(yè)，包括調(diào)度、運(yùn)用、安全、技術(shù)、質(zhì)量、檢修、整備、設(shè)備、驗(yàn)收、救援、燃料等方面[5-7]。綜合智能運(yùn)維主要基于關(guān)鍵設(shè)備設(shè)施的在線監(jiān)測來實(shí)現(xiàn)重要數(shù)據(jù)的采集和分析，信息類型如圖1 所示。

圖1 綜合智能運(yùn)維在線監(jiān)測信息類型

1.3 維修模式體系分析

城市軌道交通設(shè)備設(shè)施運(yùn)維逐步形成3 種維修模式：計(jì)劃修、故障修和狀態(tài)修[8]。其中，計(jì)劃修落實(shí)為修程、修制，以較高的維修成本遏制運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)；故障修落實(shí)為臨修和搶修，以較高的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)降低維修成本；狀態(tài)修基于可靠性為中心的維修理論、實(shí)時(shí)狀態(tài)檢測和過程管控，平衡計(jì)劃修、故障修的維修成本和風(fēng)險(xiǎn)成本，在優(yōu)化修程、修制的同時(shí)，量化故障修指標(biāo)。

城市軌道交通綜合智能運(yùn)維平臺依托大數(shù)據(jù)分析，逐步形成“經(jīng)驗(yàn)型計(jì)劃修+感知型狀態(tài)修+專家型故障修”的檢修制度，全面構(gòu)建基于狀態(tài)感知及維修全過程的精準(zhǔn)維護(hù)維修模式，實(shí)現(xiàn)面向線網(wǎng)運(yùn)營場景需求的智能決策，整體提升設(shè)備運(yùn)行質(zhì)量可靠性和運(yùn)維效率。

2 技術(shù)架構(gòu)和平臺功能

2.1 技術(shù)架構(gòu)

在遵循統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一建設(shè)、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的原則下，參考工業(yè)4.0 標(biāo)準(zhǔn)[9]和國內(nèi)外相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建城市軌道交通綜合智能運(yùn)維平臺技術(shù)架構(gòu)，如圖2 所示。

平臺通過源端數(shù)據(jù)的感知與監(jiān)測，打造數(shù)字基石，融入新技術(shù)、新應(yīng)用，達(dá)到數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)綜合智能運(yùn)維。

（1）數(shù)據(jù)源端層：利用多專業(yè)的綜合監(jiān)測單元，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源的獲取及各專業(yè)關(guān)鍵設(shè)備設(shè)施的在線監(jiān)測，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)維認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物的數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)通過網(wǎng)絡(luò)的全方位覆蓋，利用不同的傳輸方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，促進(jìn)數(shù)據(jù)的充分共享與互聯(lián)互通。

（2）云基礎(chǔ)平臺層：云平臺基礎(chǔ)設(shè)施層（IaaS）主要實(shí)現(xiàn)云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)備的搭建，完成計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲資源分配建設(shè)；數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)層（DaaS）通過整合大量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化設(shè)備設(shè)施運(yùn)維數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)匯聚存儲、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)；業(yè)務(wù)中臺層（PaaS）依托微服務(wù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)全生命周期資產(chǎn)管理、運(yùn)維生產(chǎn)管理及智能運(yùn)維體系構(gòu)建；前端應(yīng)用層（SaaS）為前端的各項(xiàng)運(yùn)維功能提供支撐。

（3）智能應(yīng)用層：通過打造實(shí)時(shí)監(jiān)測、資產(chǎn)管理、智能運(yùn)維、智能決策4 個(gè)中心，實(shí)現(xiàn)綜合智能運(yùn)維資產(chǎn)、設(shè)備、生產(chǎn)及應(yīng)急管理等功能及應(yīng)用。

圖2 平臺技術(shù)架構(gòu)

2.2 平臺功能

2.2.1 實(shí)時(shí)監(jiān)測

實(shí)時(shí)監(jiān)測中心主要實(shí)現(xiàn)對線網(wǎng)系統(tǒng)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)及故障信息的全貌、多維度、實(shí)時(shí)監(jiān)測?；诠I(yè)控制、BIM 立體圖形化，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全生命周期運(yùn)行監(jiān)測管理的可視化。

2.2.2 資產(chǎn)管理

資產(chǎn)管理中心主要實(shí)現(xiàn)對線網(wǎng)設(shè)備、物資、問題、資料等信息的統(tǒng)一和分類管理，應(yīng)用移動(dòng)和BIM 技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備履歷、備品備件、物資、點(diǎn)巡檢、健康評價(jià)、維修知識體系等資產(chǎn)全維度的數(shù)字化管理。

2.2.3 智能運(yùn)維

智能運(yùn)維中心通過智能化的診斷分析技術(shù)，制定運(yùn)維計(jì)劃和維修過程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障智能定位、設(shè)備隱患預(yù)警、重大故障應(yīng)急處置、多種運(yùn)維模式應(yīng)用的智能化。

2.2.4 智能決策

智能決策中心基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對運(yùn)維故障、設(shè)備壽命、人員行為等歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘和智能分析，為后續(xù)運(yùn)維決策及模式提升提供數(shù)據(jù)支持，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理及決策分析的智能化。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)感知技術(shù)

依托射頻識別（RFID，Radio Frequency Identification）、二維碼、智能芯片等智能識別技術(shù)，結(jié)合各類設(shè)備狀態(tài)傳感器、在線監(jiān)測裝置、移動(dòng)終端、巡檢機(jī)器人等感知手段[10]，構(gòu)建智能運(yùn)維感知物聯(lián)網(wǎng)，有力支撐全面設(shè)備狀態(tài)管控和資源實(shí)時(shí)配置。

3.2 基于大數(shù)據(jù)的多專業(yè)智能運(yùn)維預(yù)測構(gòu)建技術(shù)

根據(jù)軌道交通不同專業(yè)的運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測模型構(gòu)建，提供多種智能運(yùn)維分析預(yù)測技術(shù)，按照不同的故障類型，開發(fā)出相應(yīng)的運(yùn)維控制程序，對設(shè)備故障進(jìn)行智能處理。

3.3 基于云平臺的微服務(wù)融合技術(shù)

平臺涉及車輛、供電、通信、信號、工務(wù)、機(jī)電多個(gè)專業(yè)，覆蓋多條線路及網(wǎng)絡(luò)管理規(guī)模。在平臺建設(shè)過程中，結(jié)合各專業(yè)、各線路不同的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，采用SpringCloud 技術(shù)架構(gòu)來進(jìn)行微服務(wù)能力建設(shè)。通過開放式微服務(wù)體系可以將地鐵不同專業(yè)、不同線路、不同用戶封閉的較大功能模塊，細(xì)分為多個(gè)開放的小功能服務(wù)模塊，從而便于上層應(yīng)用和不同專業(yè)間進(jìn)行訪問調(diào)用，實(shí)現(xiàn)資源的最大限度利用，完成自上而下和自下而上的開發(fā)融合[8]。

4 結(jié)束語

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的城市軌道交通綜合智能運(yùn)維平臺，貫穿設(shè)施設(shè)備全壽命周期管理理念，以設(shè)備設(shè)施在線監(jiān)測及現(xiàn)場生產(chǎn)管理為核心，形成實(shí)時(shí)監(jiān)測、資產(chǎn)管理、智能運(yùn)維、智能決策全過程的信息化管控。實(shí)現(xiàn)軌道交通車輛、工務(wù)、供電、通信信號專業(yè)與車站設(shè)施設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)感知、故障預(yù)測與智能運(yùn)維，提高運(yùn)維部門安全風(fēng)險(xiǎn)管理水平，優(yōu)化生產(chǎn)組織和業(yè)務(wù)流程，降低能耗和生產(chǎn)成本。