超大規模城市軌道交通線網全壽命周期健康管理系統研究

劉純潔 王大慶

(上海申通地鐵集團有限公司， 201103， 上海//第一作者， 教授級高級工程師)

1 超大規模城市軌道交通路網運營現狀

隨著社會經濟的發展，城市規模不斷擴大，城市軌道交通獲得了迅猛發展，已逐漸成為城市公共交通的主力。以上海為例，截至2018年底，軌道交通日均客流量超過1 000萬人次,軌道交通已經成為市民出行的主要形式，是城市公共交通的主力軍，呈現典型的網絡化運營特征。根據規劃，到2020年，上海將形成18條線路、850 km、506座車站的超大規模軌道交通線網。北京、廣州、深圳等大城市的情況也非常類似，按照規劃，在不遠的將來都將形成超大規模軌道交通線網。如何高效運營、高效維護是城市軌道交通企業普遍面臨的關鍵課題[1]。

城市軌道交通主要專業的維保現狀分析如下：

(1) 工務專業：承擔軌道交通線路、基礎及相關各種附屬設施的檢查、維修工作，保證線路的安全暢通。目前，城市軌道線路檢測主要為靜態檢測。靜態檢測是指在沒有車輪荷載作用的情況下，用人工或輕型測量小車對線路進行的檢查，作業過程通常采用手工方式，效率低、勞動強度高，人工讀取的數據還會不可避免地引起誤差。也有部分專用軌道檢查車輛，用于定期巡檢收集數據。工務專業的各種數據基本采用離線分析形式，以人工分析為主，自動化程度較低。

(2) 車輛專業：維護保障工作量較大，自動化、智能化尚處于初級階段；建有多個零散的子系統，目前正在逐步整合，向體系化方向發展。以上海軌道交通為例，車輛專業規劃建設的鷹眼、平輪檢測、車地數據傳輸等多個子系統已初步實現車輛關鍵數據的采集和分析。

(3) 通信信號專業：在CBTC(基于通信的列車控制)系統廣泛應用、全自動運行線路日益增多的背景下，列車行車間隔越來越小，保障行車安全的核心——信號系統日益受到高度重視。信號系統的安全性有一系列相關的國際標準進行規范，可靠性和可用性方面則主要由RAMS(可靠性、可用性、可維修性、安全性)進行規范，在高效智慧的運行維護方面則缺乏有明確約束力的標準和規范。城市軌道交通企業迫切需要配置相應的技術裝備，實現有效的檢修、維護和管理，及時發現和處理運行中的故障，保證系統穩定運行。另一方面，城市軌道交通運營線路不斷擴張，逐漸演化為大規模乃至超大規模復雜線網拓撲，容易形成蝴蝶效應，即單點的偶發故障可能產生無法預料的連鎖反應，進而誘發全線網大面積擁堵甚至癱瘓。從目前國內各個城市的軌道交通的運營情況看，通信信號的維保僅能夠滿足基本的設備維修需求，還存在較多問題。當前不同線路的維護支持系統存在較大的差異性，且可用性較差。隨著運營線路的不斷增加，維保工作量也在不斷增加，受到人員編制限制，維護人員的數量增長也總是滯后。這也是無法滿足日益增加的維護需求的原因之一。另外，還存在以下問題：缺乏通信信號維護行業標準，維護系統所要采集的監測信息不統一，監測信息采集不全面；維護系統的集成化、綜合化、智能化水平不足，不能有效支撐設備維修模式向狀態修轉變；數據分析功能有待進一步加強；信號故障處理支持較弱。

(4) 供電專業：在城市軌道交通供電領域，設備維護保障系統中的電力數據采集與監視控制(PSCADA)系統，能夠實現對主變電所、牽引變電所等的遙控、遙信、遙測、遙調和遙視，改善變電站運行安全可靠水平、改善運行速率、減少運行成本投入以及保證供電品質，但仍然存在信息單一、缺乏集成等缺點。

面對超大規模城市軌道交通線網，需要從頂層設計開始，強化網絡層面的統一指揮協調功能。建設網絡化運營指揮中心，建立全網統一的各項業務管理平臺，并不斷優化運營生產指揮體系，提升網絡統一指揮與協調聯動能力。設施設備上，不斷提升裝備系統的智能化水平。為提高超大規模網絡設施設備的運行可靠性，提高列車運行效率，以及提升運營服務質量，需將新技術、新裝備、物聯網、大數據、云計算、互聯網、人工智能等現代科學技術應用到運營管理和運營服務過程中，以設備來代替人，用技術來保障運營，打造智慧高效的城市軌道交通網絡。

為此，需要做到：充分依靠技術裝備和技術方法，盡可能替代人工的重復性檢修工作，實現智慧化的故障診斷與預測預警；消除各專業的條塊分隔，智能調配人、財、物等；實現全線網級別的資源共享，形成適應超大規模城市軌道交通線網的維護解決方案，即全壽命周期健康管理系統，實現線網管理的綜合化、標準化、智能化和高效化。

從國內外的現狀來看，超大規模城市軌道交通線網全壽命周期健康管理系統尚處于概念階段，沒有普遍適用的成熟經驗，因此有必要廣泛調研國內外城市軌道交通線網的運維現狀，參考和借鑒高速鐵路、航空航天、核電等關鍵安全行業的運維系統，同時關注能夠推動高效運營維護的先進理論和新興技術，為超大規模城市軌道交通線網的全壽命周期健康管理提供技術支持。

2 全壽命周期健康管理的參照系統和支撐技術

目前，在城市軌道交通行業已經開始研究智能運維系統。該系統是建立在設備使用現場的以預測性微信模式為主的一體化平臺，可以在大數據中心支持下，實現關鍵設備在線實時故障診斷，自動生成維修工單等功能[2]。現對相關關鍵安全行業的運維系統應用情況進行分析。

2.1 鐵路行業現狀

在我國鐵路行業，中國鐵路集團有限公司的高速鐵路全壽命周期健康管理系統尚處于概念階段，尚未出現跨專業的綜合化集成系統。以鐵路電務系統為例，存在數據采集手段落后、檢測數據分散、共享率低，以及網絡管理效率低下、電務系統生產資源數據綜合分析智能化低等缺陷。先后有研究人員提出基于故障預測與健康管理(PHM)的設備維修新模式的管理模型,并在高鐵信號設備維護管理[3]和智能一體化電務檢測維護方案[4]等方面進行了一些嘗試和探索，但是尚未得到實際部署。智能一體化電務檢測維護系統，通過統一數據平臺，能夠實現分布在不同地點的ATP(列車自動保護)車載設備檢測信息、地面設備集中檢測信息和通信綜合檢測信息，實時地與電務生產決策部門的管理系統有效同步，解決檢測數據分散、共享率低，以及網絡管理效率低的問題；電務生產資源綜合分析平臺，能夠實現電務生產資源的智能診斷分析、故障實時監測預警及對電務生產資源配置決策形成指導建議等功能，解決電務生產資源數據綜合分析智能化低的問題，實現快速、準確和智能化的決策過程。

高速鐵路智能化電務檢測系統架構如圖1所示：綜合檢測層主要完成對ATP車載設備、地面設備和通信設備的智能綜合檢測；網絡層主要完成所有檢測數據的傳輸和共享；智能分析層實現電務生產資源綜合分析，通過對各類檢測數據的智能化關聯、統計和分析，實現對電務生產資源優化配置的指導。

注：ATP——列車自動保護

2.2 航空航天領域現狀

在航空航天領域，形成了PHM的概念，PHM一般技術框架如圖2所示。PHM是指利用盡可能少的傳感器系統，借助各種智能推理算法，對系統的健康狀態進行評估；在系統故障發生之前對故障進行預測，并根據預測結果采取一系列維修措施以實現裝備的視情維修[5]。PHM概念是在美國的JSF聯合攻擊戰斗機計劃中被正式提出的，是JSF聯合攻擊戰斗機實現經濟承受性、保障性和生存性目標的關鍵系統之一，并由此引發全球性的PHM研究熱潮。PHM技術優勢在美國F-35戰斗機上得到了充分的展現：PHM的應用改變了維修原理，使得故障檢測覆蓋飛機的各大重要系統，可以實現故障的精確診斷和定位；能夠預測關鍵部件的剩余壽命，減少了中繼級測試設備和驗證設備，取消了O級測試設備；減少了保障延誤時間，提高了保障效率，降低了維修成本，并簡化了使用和維修訓練程序。根據美國軍方的統計，JSF聯合攻擊戰斗機與F-16戰斗機相比，人力成本降低了約30%，保障設備減少了50%，維護人員減少了20%～40%，架次生成率增加了25%。PHM技術在民航領域也得到了廣泛應用，波音公司運用PHM技術開發出飛機狀態管理(AHM)系統,已在全球53家航空公司近2 000架飛機上安裝了該系統，包括B777、B747-400、A320、A330和A340等主流機型。全球最大的航空發動機制造商羅-羅公司開發的發動機健康管理(EHM)系統，能夠實時監控上萬臺發動機，在馬航 MH370失聯事件中提供了重要信息。我國C919大型寬體客機采用的PHM系統，能夠對3萬多項飛機數據中涉及飛行安全的4 000個關鍵數據進行實時監控，實現了故障診斷、維修控制決策、飛機運行管理、發動機監控、健康狀態評估及維修品質分析等功能。我國以此建立了國產大型客機的數據中心，為大型客機擴展應用服務奠定了堅實的基礎。

圖2 PHM一般技術框架

2.3 核電領域現狀

在核電領域，核電站設計壽命大多在40年以上，其設備和組件會隨運行時間增加而產生老化和損傷，如何有效檢查和探測結構損傷以確定合適的維護管理策略值得深入探討。核電廠的運營和維護成本占整個核電廠成本的60%～70%，燃料成本只占15%～30%。核電廠的PHM系統可以預測可能發生的故障，從而能夠進行預防性維護，降低經濟損失[6]。

另一方面，5G、人工智能、大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術的蓬勃發展，為超大規模城市軌道交通線網的全壽命周期健康管理系統提供了強有力的技術支撐。物聯網可以支持各個末梢節點數據采集和短距離傳輸；5G能夠為關鍵數據的大容量快速傳輸提供通道，并提供相應的精確定位[7]；云計算實現了計算資源的按需靈活部署、彈性均衡和高容災，使得企業可以聚焦于核心業務集成，直接使用云計算供應商提供的計算資源，而無需耗費大量人力、物力建設機房；大數據技術支撐了超大規模城市軌道交通路網的海量運行數據，實現了數據信息的價值化；以深度學習為代表的人工智能具有特征提取和快速分類能力[8]，可以用于各類設施設備故障的自動識別、自動分類，極大地減少了人工重復檢查工作，并確保了檢查質量。

3 超大規模城市軌道交通線網全壽命周期健康管理系統

3.1 體系架構

超大規模城市軌道交通線網全壽命周期健康管理系統體系架構如圖3所示。體系架構自底向上依次分為三層：多維可信數據感知平臺、大數據驅動型維修支持平臺和綜合智慧運維管理平臺。通過三層平臺的相互配合實現跨專業、跨線網互操作的統一化綜合運維業務。

圖3 超大規模城市軌道交通線網全壽命周期健康管理系統體系結構圖

(1) 多維可信數據感知平臺直接面向在途運營設備，通過可信數據采集、多源數據融合等關鍵技術，實現設備運行數據的采集和預處理，為上層應用提供可信的、海量的設備工況信息。實現關鍵設備數據有效無損的采集和融合，為挖掘數據蘊含的設備健康度和故障信息提供全面、可靠的數據來源。

(2) 大數據驅動型維修支持平臺通過分布式存儲、跨專業多元異構海量數據存取等關鍵技術實現數據的快速訪問；健康度評測和故障診斷的智能化技術實現設備故障預測與診斷，為維修決策提供參考。

(3) 綜合智慧運維管理平臺以故障應急管理為中心，實現維修人員調度、備品管理、業務工單生成等功能，而且能夠為運營提供相關業務統計數據。

3.2 智能化運維研究

本系統的創新部分是基于人工智能對關鍵設備進行異常檢測，因此，需要研究的是：如何有效利用多傳感器采集的大量數據，綜合分析出能準確反應設備健康程度的量化評估值；如何通過設備健康度曲線分析設備不同階段的臨界點及變化趨勢，準確預測和診斷設備的故障；如何通過大數據、云計算等技術，智能化分析出設備的故障機理。之后，對于分析的結果，通過可視化來表達，讓所有的人理解一致、執行一致、結果一致。

3.2.1 多維可信數據采集研究

城市軌道交通涵蓋車輛、線路、供電、通信信號等眾多專業，是一個大聯動機，只有眾多人員的協同配合和諸多設備的有序運行，才能實現整個城市軌道交通系統的正常運行。目前各專業的設備運行數據采集往往是專業內部的、孤立的，沒有充分考慮關聯專業的輸入條件。例如，軌道電路的偶發紅光帶，有可能由軌道電路故障引起，也可能由工務維修人員檢修線路導致，此類故障數據需要人工甄別，耗費大量人力，效率低下。另外，現有設備監測系統對長時間尺度預測效果不佳，數據可信度將大大降低。因此需要研究城市軌道交通設備運行數據的多維可信采集，為挖掘數據蘊含的設備健康度和故障信息提供全面、可靠的信息來源。

3.2.2 跨專業多元異構海量數據實時存取研究

基于物聯網的數據采集系統能夠有效采集到實時的設備運維數據，但數據采集系統為每個運維子部門(專業)提供的數據格式和表述方式不完全一致，即數據存在異構性。而且，設備設施產生的數據量龐大，如何實時存取各個專業的異構海量數據至數據中心，是整個城市軌道交通線網全壽命周期健康管理系統的基本保障。基于Hadoop分布式架構的云存儲系統[9]是實現多元異構海量數據實時存取的關鍵系統。相比于傳統的數據庫存儲系統，Hadoop分布式架構的優勢在于數據存儲的分布式處理方式，能夠將來自各個專業數據庫中的數據分布式存儲于各個機柜中。分布式架構采用并行處理方式，因此能夠加快數據的存儲速度。同時，需要研究基于Hadoop分布式架構的高效數據備份策略，當數據庫遭受異常事件，數據部分或全部丟失時，使用備份策略能夠將丟失的數據及時恢復。

3.2.3 關鍵設備健康度評測與故障診斷的智能化研究

準確地對設備進行健康度量化評估，并預測診斷設備的故障，得到設備的健康狀態信息，需要用傳感器或者其他監測工具對設備進行實時信息采集。通常，不同的傳感器采集得到的信息反應了設備不同層面的健康狀態。因此，通過部署多個傳感器采集設備運行時產生的實時大數據，然后利用物聯網、大數據、云計算等前沿技術，從不同層面整體考慮設備的健康情況，計算得到一個設備的整體綜合量化健康度評估值，即可用具體的健康度指數反應設備的健康程度。通常情況下，在沒有發生突發異常或交通事故的條件下，設備的健康度函數是隨著時間單調遞減的[11]。長期對設備進行監測，能描繪出設備整個生命周期的健康度變化曲線，清晰地看出設備不同時間段的健康程度。綜合分析各個型號設備的健康度曲線，計算不同時段臨界點與特殊點，在線預測正在運行的設備的健康度變化，及時預測或診斷出設備的故障。

3.2.4 信息可視化研究

通過人機交互、數據挖掘、圖像技術和圖形學等學科的理論和方法的結合，將抽象信息和數據進行模擬和類比，使之轉化成為形象、具體的可視信息。將抽象信息以直觀的視覺方式表現出來，也使得人們能夠充分利用視覺和感知能力去觀察、處理信息，從而發現信息之間的關系和隱藏的模式[12]。對于全壽命周期健康管理系統來說，提供一種高效、一致性、透明化、面向用戶的服務是運維的價值所在，這樣就要求屏蔽其提供的服務背后的所有實現細節。利用信息可視化技術，對復雜的維護保障工作流程進行可視化表達，可以讓所有的人理解一致、執行一致、結果一致。

4 結語

超大規模城市軌道交通線網全壽命周期健康管理系統，采用跨專業頂層設計，具有預警智能化、維修可視化、管理綜合化三大典型特征，將車輛、工務、通信信號和供電等專業集成到統一的健康管理平臺，實現跨專業平臺化運行，消除信息孤島，顯著提高檢修維護效率。

全壽命周期健康管理系統以系統安全為底層基礎，以系統可用性為指標，通過故障事件驅動，實現人、財、物的自動化智能配置，打破了工務、車輛、供電和通信信號等各個運維業務的條塊分隔，消除了采購、倉儲、維修、結算等業務流程的縱向延遲，實現了人員調度、備品備件、維修工單、統計數據的自動觸發融合，最大程度地實現資源統籌和共享，是解決超大規模城市軌道交通線網集約發展的必由之路。