軌道交通線網智能運維系統的設計方案思考

張義鑫，張炳森

(北京城建設計發展集團股份有限公司，北京 100037)

1 概述

國內軌道交通建設取得了舉世矚目的成就，隨著軌道交通運營線路的不斷增多，我國軌道交通已經進入網絡化運營時代[1]。在軌道交通高效集約、網絡化、安全可靠發展的同時，也給建設和運營部門帶來巨大挑戰，尤其是關鍵設備的運維問題，越來越成為研究的熱點。

隨著“大”、“云”、“物”、“移”、“智”技術的發展，軌道交通在信息管理和控制方面取得了較大進步[2]。為順應未來網絡化的發展趨勢，各大城市已積極加入智能運維系統的研究。目前多家軌道交通企業雖已建立一些設備管理信息系統[3]，但各個系統的業務不夠完善和相對獨立，且忽視了設備在長期應用過程中產生的大量數據，這些數據蘊含巨大的應用價值[4]，因此需要結合大數據及人工智能等技術構建智能運維系統。本文從長遠出發，考慮線網層面的軌道交通智能運維系統的設計研究，為軌道交通的健康發展貢獻力量。

2 運維現狀

隨著運營規模的擴大，對運維管理的要求也越來越高，目前的城市軌道交通運維管理主要存在以下問題[5]：

1）各專業、各線路分別進行運維管理，存在信息孤島，各系統的開放性差，專業間、系統間互聯互通困難；

2）各系統建設標準不統一，軟/硬件、操作系統、數據庫種類繁多，重復投資問題突出；

3）部分系統技術陳舊，新技術應用、彈性擴展困難，帶寬受限，移動寬帶接入困難；

4）數字化、智能化程度低，智能感知水平有限，覆蓋范圍不全面，制約智能應用和智能輔助決策等。

另外，目前行業內仍常用故障維修和計劃維修方式[6]，導致服務水平下降、維修成本升高；維護人員在日常維護和故障處理時，仍依靠人工完成數據采集、分析等工作，無法滿足高質量的維修管理。運維模式與日益增長的智能維修需求的矛盾，使得智能化運維的研究成為線網維護體系建設的迫切需要。

3 智能運維系統的設計方案

智能運維系統的核心是利用設備狀態數據、故障數據、環境數據、管理數據等海量數據信息，借助大數據、云計算和人工智能等技術，綜合考慮設備的可靠性和經濟性，實現維修管理的信息化和智能化[7]。首先對系統的需求進行分析，在此基礎上提出系統的架構設計。

3.1 智能運維系統功能需求

1）設備健康狀態監測

在設備發生故障時及時預警，提供詳細的故障位置、故障類型等信息，同時提供健康維護輔助決策。

2）設備健康智能管理

通過大數據分析進行故障管理、智能預測及性能衰退分析，減少故障維修的概率。

3）閉環處理功能

從系統高度上為智能運維提供一個“發現問題—處理問題—解決問題—問題反饋”的作業處理機制，針對不同維護類型監測目前的執行狀況，根據不同的維修模式、跟蹤作業分別進行工作流程追蹤，應用于設備運維的全過程。

4）設備資產的全生命周期管控

全程進行設備資產的狀態監測，包括設備的使用、維修與報廢等，如果設備的使用狀態發生變化，平臺應當及時進行跟蹤處理，更新設備資產的使用情況，實現系統化的資產管理。

5）線網級健康維護業務和流程管理

單線路的管理業務模式無法滿足線網聯動控制的需求，同時單線路分立的維護方式也存在資源的浪費，因此智能運維業務需要上升到線網級別。系統需根據新的維護機構進行系統用戶權限的設計，科學管理機構間的級別劃分、功能權限和數據管理權限，從而實現智能運維業務的流程管理。

3.2 系統架構設計

軌道交通線網智能運維系統整體架構可定義為4層：數據采集層、接入層、大數據平臺層和應用層，如圖1所示。

數據采集層：數據采集是整個系統的基礎，完成對各線路ISCS、信號、集中告警、AFC、車輛等系統設備的狀態數據、故障數據、日志數據、告警數據、配置管理數據、用戶行為數據、運維流程類數據、性能指標數據、環境數據等海量數據進行統一采集，打破獨立感知監控的信息孤島格局，滿足系統數據獲取的需求。

圖1 智能運維系統整體架構Fig.1 Overall architecture of intelligent operation and maintenance system

接入層：自建線網私有云，各線維修中心接入線網私有云，把各線運維信息上傳，接入層對數據協議解析及編解碼、聚合計算等處理后，把數據上傳至大數據平臺。

大數據平臺層：對信息數據進行存儲、分析、計算等，并定義標準化的指標體系。數據存儲用于落地運維數據，可根據不同的數據類型、數據消費和使用場景，選擇不同的數據存儲方式；對運維數據進行萃取，積累大量可用運維數據。數據分析相當于“大腦”功能，利用人工智能算法，根據具體的運維場景、業務規則等，提供實時和離線計算，并作出決策。

應用層：應用層可分為決策層、管理層、業務層和接口層。決策層是把握企業的發展戰略、績效成本等方面作用；管理層主要包括制定檢修維護流程、維修規程、成本管理等方面；業務層是根據大數據平臺的分析結果，對線網系統設備進行狀態監測、異常報警、趨勢預測、可靠性評估等；接口層預留與列車運行、應急決策、信息發布等應用的接口，便于數據資源的共享，促進不同業務和專業的信息交流。

3.3 系統網絡及安全設計

軌道交通線網智能運維系統基于云平臺方式進行部署，并建設大數據平臺[8]。其中云平臺和大數據平臺建議根據各城市信息化的發展，與城市軌道交通云平臺、大數據平臺統籌規劃建設，提高投資利用的效率。

軌道交通線網智能運維系統應由車站（含場、段）維修工區及控制中心兩級平臺組成，維修工區通過維修工作站、手持維修終端方式與中心智能運維平臺系統進行交互，用于接收中心維修流程及維修指令下發，并上傳中心平臺現場維修故障人工錄入，維修過程、維修進展等維修信息。中心平臺用于接收各系統的告警信息及人工報送告警信息，與各生產系統進行接口（可通過大數據平臺統一接口），獲取故障告警信息，并自動生成維修流程下發維修工區終端。同時基于積累的大數據平臺數據，可實現維修策略優化調整、自動調整備件及維修工具的采購管理，實現3.2章節應用層的相關業務功能。具體系統組網架構如圖2所示。

智能運維系統安全需按照等級保護三級標準設計。同時根據信息系統安全等級保護第三級的規定，智能運維系統的安全建設應綜合考慮物理層面、網絡層面、系統層面、應用層面和管理層面的安全需求[9]，確保智能運維系統安全穩定運營。

4 智能運維的實施步驟

圖2 智能運維系統網絡架構組成圖Fig.2 Network architecture of intelligent operation and maintenance system

智能運維的建設是從無到有的過程，智能運維系統的搭建不是一蹴而就的，其功能是由信息化到智能化的過程[10]，實現最終目標需要有數據積累、功能完善、功能升級階段，且需結合城市軌道交通的規劃等來考慮。結合目前新技術及智能運維的發展方向，提出智能運維的實施分以下3個階段，如圖3所示。

圖3 智能運維系統實施路線Fig.3 Implementation route of intelligent operation and maintenance system

1）大數據平臺的建設

數據是智能運維落地的基礎，首先需要基于云平臺的基礎建立大數據平臺，采集和存儲分散建設的軌道交通應用系統的部分或全部數據，以及軌道交通體系外部的相關數據，完成相關數據的規范化、標準化，實現數據的共享、交換、展現、服務等功能。

2）設備信息化管理及狀態性維修

此階段是實現設備的信息化管理功能，在數據平臺建立的基礎上，引入先進的、符合本行業特色需求的設備管理模式和管理軟件，實現不同線路之間的設備物資統一管理、全線網資產運營、維護成本的統一核算、全線網設備維修維護策略的科學合理制定，最大限度提高設備物資的管理效率，保證倉儲合理化，維修科學化。本階段最直接的成果為實現維修系統的數字化、信息化，實現基于故障告警的狀態性維修，提高維修效率。

3）智慧運維

智慧運維是智能運維系統的終極目標，隨著數據的積累、設備狀態數據的監測，可采用大數據、互聯網和云計算等技術實現各運維場景智能化閉環，且智能運維能力與運維管理流程、運維組織架構、運維自動化是深入融合。

運維人員不再以發現故障、解決故障作為目標導向，轉而專注業務運行狀態，探索運維需求，定義并實現運維場景，豐富智能運維的廣度與深度。

5 總結

在互聯網高速發展時期，軌道交通系統緊跟技術發展的趨勢，采取生物識別、智能運維、無感安檢等新技術，降低成本的同時，提升科技含量。軌道交通的建設和運維管理需高效化、信息化和智慧化，面對智能運維這一大趨勢，需要從全局性考慮，不再按照傳統的單線路、單專業模式建設維修系統，從軌道交通全生命周期運營的實際需求出發，規劃好線網智能運維系統的架構、建設目標戰略，實現維修資源的集約化管理，從而更好適應軌道交通網絡化發展的需要。