宋小鵬
(中鐵通信信號勘測設計院有限公司,北京 100036)
《中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要》中指出智慧城軌藍圖根據“1-8-1-1”的布局結構鋪畫,即繪制智能城市軌道交通的發展藍圖,建立智能客運服務、智能交通機構、智能能源系統、智能列車運營、智能技術與設備、智能基礎設備、智能運維安全以及智能網絡管理等8個系統,建設城市軌道云和大數據平臺,擬定整套屬于我國的智能城市軌道技術標準系統[1]。在8大系統中,智能運維保障系統的建立目標是在保障系統安全穩定的同時,平穩提高運維智能化和安全化運行的水平。一是需建設信號系統自身的智能運維體系;二是建立與智能調度系統協調聯動的運行保障體系,通過資源的動態監控、完善配置、精確調度以及協同運行提高城市軌道交通的運行效率與安全控制水平;三是開發互聯智能運維分析決策體系,將設備故障預估和健康管理相結合,完成設備全壽命周期管理,提高設備安全運行能力。
大型城市軌道交通建設具備網絡化的特點,即線網運營里程長、運營場景復雜、客流特征復雜、運行交路復雜、客流短時沖擊強以及設備服役負荷強等,由此帶來超高的需求,體現在安全保障要求高、乘客服務需求高以及企業運營成本高。上述特點為城市軌道交通的進一步高質量發展帶來諸多難題,具體如下。
網絡化運營條件下,地鐵系統存在巨量設備設施、客流密度大、隨機性強、動態的風險因素耦合關系以及豐富的風險傳播途徑等問題,造成風險因素的早期感知、提前辨別、預測和警示能力不夠。特殊情況依靠被動報告,主動防御控制能力還需進一步提高,運行安全“知-辨-治-控-救”的閉環管理模式很難達到,易形成“小故障、大影響”的局面。
由于傳統線路“一線一中心”的設計建設模式,不同專業系統的煙囪式分散建立,信號系統自身故障信息封閉,信息傳輸依賴于人工操作,對于故障下整體運營和綜合調度所產生的影響,缺乏自主分析和處理,不便于整體軌道交通的順利安全運營[2]。
在運營和維護方面,地鐵擁有大量的設備和設施,在狀況檢驗、維修處理等方面仍然主要依靠人工作業,智能化程度較低,缺乏對維修數據的深度挖掘及分析能力,難以實現狀態的預測預警和全壽命周期維修策略的優化。維修模式仍以“故障修+計劃修”為主,且設備運維與資產管理聯動不足,資產價值屬性與物理屬性不一致,難以支撐資產管理。上述問題導致企業維修成本較高、維修資源共享低、維修資產與需求無聯動、維修模式難以由“周期修”和“故障修”向“網絡化集約化狀態修”轉變。
功能和模式分散、標準不同,這些都是維修工作人員對系統實行維修時重要的不利因素。各個廠家供應的維修系統在功能、人機界面、操作方式等方面不能夠兼容,這就為運行部門的設施維修以及對工作人員的分工和培訓造成了一定的阻礙。
轉變傳統的發展模式,將新一代發展思想理念和智慧技術引入地鐵,構建信號智能運維體系。智能化運維是實現智能地鐵的關鍵,以預測與健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)等技術為基礎,完成地鐵設備設施的自我感知、自我診斷及自我決策,準確、精細、精準地掌控狀態惡化機理和演化規律,創建動態掌控、風險預警、維護評估與資產控制的封閉鏈,在整個生命周期內維持可靠性,并減少運營和維護成本[3-6]。智能化運維的關鍵性能包括智能傳感診斷、智能分析預警、智能運維操作以及智能資產聯動,完成維護管理從經驗支持向數據支持的轉化,維修模式從“故障維修”、“計劃維修”轉為“狀態維修”、“預測修”,形成軌道交通網絡集約維護新模式。
智能感知診斷通過視頻分析、圖像智能識別、邊緣計算等技術對設備服役數據進行實時感知,包含運行健康感知、身份感知、位置感知以及運行環境感知等。在此基礎上,自動辨識評價設備設施健康狀態、主動診斷報警設備設施的故障病害,并通過建筑信息模型(BuildingInformation Modeling,BIM)技術等實現可視化管理與狀態的可視化查看,及時了解設施的健康狀況,為智能維護奠定數據基礎。
智能分析警告是基于感知和診斷信息的深度發現,從故障數量、位置、頻次等維度分析狀態演化機理與規律,將設備狀態數據與行車數據、客流數據、環境數據以及不同設備設施狀態間數據等進行多源數據關聯分析,分析劣化趨勢、預測健康狀態、評估使用壽命、辨識與預警安全風險并建立相應的知識庫,在此基礎上對維修策略、維修計劃等進行智能編制與優化,掌握設備設施劣化機理與規律,分析故障原因,提高維修決策水平,為預防性維修作業提供參考。
智慧維修評價基于設備實時運行數據、健康狀態分析預警數據以及維修決策數據實現一鍵故障報修、電子作業派發、維修資源綜合配置優化以及遠程維修處置與監視等功能,可以實現設備運維的物料管理、工單管理、故障代碼管理、設備履歷管理、人員崗位管理以及工藝標準管理等,提高運維效率和質量。維修作業完成后,管理人員可根據作業后的設備運行狀態對作業質量進行跟蹤與評價,實現質量控制管理[7-10]。
智能資產聯動統一材料、設備的粒度和資產管理,建立相應的編碼,有效支撐物資的采購、訂單管理、倉儲管理、供應商管理、物料管理以及需求領用管理,高效支持資產在整個生命周期內的購買、使用、庫存、折舊、報廢以及更新改造等精細化管理需求,實現零部件智能化跟蹤優化、資產革新改良措施智能化編制與完善等,為企業資產保值、增值創造條件。
信號在線監測包括運維保障一體化綜合管理、車載運維數據分析診斷、道岔健康監測管理以及關鍵設備和接口的檢測(例如ATP/ATO設備(圖1、圖2)、ATS設備、數據通信設備、測速儀等)。通過開展關鍵設備在線監測、數據分析,挖掘設備隱患,評估系統可靠性,對故障進行預警和應急處理,從而實現運維綜合管理一體化,降低運行和維護成本,提升設備可靠性。

圖1 ATO設備

圖2 ATP結構
在云端配置數據庫服務器,用于存儲海量數據,包括各線路信號狀態數據、模擬量數據、運營管理數據等。在云端配置應用服務器,用于承擔線網核心數據處理業務。在云端配置線路接口服務器,用于與信號相關子系統、站機設備進行數據接口對接,承擔線路數據預處理等相關業務。配置一臺線網級運維保障操作終端,為用戶提供線網級交互終端,用于人機交互。此外,為滿足信息安全等級保護的要求,配置相應防火墻。
在設備集中站、車輛段/停車場設置智能運維站機系統,與道岔缺口監測、電源屏、計軸、全電子聯鎖、微機監測以及視頻監控等系統進行對接,以獲取所需數據。在控制中心設置線路服務器,與控制中心電源屏接口進行連接,獲取控制中心電源屏數據;與控制中心網絡硬盤錄像機接口進行連接,獲取控制中心視頻錄像數據;與控制中心環境監測接口進行連接,獲取控制中心環境數據。通過線路服務器對本線路所獲取的數據進行存儲和分析,并通過防火墻與線網信號智能運維平臺進行連接,上傳平臺所需的線路運維數據。
利用大數據、云平臺對線網進行智能運維控制是城市軌道交通系統的運行基礎,這一運維模式彌補了傳統設備人工控制的不足,在運行模式上實現了較大的突破。實踐證明,通過該方式對故障數據進行采集與分析,能夠自動檢測該設備出現故障的具體位置,既提高了精確度,又提升了運維效率。由此可知,隨著城市化進程的推進,城市軌道交通智能運維系統將會實現全新的發展。