工業互聯網與物聯網下軌道交通機電設備的數字化運維研究

徐鵬

摘要 該研究針對數字經濟時代背景下，為滿足軌道交通車站新的運維需求，采用工業互聯網、全息感知物聯網、人工智能及云邊協同技術，集成多源數據對包括屏蔽門、安保、照明、環境控制、給排水、電扶梯、消防、空調等的機電設備管理進行優化。結果顯示，這些技術顯著提升了軌道交通車站的運維效率和設備管理智能化，實現了機電設備的數字化運維管理，有效降低了成本，提高了效率。

關鍵詞 智慧車站；工業互聯網；物聯網；數字化運維

中圖分類號 U29-39文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）12-0163-04

0 引言

地鐵已經成為城市交通出行不可或缺的方式，隨著地鐵規模增大，安全保障、運營效率、服務質量等多方面需求相互交織，迫切需要打造智慧地鐵大腦，為地鐵賦能實現智能化管理，促進城軌交通的信息化和智能化發展。“交通強國”部署的落地，必然對新質生產力的提升有著必然需求，智慧城軌發展綱要則具體提出了建設智慧城軌的發展目標[1]。截至2024年3月，上海地鐵運營里程為831 km（含磁浮線29 km），在建里程共482.2 km，位列世界前列。規模巨大的網絡化運營帶來了設備規模大、故障數量多、維修強度大、可用資源少等若干問題。該文研究通過工業互聯網、物聯網、人工智能、集成聯控、全息感知等技術，實現多元海量數據的匯聚和傳輸，滿足車站業務的高效運作、機電設備的高效運維，達到事前感知預警、事中智能決策、事后跟蹤維護的全方位監控，最終實現軌道交通車站機電設備的數字化運維管理。

1 問題分析與解決方案

地鐵車站機電的管理包括以下幾類：屏蔽門監測、照明系統監測、環控監測、給排水監測、電扶梯監測、消防監測、空調監測等。現有的管理方式主要是人工巡視為主，存在管理范圍有限、信息無法實時更新、使用需求不全等問題，需要建立融合各種技術的數字化管理平臺進行統一運維管理。通過各部門實地走訪調研，分析存在以下問題：

1.1 共性問題

信息化體系分散：各部門根據自身需求建立了相對獨立的信息化體系，缺乏統籌管控及信息聯動機制，造成信息不對稱、信息傳遞不通暢。車站管理部可通過建立統一的平臺信息處理中心，整合獨立信息體系，優化信息聯動機制。

1.2 常見問題

包括三防（人防、物防、技防）聯動不足和物聯網應用不廣泛。通過加強三防聯動和推廣物聯網技術應用，可以提升車站安全管理水平和運維效率。

1.3 潛在問題

海量數據如何有效賦能業務是未來發展的重要挑戰。通過數據與業務流程的深度綁定和智能化管理手段，可以實現數據的高效應用，促進業務管理水平的提升。

1.4 解決方案

從日常業務的電子化、標準化、流程化為切入點，重塑業務處理流程和管理方法。在全新的信息化業務架構下，結合業務的實際需求，將相關原生數據、過程數據、處理數據與業務過程進行綁定。借助科技、設備、平臺的力量，服務中國城市軌道交通智慧城軌發展，以及落實“交通強國”部署。建設目標包含：

（1）建立數字運維管理系統，對運行中的問題進行預測性維護。

（2）提升應急事件的處理能力，降低事件的負面影響。

（3）構建多層次的安全防護網絡，提升安全保障水平。

（4）實施協同管理策略，提高整體工作流程效率。

地鐵數字化運維管理平臺的架構涉及感知層、傳輸層、分析層、業務層和執行層五個層面：

（1）感知層通過智能技術識別和感知物理世界，收集信息并進行邊緣處理。此外，其還實現反向感知反饋，并通過通信模塊實現物理實體與傳輸層及業務層的連接。該項目的感知包括環境感知、能耗感知、設備感知等方面。

（2）傳輸層是物聯網設備實現連接的通道，承擔連接終端設備、邊緣、云端的職責。隨著物聯網設備數量快速增加，應用場景日益豐富，市場的網絡連接方式主要是無線傳輸通信技術，蜂窩網絡通信“NB-IoT+Cat1+5G”結合IPv6的格局已定。

（3）分析層充當感知層與應用層之間的紐帶，起到連接先前和后續流程的關鍵作用。該層主要負責數據的處理和分析，涉及的資源包括低代碼開發平臺、全棧性能監控、分析設備、傳感網絡、開源技術平臺以及信息安全措施。

（4）業務層與執行層涵蓋應用基礎架構、中間件及多種業務應用程序。應用基礎架構和中間件提供數據處理、統計、分析和挖掘等基本服務、能力以及資源調用接口，以此為基礎實現物聯網在眾多領域的各種應用。

2 關鍵技術介紹

2.1 工業互聯網應用技術

工業互聯網，作為網絡信息技術與工業深度融合的產物，支持生產領域的全面連接，包括要素、產業鏈和價值鏈。通過推進數據驅動的質量變革、效率變革、動力變革，帶動全要素生產率提高，實現企業的高質量發展[2]。

按照工業互聯網體系架構，車站段局域網用于站段終端設備間的互聯、終端與邊緣計算平臺的接入、內部管理辦公設備的互聯以及行車及人員的無線調度。站段局域網包括邊緣層的車站級工業物聯網、車站辦公管理網、設備層的設備級工業物聯網以及無線集群網絡。其中，車站級工業物聯網主要為PSCADA系統通信處理機及監控單元、ACS系統門禁網絡控制器、BAS系統PLC、FAS系統控制器及各種主機、AFC系統售檢票機等直接通過車站以太網交換機接入車站邊緣控制節點的各個局域網。由于車站級工業物聯網承載了安全生產各系統的控制業務數據、數據監測業務數據等重要數據，因此網絡架構主要采用AB雙網或冗余環網的組網方式提高網絡可用性。隨著智慧城軌應用部署、海量物聯終端接入，未來將逐步考慮IPv6標準的實施和落地，實現網絡管理和升級，滿足未來應用發展需求[3]。

2.2 全息感知物聯網技術

物聯網不僅指的是萬物之間的通信連接管道，更是人們通過對萬物終端所產生的信息進行感知和采集，利用物聯網絡匯集海量數據，并進行收集、分析和處理，再將結果展示或通過物聯網絡反饋回終端并指導終端行為的整個價值創造過程[4]。

車站級物聯網建設通過在豐富的物聯網基礎設施基礎上，打造具備全面互聯與智能互動功能的物聯網應用創新體系。這一獨特的體系將構建成一個遍布全域的“神經元網絡”，實現軌道交通的全方位精準感知，快速形成具有地鐵站級特色的物聯網應用生態格局。新一代的車站運營管理體系主要體現在更加全息的物聯感知，包含屏蔽門監測、照明系統監測、環控監測、給排水監測、電扶梯監測、消防監測、空調監測等智能終端，形成了新一代車站級工業物聯網邊緣計算平臺，賦能更加智慧化的車站設備數字化運維管理。

2.3 人工智能技術

人工智能相關技術持續演進，產業化和商業化進程不斷提速，正在加快與千行百業的深度融合[5]。當前人工智能在技術層面的發展趨勢，仍以深度學習技術體系為主，計算機視覺、語音語義等技術持續發展，逐步從“看見、聽見”向“看懂和聽懂”邁進。如地鐵維護中的智能檢測技術經歷了從人工檢測到智能檢測的技術革新，綜合了機器人、計算攝影學、多維多尺度多傳感器融合、深度學習和大數據處理等多項技術，提高了檢測效率和檢測精度，降低了人工成本，還能給出維修建議，從“計劃修”“故障修”“狀態修”到“智能修”，徹底克服了人工檢測時代的成本高、效率低、一致性差、安全性差、不可追溯等諸多缺點[6]。

近年來，地鐵安檢效率已經成為乘客服務獲得感的重要影響因素。利用物質識別與視覺識別技術相結合進行篩查，是當前地鐵安檢技術的發展趨勢。一方面提取密度、相對原子序數等物質的物理特性，與圖像識別相結合，增加多維特征，提升識別的準確率；另一方面增加識別的種類，尤其增強對無固定形狀的液態物質的自動識別，以適應軌道交通安檢的需求。

2.4 基于BIM的數據可視化技術

BIM是指建筑信息模型（Building Information Modeling），是一種在計算機輔助設計（CAD）等技術基礎上發展起來的多維建筑模型信息集成管理技術。該技術正逐漸應用在地鐵的設計與建設中，并在建設工程完成后仍可繼續應用在后續的運營管理中。

通過對綜合監控系統的全面升級，地鐵運維真正實現了可視化的“管家式”管理。運用BIM的智能運維系統，將虛擬和現實進行結合，包括監控攝像機、進出口閘機、自動售票機、出入口電梯、車輛運行等所有設備均布局其中，并在屏幕上實時顯示設備狀態；一旦出現故障，平臺就會提前預警，工作人員可即時查看原因，大幅縮短了故障排除時間。

例如上海17號線建設階段形成的BIM模型和信息傳遞應用于地鐵運營維護階段，開發了基于BIM的車站智能運維管理平臺。該平臺是車站運維管理的每日工作入口，以BIM數據為底，承載設備狀態、人員狀態、作業記錄等信息的基礎平臺，實現基于服務場景的車站多系統智能控制[7]。平臺主要功能包括：車站三維可視化管理、綜合監控管理、運營維保管理、設備資產管理、數據統計分析以及多終端支持。

BIM技術在設計、施工、運維全生命期中的應用，通過協同管理平臺有效實現跨組織的文件和流程管理，促進項目建設與設計管理水平提升，切實提高項目施工管理水平，實現基于BIM的數字化和智能化地鐵運維管理，可有效提高運維管理水平。

2.5 云邊協同技術

云邊協同技術是解決中心化云平臺高時延、差響應性、傳輸帶寬要求高、有效性受限于通信網絡等問題的重要方向。邊緣計算平臺是靠近物或數據源頭的站段和車輛，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，提供最近端服務；邊緣計算平臺統一的數據存儲層實現了邊緣層側一級的數據融合；統一的數據處理層提供通用數據分析、基礎算法、智能模型等功能；而業務系統因此獲得了更好的條件，可開發出更多滿足車站運營要求的應用場景，以滿足軌道交通行業在現場的實時業務、應用智能、安全、高可用降級等方面的基本需求。

3 案例介紹

城市軌道交通企業設備高度密集，維護復雜，維修強度大。建立全層次、全生命周期的智慧維修管理體系，實現設備設施的故障信息全域感知、電子化規范管理、場景化決策控制，提升前臺維護、后臺維修及資源調配的銜接能力和管理能力，對運維作業的精準高效具有重大意義。

如圖1所示是上海地鐵某條線路的機電一體化運維管理平臺，主要功能包括智能感知診斷、分析預警、運維調度和業務（資產、辦公）聯動等。

3.1 健康狀態感知

城市軌道交通智能運維應利用人工錄入、信息導入、傳感監測、視頻分析、關聯系統數據采集等手段，實現對設備設施的故障/健康狀態數據的實時采集和匯聚。

3.2 在線監測

基于狀態感知獲得的實時數據，實時應用運維分析決策獲得的設備設施機理模型，統計預測、智能模型，完成設備設施的健康狀態監測，并提供給運維管理系統以觸發維修保養工單。

3.3 運維管理

根據PDCA循環的基本原理，采取“發現問題—處理問題—解決問題—問題反饋”的閉環維修作業處理機制，以可靠性為核心，以減少關鍵設備故障概率、優化趨勢性維護相關標準為目標導向。維修作業管理包括：巡檢作業管理、維修作業管理、設備管理、故障管理、工單管理、人員管理、物料管理等。充分應用BIM、AR、移動等技術提高對維修作業人員的業務賦能，功能上包括巡檢作業管理、維修作業管理、設備管理、工單管理、人員管理、物料管理等。

3.4 運維分析

管理平臺通過對全生命周期運維數據進行分析，發現長期性、規模性和多維度的規律，其成果主要應用在設備設施在線監測、維修處置建議、運維流程優化等方面，還可為設備保養、備件采購、庫存決策、設備運行優化、人員培訓提供建議。該系統應通過診斷案例自動更新和優化完善，持續提升分析決策的精確度。

4 結束語

該文分析了現代軌道交通車站機電設備運維管理的實際問題，并提出了一套綜合解決方案。通過集成工業互聯網、物聯網、人工智能和云邊協同技術，實現了設備的數字化運維管理。智慧物聯終端的部署，不僅提升了對設備如屏蔽門、安保系統、照明、環控等的全面監控，也促進了能效管理的優化。

軌道交通車站機電設備的數字化運維管理還有待進一步的發展方向，包括[8]：

（1）智能感知設備需更加豐富多樣。智能物聯感知設備受技術發展和市場應用的影響，在城市軌道、橋梁、隧道等基礎設施上的智能感知水平較低、檢測和監測手段較少，并且在城市軌道領域應用較少。近幾年出現的新技術和方法，例如綜合檢測列車、智能機器人、無人機等智能巡檢裝備均處于探索應用階段，后續會大量應用到現代城市交通中。

（2）各垂直應用系統的數據共享有待提升。智能運維平臺的主要功能是對機電設備進行全生命周期的健康管理，所以需要對每個獨立的垂直應用系統進行設備的設計、生產、施工安裝、調試、交付使用、養護維修、更新改造、報廢等方面的信息數據采集，并且各垂直系統之間應形成有效的信息共享與交互，全生命周期的數字化管理需要全行業的通力合作進行解決。最終目的是實現各專業間的協同運維，建立多維度防護體系，提高應急事件的反應處置能力。

（3）智能運維標準體系有待健全。設備的更新迭代及新技術的應用，需要建立一套新的運維標準體系。另外，綜合檢測列車、智能機器人、無人機等檢測新裝備技術的應用，也需要進一步配套相應的評價評估方法。從頂層設計、全局部署，開展全系統的科學合理檢修、應急預案的編制與應急處置等方面工作，才能形成全面、有效的設施設備智能化診斷、評估、預測能力，以及產生智能決策應用。

參考文獻

[1] 中國城市軌道交通協會. 中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要[R]. 2020-3.

[2]中國工業互聯網研究院. 工業互聯網創新發展20問[EB/OL]. 2019-3-5. http： //www. innovation4. cn/library/r35641.

[3]工業互聯網產業聯盟（AII）. 城市軌道交通工業互聯網技術白皮書[R]. 2021-12.

[4]楊晨寅， 練旭華， 廖潔璟， 等. 淺析物聯網技術在機場的應用及其發展趨勢[J]. 空運商務， 2019（5）： 57-60.

[5]中國信息通信研究院. 人工智能白皮書2022年[R]. 2022-4.

[6]中國人工智能產業發展聯盟， 交通+人工智能深度融合委員會. 人工智能技術在地鐵運營場景中的典型應用[R]. 2020-8.

[7]孟柯. 上海軌道交通17號線全生命期BIM技術應用研究[J]. 土木建筑工程信息技術， 2020（3）： 50-58.

[8]王冰， 李洋， 王文斌， 等. 城市軌道交通智能運維技術發展及智能基礎設施建設方法研究[J]. 現代城市軌道交通， 2020（8）： 75-82.