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城轨信号智能运维系统研究

发表时间：2021/8/9 来源：《中国科技信息》2021年9月中作者：向枫

[导读] 信号系统设备安全平稳运行，为列车运行提供可靠性保证。

广西交控智维科技发展有限公司向枫广西壮族自治区南宁市 530022

摘要：信号系统设备安全平稳运行，为列车运行提供可靠性保证。引入智能运维系统，利用各子系统设备工作原理，通过辅助采集装置，对关键安全设备、关键部位进行运行状态的采集及监控；综合大数据逻辑分析，确认当前设备运行状态，有效预防设备隐患，减少设备故障发生；在故障情况下，通过系统精确查询和故障定位，缩短人工判断时间，降低故障对运营的影响。
关键词：轨道交通；智能运维；系统
        引言
        当前主流的地铁信号系统集成方案中，基本都会引入独立的信号维护支持系统，为维保人员提供日常设备管理和维护的工作平台。但当前的信号维护支持系统基本上采用的是单条线路独立管理的运维模式，随着大城市地铁线路规模的不断扩大和运营强度不断提升，必然会要求维保部门打破线路间限制，掌握全线网设备的工作状态、总结设备运行规律并进行综合分析，以提升线网整体的运维效率并降低成本。因此，建设城市级信号智能化运维系统，对各条线路的信号系统设备进行统一的运维管理，已经成为一个重要的课题，而线网中心则是城市级信号智能化运维系统的核心与关键。
        1信号设备维护监测现状
        1.1以ATS为主体的维护监测
        目前以基于通信的列车自动控制系统CBTC为正线信号系统的城市轨道交通线路，主要采用以ATS为主进行信号设备状态监测，如上海地铁6、7、8、9、11号线等。这种方式通常仅提供与运营调度相关的事后报警信息，无法全面监测设备运行状态，难以提供维修计划及管理决策支持。由于既有城市轨道交通信号制式不统一，同时受建设年代的技术条件制约，各线路监测采集信息的完整性参差不齐，监测分析功能也存在一定差异，采样数据来源单一，故障判断采用简单的阈值比较，虚警率高，数据分析严重依赖人工经验，对信号设备运行状态的自动监测程度较低，难以满足状态维修的要求。此外，传统的城轨运营和维护分属不同管理系统，无法实现跨专业联动，在动态事件、应急场景中，监测信息的缺失直接影响故障定位、抢修人员及物资等维修资源的调动与分配、运营与设备状态信息之间沟通等，从而直接导致应急处置能力下降。
        1.2子系统分立式维护监测
        在建设年限较早的城市轨道交通线路中，信号系统各子系统的维护监测体系通常处于分散设置状态，如上海地铁1、2、3、4号线，都设有自动列车监控系统ATS、数据通信网管系统DCS、联锁维护系统SDM、计轴日志软件、维护支持系统MSS、道岔缺口监测系统和电源网管系统等。分立式维护监测虽可提供各子系统内专业的故障报警及部分分析功能，但普遍存在监测信息不全及在线感知覆盖面不足等问题，容易形成维护信息孤岛，无法实现跨专业协同联动分析和智能诊断，不利于开展运营维护一体化协同工作。
        2城轨信号智能运维系统
        2.1线网级运维保障平台
        线网级运维保障平台以数据为基础，利用计算机人工智能技术，通过完善的专家故障诊断、阈值分析以及评估体系等策略，对信号设备全寿命周期的健康状况进行科学管理。同时将分析结果和报警信息等以图形化界面、各类报表形式进行展示，将维修计划及维修任务发送至运维部门或人员的终端设备。该平台南应用服务器、磁盘阵列、数据处理服务器、交换机、展示平台等组成，其主要功能模块如下。1)数字化模块。主要用于对信号系统的相关设备基础数据进行数字化处理，确保相关数字化数据易于使用和维护。2)应急处置模块。主要对信号系统的报警或故障信息进行专家诊断和应急处理。3)可靠性评估模块。

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根据各线中的信号系统结构特点，以及信号系统的运行情况，对信号系统的可靠性进行分析和统计。4)维修数据分析模块。主要是对信号系统各类设备的维修数据进行统计和分析，支持与地铁实验室信息管理系统(I。aboratoryInformationManagementSystem，I。IMS)的数据对接，在I。IMS系统中已有的数据可以自动同步到信号运维保障综合管理平台的维修数据分析模块。5)故障数据分析模块。主要是对信号系统所有故障数据进行分析统计(包括信号系统自动上报的故障及人工上报或录入的故障)，支持各类故障数据的查询、录人、维护管理、支持对各类故障数据的专家诊断、给出维修和维护指导。导入、导出等；6)实时监测模块。用于对信号设备状态、列车运行状态等进行实时监测。人机界面应能实时显示列车实迹运行图，且界面上的各个设备应支持点击等操作，并进一步展示各个设备的详细信息和设备履历等。7)道岔健康管理模块。对转辙机的健康情况进行监测和分析。该模块应支持按线路、车站等多维度的条件进行查询，支持人__f=智能分析或专家诊断分析等，能对转辙机的健康情况进行评估，实现转辙机不良状态预警和故障报警，相关结果可以通过应急处置模块进行应急处置。
        2.2智能维护指导
        基于历史数据信息与当前采集数据进行实时比较，根据比较结果，预判设备变化趋势，结合专家库处理经验，可实现具有指导意义的维护建议，为维护人员提供维护方向，从而有效提升维护效率，降低维护成本。系统充分利用运维大数据基础，基于关联分析、统计分析、深度学习、聚类分析等数据挖掘技术，研究设备状态信息的层叠关系及内涵机理，结合设备属性、特殊工况等个性化因素，探索设备状态的差异化状态评价模型，实现设备异常状态的分层次快速评估，在此基础上对现有的运维策略提出建议及改进方式。
        2.3建立前端应用组态机制满足终端快速定制化要求
        借鉴广泛应用在工业计算机控制领域中的组态概念，在线网级信号智能化运维系统方案中设计和使用了特定的针对信号运维业务的前端组态机制，提供灵活的手段实现线网中心大屏显示终端和各专业运维终端的快速定制。前端组态机制的重点在于：1）提供特制的可视化工具和运行时容器。在工具上以所见即所得方式编辑各专业运维终端的界面框架画面和设备图形化显示画面，同时设置设备元素的动态信息；运行时容器支持解析并显示工具上所编辑的画面，根据输入数据动态改变设备显示状态，从而实现各运维终端界面显示的快速定制。2）利用解释型语言编写脚本，选择界面框架画面、界面显示插件和设备图形化画面，调用插件接口实现界面人机交互以及与后台服务的数据交互，从而实现各运维终端界面逻辑的快速定制。
        2.4提升系统抗风险能力的功能
        智慧运维体系通过对信号设备的数据监测，智能诊断以及安全风险预测功能，实现了城市轨道交通信号设备全覆盖的的监测方案，监测范围延伸至信号设备结合部。不仅实现了对道岔、信号机、外电网、电缆、数字音频轨道电路、移动闭塞环线、定位环线等非智能设备的监测，而且实现了对智能设备的统一监测。同时利用计算机人工智能技术，对数据进行分析和处理，从海量数据中筛选出信号设备维护所关心的数据，对信号设备进行智能诊断和安全风险预测，滤除一些突变和干扰后，分析参数变化是否存在异常趋势，当出现异常趋势时及时给出预警和维护建议。同时通过完善的数据诊断分析，可为设备的预防修、状态修和检维修决策／管理等维护计划，提供科学的依据，提前了解设备的状态和故障可能性，提升系统的抗风险能力。
        结语
        智能运维系统应用于城市轨道交通系统中，能实现信号系统安全设备运行状态的实时监控，设备健康状态的持续关注，保障客运列车正常运行。通过不间断监控，运用大数据分析设备异常状态，为设备维护人员提供维护指导。
参考文献
[1]欣，彭继红．地铁机电设备故障监测与智能诊断系统[J]．都市快轨交通，2015(1)：117—120．
[2]杨文轩．基于大数据的城轨信号系统健康维护平台研究[D]．北京：北京交通大学，2016．