城市轨道交通信号设备智能运维系统设计

城市轨道交通信号设备智能运维系统设计

于善明

身份证号 :37012619900403****

摘要：随着城市建设越来越好，人口不断增加，促进轨道交通的规模业不断扩大。经营规模、在建线路长度、规划线路长度屡创新高。可行性研究批准的投资额和完成的投资额均达到历史最高水平。运维是城市轨道交通系统全生命周期的关键生产活动。保证维护质量的运维对于提高安全服务水平、保证系统稳定运行、控制运维成本具有重要作用。

关键词：城市轨道交通；信号设备；智能运维；设计

引言

城市轨道交通是现代化城市组成中最重要的一个部分，现有的运维体系难以支撑现代城市对城市轨道交通的需求，城市轨道交通信号系统的工作状态将直接决定城市轨道交通运行的安全性，这就要求城市轨道交通信号应当向智能化趋势发展，要求信号系统要有较高的安全性与适用性。

1现状分析

目前，城市轨道交通信号专业仍处在监测阶段，并且相关监测、监控系统多采用传统的分级部署模式，数据较为分散，无法高效集成整合；在不同线路上，各系统商采用数据标准不一，数据的一致性、完整性难以保证；导致大量有价值信息流失。在信号运维方面，运维手段落后，基本依靠人力，生产数据人为记录，缺乏智能的信息收集手段，使得在大数据分析中缺少核心信息。

2信号智能运维需求

2.1维护需求

城市轨道交通面向城市居民，每日使用城市轨道交通出行的人数较为庞大，这就要求城市轨道交通在进行建设过程中应当采用大规模的线网进行信号智能运维工作，在进行信号智能运维的过程中，相关工作人员应当运用系统集成化监测手段，对城市轨道交通进行全方位一体化的在线监测工作，在监测过程中还要形成全图形化的方式进行轨道交通动态显示，还应当实时监测每个轨道交通中的子信号与设备的运行状态，并对报警数据进行分析。由于城市轨道交通每天都被成千上万的城市居民使用，这种情况下会造成设备迅速的磨损老化。在设备出现故障后，维修等工作应当迅速开展，这就要求在进行城市轨道交通信号智能运维时，系统中还应当加入故障智能诊断系统，在运作时如果发现故障设备应当及时向控制中心进行反映，并为维修人员进行故障定位工作，寻找故障出现的源头，提高故障设备的维修效率，保障城市轨道交通的运行安全。城市轨道交通智能化还应当加装预警系统，系统应当对城市轨道交通运行过程中的数据进行及时有效地处理分析，并对运行中的车辆进行实时跟踪，显示其维修数据，从而判断列车的运行状态，并及时发现列车运行中存在的隐患，提高城市轨道交通运行质量。城市轨道交通信号智能运维还应当建立完善的列车故障资料库，通过为每一辆列车进行故障档案的建立，来实现列车故障的可视化、系统化研究。在进行数据库建立的过程中加入检修过程查看程序，并可以随时调取。

2.2智能分析需求

城市轨道交通信号运维过程中应当满足智能分析的需求，信号系统的完善基于底层数据采集的完善程度，随着我国城市轨道交通运输技术的不断发展，对城市轨道交通的智能分析需求变得更加复杂，这就要求工作人员在进行智能分析过程中应当进一步提高智能分析的功能性，提高城市轨道交通信号智能运维水平，其具体工作包括对设备的健康状态进行有效的评估，对设备的寿命进行精确的计算，并对设备的损耗程度进行科学合理的评估，为设备维修工作提供强有力的保障。其次还应当对设备运行状态进行综合评价，对设备故障进行统一综合的分析，并为维修人员提供相应的维修建议，在进行智能分析的过程中相关人员应当使用大数据进行更加深入的分析，通过大数据的引入使系统能够进行自主学习，对多种维修技能进行有效地掌握，从而提高系统智能分析的质量。

2.3运维管理需求

信号智能运维的质量还应当基于多种技术手段进行实现，在这个过程中应当提高管理机制的升级，并对运维策略进行进一步优化处理，要建立起健康维护过程中的闭环跟踪系统，为设备维修提供一个实时感知、预警及故障处置等信息反馈机制。还应当跟踪设备维修状况，对维修流程进行监测，将维修人员信息、设备信息以及备品库、负责人等多种信息纳入数据库之中，使维修信号覆盖至设备维修的整个流程之中，提高运维管理质量。还应当对设备的全寿命周期进行全程跟踪工作，为不同的设备建立不同的数据库，在数据库中显示设备的整体状态，实现设备履历的全程跟踪效果。在城市轨道交通运输过程中难免会出现紧急情况，为了满足智能运维管理的需求，在进行运维管理系统设计的过程中，还应当设立紧急事件处理信号，提高应急指挥调度能力，对出现紧急情况的设备或车辆进行快速评估工作，将设备的实时状态进行有效反馈，并合理分配应急资源，实现设备快速有效地维护。

3系统架构设计

3.1感知层

感知层是城市轨道交通信号设备智能运维系统的基础，依托传感器技术、视频监测技术以及无线通信技术等多元感知技术，采集信号设备的实时运行数据。采集信息包括静态信息和动态信息两类，静态信息为轨道线路地理信息和信号设备基础信息，动态信息采集轨旁设备、车载ATP/ATO设备、联锁设备、ATS设备和DCS设备等信号以及与设备运行相关的状态信息和报警信息，为智能运维系统提供全面的数据来源。

3.2处理层

处理层主要负责对接入数据的处理和分析，通过数据清洗、汇集、转换以及匹配等方式，对数据进行预处理，获取标准化数据格式的多源异构数据。继而依托数理统计、机器学习算法，构建基于监测数据的故障预测、故障诊断、维修优化、排班优化、应急预案生成以及仿真评估模型，实现设备异常状态的量化评估和故障趋势的预测分析，为设备维护日常管理和应急管理提供决策支持。

3.3应用层

基于处理层获得的业务数据，在应用层以数据可视化形式呈现设备状态在线监测信息、状态预警信息和故障诊断信息，维护管理人员可通过日常维护管理和应急指挥调度模块向维护作业人员发布维修计划或应急预案指令。可在全生命周期数据管理模块对信号设备运营维护过程中产生的数据进行归档、查询等。

4系统逻辑框架设计

4.1设备状态在线监测

系统设置三级监测界面，一级监测界面通过站场图动态显示设备运行状况，方便维护管理人员监测全线设备状态，二、三级监测界面分别显示设备的线路分布和设备结构情况，当出现故障状态时，维护管理人员可根据局部状态监测情况，查看具体的监测指标信息。

4.2设备状态预警预报

基于历史监测数据的故障预测模型，预测设备状态趋势，生成变化趋势图，判断设备的健康状况。当设备出现不良趋势时，及时发布相应等级的预警信号，为维护管理人员优化维修计划、确定维修项目提供辅助决策。

4.3设备故障智能诊断

当实时监测数据发生异常变化时，系统提示报警信息。结合设备历史故障信息及相关部件实时状态，利用故障诊断模型，分析可能的故障原因，提供故障处理建议。同时根据故障对列车运行的影响程度，将事件类型划分为一般事件和紧急事件，分别进行日常维护管理或应急调度指挥。

结语

结合城市轨道交通信号专业对运维的需求，在信号专业运维上实现“智能化”，跟上国家对智慧城轨的发展与规划，为智慧城轨以至于智慧城市的建设打好基础。

参考文献

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