地铁车辆基地智能运维管理平台的设计及实现.pdfVIP

地铁车辆基地智能运维管理平台的设计

及实现

摘要：随着轨道交通网络化规模不断扩大，车站设备呈现出装备数量多、种

类多、体量大、多阶段并存的特征。地铁车辆基地智能运维，即采用预设点位的

传感器、图像、生物特征识别等信息采集手段，通过车载LTE、物联网、工业互

联网等传输技术，将车辆运行及维护状态数据实时在线传输到车辆段控制中心，

利用统计分析、大数据挖掘、AI学习等技术，实现车辆运维的人、物、作业流程

的综合决策和智能化管理。车辆智能运维是实现车辆状态修的必要手段。

关键词：地铁车辆基地；智能运维；管理平台；设计实现

引言

地铁车辆基地主要是为了保证地铁车辆的正常运行，承担着车辆的停放检修

和乘务运用的业务，一般会设置有自动化车间、运用车间，配置相应的检修班组

执行列车的日检、周检及月检作业，作业的效率及作业规范受人为因素影响较大，

同时人员的管理及培训成本居高不下。为了提升作业效率及管理效能，需要依托

于全面深入的信息化建设，打造车辆基本智能运维平台，通过自动化、规范化、

可视化的智能技术提升车辆运维检修的效果，为后续车辆精细化管理夯实基础。

1车辆智能运维系统的建设意义

目前，国内大多数城市的轨道交通运营公司都在探索地铁车辆智能运维系统

的建设问题，各轨道交通配套的供应商也在大力推广车辆智能运维系统。事实上

很多城市对此并未有明确目标，未分析清楚车辆智能运维系统需要解决的问题，

亦未明确车辆智能运维系统的顶层目标和基本架构，仅是应用一些热门设备，如

照相分析系统、智能列检机器人、车辆入库综合检测系统、车辆走行部在线检测

等，而各设备数据协议不统一导致数据难以融合，致使采集到的设备大数据无法

发挥其真正作用，仅是以多点散发的形式能解决部分问题，不能形成全面的智能

运维方案，这并不是真正的车辆智能运维系统。

2地铁车辆基地智能运维管理平台的设计及实现

2.1规范化运维

规范化运维是车辆智能运维系统建设的第１个阶段，是实现智能运维的基础。

国内大多数城市地铁车辆运维采用传统的人工检修模式，检修人员需按照规章制

度及工艺流程对车辆进行计划性维修保养。目前，车辆运维存在实际检修工艺执

行不到位、管理不闭环、纸质记录追溯困难等弊病。因此，通过搭建一套规范化

的车辆智能运维系统，可实现对现场检修维护相关人员等的实时跟踪指导与防护。

现场检修人员通过手持设备实时传送作业单以完成每一步检修工作，并反馈接收

下一步检修工作任务。车辆智能运维系统的规范化建设包括车辆智能检修管理系

统和检修安全防护系统两套系统。在建设车辆智能检修管理系统的同时，着手搭

建车辆智能运维系统的总控平台，预留系统扩展的接口，规定好各检测系统、工

艺设备的数据接口形式。

2.2以能力域构建为支撑

能力域建设既是场景实现过程中的经验沉淀，也是后续打造更多场景的储备

与支撑。在标准编制过程中，工作组提出了数据管理、分析决策、自动控制等三

大能力域，并将其定义为智能运维场景建设的根基。一般情况下，运维数据主要

用于监控和排障，经常被看作是一次性消费，并未得到足够的重视。但是，随着

运维数字化程度的逐步提升，智能运维要求有高质量数据作为基础支撑，甚至数

据质量还将直接决定运维智能化的最终水平。一旦具备了高质量的运维数据，运

维数据分析决策即成为了智能运维领域的重要课题，其实现方式既可以基于海量

数据进行机器学习，也可以依靠运维专家的经验和知识获得。在此基础上，企业

可以根据不同的场景需求对运行系统作出合理判断或结论，并驱动自动控制能力

执行运维操作，进而构建形成智能运维“大脑”。值得注意的是，如要将分析决

策中得到的运维判断与各个工具、平台、流程有效联动，离不开强大的自动控制

能力。从某种意义上讲，自动控制能力是大幅提升运维工作效率的关键，它相当

于运维的“手”和“脚”，不仅可以替代人工执行大量重复性的日常运维工作，

还有助于促进运维操作标准化，提高运维流程的可控性，最终将运维知识进一步

固化和沉淀到数字系统中。

2.3异常检测和故障预测

异常检测所使用的数据是一种无标签的数据。一种是没有标注的异常点，通

常采用无监督的方法；另一种是有标注的异常点，数据分布极不平衡，异常数据

较正常数据的数量在1%以下，部分情况甚至仅有万分一左右。常用的算法有基于

统计的方法，聚类方法DBSCAN、孤立森林、OneClassSVM。地铁车辆基地智能运

维管理平台建设的基础需要梳理清楚数