深圳地铁基于城轨云的智慧运维应用探索

文｜张洪庆 钟允

深圳地铁智慧运营总体架构规划及实践

深圳地铁运营智慧运维试点先行，自2016年开始，在专业开展智慧运维创新试点，为推广储备技术。2018年底开始顶层规划整体功能布局，2019年下发智慧运维发展纲要和系列标准，2020年结合深圳地铁集团公司整体数字化转型战略和蓝图规划，全面推进企业智慧地铁建设。

1.基于城轨云构建统一数字底座，赋能智慧应用

深圳地铁运营2020年初先期搭建了云与大数据平台，支撑智慧运维、智慧车站示范站应用试点，实施了应用集中、数据集中、多专业数据融合、数据治理和数据共享服务，验证了智慧应用与云技术结合的技术路线。

深圳地铁结合中国城市轨道交通协会城轨云规范，统一规划基于城轨云的运营智慧平台架构：骨干网为智慧应用开辟物理（或虚拟）通道，整合车站无线网络覆盖，预留5G 切片专网接入、车地高速网络接入，解决智慧应用传输问题，实现全网安全互联互通，支持生产系统、生产管理系统数据汇聚；实现“云”端统一存储、统一分析，支持智慧应用跨专业、跨系统、跨功能的实施。深圳地铁目前正在深云车辆段建设城轨云主数据中心，并规划昂鹅车辆段建设备用数据中心。

深圳地铁将城轨云安全生产域划分为生产系统部署区和智慧应用部署区，按“稳态”和“敏态”需求，差异化设计和建设。

2.统一规划智慧运营平台架构，多专业应用集成

区别于生产系统按线路设计分专业功能，智慧应用直接基于线网设计功能和能力，功能方面，智慧应用基于业务设计流程，基于流程设计表单，基于表单收集系统数据，使企业的业务流主干清晰，有利于优化管理。能力方面，根据智慧应用共用需求，统一建设数据治理能力、数据可视化能力、数据服务能力、AI（人工智能）能力、BIM（建筑三维建模）+GIS（地理信息服务）能力等。

深圳地铁运营智慧平台架构按运营全业务一个平台集成“智慧运维、智慧车站、智慧出行、智慧行车、智慧段场、智慧调度、智慧经营”七大板块，各层级、各单位按权限使用不同的管控界面。各板块及其子系统在云端共享数据库和对象存储，多种算法在AI 平台异构，最大化的减少子系统共用功能重复建设、减少子系统数据库。

3.数据集中治理挖掘，打造数据价值化链条

深圳地铁运营旨在打造数据汇聚，数据可读，数据可用，数据可视，最终实现智慧经营支撑决策的数据价值化链条，同步推进数据规范建设，让数据价值化成为企业数字化的核心业务。

深圳地铁运营以智慧运维为突破口，专业为主同步规范设备采集标准、传输标准和存储规范，在数据汇聚云端时，同步完成数据专业解释和定义，云端数据治理专业和业务并重，同步推进多专业数据融合、协同分析和业务逻辑的梳理、整治。

聚焦地铁多专业运维难题，与运营场景融合，建立多专业智慧运维体系，实现设备状态全面感知、全系统集成、多专业协同联动、智能场景深度融合，推动运维模式升级，通过各专业智慧运维建设，在通号、车辆、票务、维修、机电设备等专业全面实现智慧运维。

以状态修驱动维保模式变革，实现计划预防修向数字化精准修转变。智慧运维实现设备运行状态监控和故障趋势预测，结合大数据、云计算等技术手段，充分发掘数据价值，开展数字化运维变革研究，推进设备修制修程优化，从计划修为主向状态修、智能检修为主的转变，实现设备维护精细化管理，提高运维效率，提升设备设施健康管理水平，持续降低能耗和运维成本，提升运维管理效能。

4.建设信息安全中心，构建信息安全综合防御体系

生产网络、办公网络等多网汇聚中心云端，必然带来更大的信息安全挑战，需加强安全防护，实施IP 识别统管，建设信息安全中心，构建信息安全综合防御体系，加强对全网的信息安全风险感知、监测及处置能力，实现安全态势可视化、告警自动化、流程自动化、管理扁平化四大目标。

通过安全专网汇聚生产网、办公网安全数据，实现深圳地铁运营信息安全风险的集中监控、事件的集中处置、策略的合规检查、态势的统一展现。在信息安全中心基础上，融入信息安全等级保护合规性评测、企业信息安全制度规范及管理流程，实现法律法规、企业管理和信息技术有机结合。

运营即检修，智能实时诊断设备运营状态

1.车辆运行状态实时监控、诊断及故障分级处理

车辆TCMS 系统通过车地无线传输将列车各子系统的实时状态及故障信息传递至智慧运维后台，可以对列车速度、载荷、运行位置、客室温度及牵引、制动、车门等子系统的实时状态进行远程监控，同时通过对3600 余条信息进行故障等级分类，并在后台导入故障处理指引，实现在线所有列车故障实时报警及故障处理指引关联提醒，第一时间为车辆段控制中心DCC 和运行控制中心OCC 提供技术支援，有效提升故障应急处理能力。

2.隧道设备状态实时监控、诊断及故障分级处理

通过在车辆上搭载轨道、弓网、隧道检测系统，在运营期间对弓网关系、隧道限界及巡检、轨道状态进行实时全方位、一体化综合巡检。通过在工程检测车的车顶、车内、车底分别安装相关的检测、监测、测量及传输设备，实现非运营期间对弓网关系、隧道限界、轨道状态异常的深度检测、识别与分析，并将检测结果实时发送至智慧运维后台，对受电弓、接触网、隧道、轨道进行实时监测诊断，对报警、缺陷、处理进行全流程管理，通过新技术应用逐步延长人工隧道设备巡检周期。

3.信号和通信设备状态实时监控、诊断及故障分级处理

整合信号在线监测和通信集中网管系统，完善数据采集，智慧运维后台集中监测各设备状态，采用全图形化展示方式列车通信情况、各等级报警情况、站点运行情况、设备运行状态、子系统报警状态、站点报警状态，实时报警列表可快速地定位设备的故障点，便捷高效处理故障。

充分利用监测、检测设备的数据信息形成设备状态案例库，从故障模式、原因、影响、规律等方面对运用维修数据进行全面深入统计和大数据分析，当设备状态曲线发生变化时，基于标准状态曲线进行偏离分析和健康状态诊断，提前发现故障苗头，指导维修。通过微机监测系统，掌握设备工作状态，制定科学有效的维修策略，向精准维修转变，最终实现状态修。

智能检修

1.车辆智能检修

采用高清线扫描二维成像及三维成像技术，实现全车360°全景高清图像成像及走行部三维结构成像，可自动检测车顶、车侧和车底可视部位的关键部件，包括车顶受电弓、绝缘子、空调机组盖、车门、车下转向架，车底牵引装置、电机外壳、闸瓦/片或制动盘、齿轮箱、抱轴箱等关键部件缺失、明显变形、异物等异常情况，并实时将检测结果传输至数据中心。采用基于深度学习的目标识别技术、异常判定方法和图像特征分析方法，实现自动报警及提示，提升车辆检修效率和检修质量。

同时，轮对动态尺寸测量系统对轮对关键尺寸、轮温、轴温等进行非接触式测量，自动检测车轮直径、轮缘高度、轮缘厚度、QR 值、轮对内侧距、车轮不圆度，通过数据积累，判断磨耗趋势，实现轮对的趋势预警，为计划性镟修提供有力的数据支撑。

2.变电所无人值守

通过安装轨道式巡检机器人、固定式巡检摄像头、环境监测传感器等智能巡检设备，采用自主或遥控方式，替代人工对变电所内设备运行状态进行监测，并实时监测站内环境重要指标数据，并对数据进行综合分析。

系统实现变电所智能监控，确保设备安全可靠运行并将故障响应时间变为实时响应，提高了故障处理效率，后台支持智能数据处理，对巡检数据进行对比和趋势分析，及时发现变电所内设备和环境中存在的事故隐患和故障先兆，提高主变电所的数字化程度和全方位监测的自动化水平。

基于历史积累数据进行健康管理分析，驱动状态维修

深圳地铁运营以故障预测与健康管理（PHM）技术以数据为分析对象，首先结合设备已有或新增的数据，根据不同监测数据所反映出的设备状态制定健康管理输出的结果标准，继而联合设备供应商开发健康管理诊断模型并进行实验室及现场模拟验证，将现场执行的检修规程逐项分解，最后结合健康管理模型的评估结果逐项分析，实现以故障预警为主的状态修。