城市轨道交通智慧地铁建设思路

1 总则
城市轨道交通智慧地铁的建设,着力于研究线路中心的综合管控平台功能,以及全线设备维修中心的综合维修功能。结合车站各运营班组、停着力于研究线路中心的综合管控平台功能,以及全线设备维修中心的综合维修功能。结合车站各运营班组、停车场各工班的工作流程、实际需求和维修管理,通过数据支撑与技术支撑,适当增设现场级和后台计算等各类软硬件设备,对各类数据进行梳理和综合再利用,建立起具备场景化、智能化、人性化的综合运管平台、设备维保平台。同时为所有维修、调度人员提供智能调度、派单及可视化辅助服务功能。提供更加全面、智能的一体化应用功能,提高运营、客服和全线设备维保的效率,从而提升线路的安全性和高效性。
2 建设思路
“智慧地铁”将围绕“一个平台、两级管理、三个服务”为目标导向开展工作。“一个平台”指综合管控平台。平台利用智能传感器、智能视频分析、3D全景车站、大数据分析等新技术,实现车站工况的三维可视化,向中心调度、车站运营、客运服务、设备综合维修等各级运营工班人员提供化繁为简的、一体化、场景化的操作界面。
“两级管理”指车站级、中央级两级管理。车站级综合管控平台通过感知层、执行层及应用层既有和新增功能模块的融合,打造车站智能化运行与运营管理系统,具备运行状态全方位精准感知、运行趋势智能化分析预判、信息指令一体化主动推送、运行规则拟人化自动进化功能。
中心级综合管控平台具有异构复杂数据的采集、存储、处理和大数据挖掘、分析的功能,采用可靠、先进的人工智能技术对本线路所有运营数据进行持续的分析、学习。持续优化智能调度、决策支持功能的RAMS指标。
“三个服务”分别意指:
服务于运营:提供精细化、高效化的智能应用;
服务于维保:提供实时、全面的设备维护数据、维修方案;
服务于乘客:提供增值、増质的人性化、精准化服务。
智慧地铁建设方案一般将在原有综合监控系统、环境与设备监控系统、视频监控系统、自动售检票系统、自动扶梯系统的基础上,新增若干业务功能。且上述新增业务将通过统一的平台展现,搭建智慧地铁“车站级综合管控平台”、“线路级综合管控平台(含设备维保平台)”实现智慧地铁所有业务统一的上位管理。

智慧地铁并非从零开始建设一个全新系统,而是围绕地铁核心业务在数字化、智能化的基础上进行智慧化赋能过程。基于多年以来在地铁智慧建设、智慧运营及智慧运维方面的实践和总结,认为智慧地铁可遵循“实时感知技术是基础,健康状态理论是核心,自主学习模型是关键,业务闭环管理是导向,持续提质增效是目标”这一建设路径,建立从感知智能、认知智能到行动智能的完整智慧体系。地铁智慧建设路径如图1所示。


2.1 实时感知是基础
智慧地铁需要强大的全息实时感知能力。因此,人、事、物的实时感知是智慧地铁建设的信息输人源,是智慧地铁建设的基础。
地铁运行环境复杂,设施设备种类繁多,既包含隧道、高架、车站等运营设施,又包含变电所、接触网列车、道岔、自动扶梯、车站风水电等机电设备,还有通信信号专业管辖的大量运行控制信息化设备。各种设施设备的工作原理各不相同,状态采集覆盖电气特性、机械特性、视频、音频、信息流、网络包等多种对象;采集周期从毫秒级到天、周、月等,尺度复杂多样;感知场景日益复杂,从定时采样演变成时域可变化、对象可转化的复杂采样。因而需要充分运用物联网技术,研究声、光、电、信息流等感知方法,积极探索视觉感知、语音感知技术的应用场景,研发自动识别关键场景、自切换采样模式的智能感知装置,建立物联传感网络。边收集、边传输、边融合,有效协助实现智慧地铁设备态势感知,进而实现对城市轨道交通全生命周期内的各类设施设备、环境、客流、人员等对象状态的主动感知。
2.2 健康状态理论是核心
采集地铁各类对象的状态数据,其核心就是类人体生命特征体检,对各专业单一维度、多维度以及综合维度进行健康指标制定、分析、评估与优化。智慧地铁所需建立的健康状态评估区别于传统评估所指的能力,是从建立超出阈值报警能力,逐步提升到预警预测、原因分析乃至事态推演的能力。
地铁健康状态可由客流分布、行车组织、区间结构、设施设备运行等各类健康状态组成。健康状态理论在设施设备方面的应用,是直接面向地铁设施设备海量的实时感知数据,结合设施设备的工作机理,通过构建基于深度学习的设备健康指数模型,计算设备健康量化指数。智慧地铁通过量化的设备健康指数,能够精细化、定量化评估设施设备服役健康状态,为维修决策提供可信的、科学的数据支撑,可以根据不同健康指数驱动不同的维修策略方案,催生维修决策的自动化、科学化,彻底突破现有设备运维管理仅有故障/正常二值评估法的局限性。健康状态理论是智慧地铁建设的核心引擎。
2.3 自主学习模型是关键
海量数据依托传统方式形成经验显然捉襟见肘,必须通过机器学习开展自学习、自进化,持续提高智慧地铁的智能水平。
自主学习模型能够在新增数据时,不需要重建所有的知识库,而是在原有知识库的基础上,自动对新增数据所引起的变化进行补充和更新,其过程更加类似人脑计算。在智慧地铁的业务场景下,基于设备健康状态数据,通过不断迭代学习计算,能实现现象报故→分析原因→形成新知识→知识图谱扩大,不断自动增加最新的故障案例,系统的自动诊断能力不断增强。
自主学习模型是智慧地铁建设的关键所在。智慧地铁可依据历史数据不断迭代更新,完成自我完善,形成持续进化的效果。在智慧运维领域,运用机器自学习技术能够实现故障诊断,比如,对于转辙机运维,自主学习模型能够将海量的转辙机动作电流曲线自动分类,并且能不断迭代演进,自主增加新的故障模式,实现无监督自主学习,极大地提高了转辙机故障诊断效率。
2.4 业务闭环管理是导向
智慧地铁的建设不是简单地购置一堆智能设备和研发分析软件,而是要形成业务闭环管理。实时感知、健康度评价和自主学习的建设最终都是为了驱动业务的智慧开展,因此智慧地铁的建设最终需要通过业务闭环来体现。
业务闭环管理改变了单一的线型模式,将业务识别和评估有效结合起来,成为可持续改进的循环单元闭环管理模式。各单元可以在连续、封闭运作下保持首尾呼应,使地铁系统的建设和运营处于更稳定和高效的状态。
对于设备运维,智慧地铁依靠实时感知层获取设施设备的异常告警信息,由自主学习模型进行故障分析和定位,并自动触发相应的维修工单,自动派发给维护人员具体执行。维修结束以后,维修人员将维修结果反馈给健康管理智能系统,由系统和设备实时工况进行对比验证,确认隐患已经被排除。业务闭环管理实现了“人员行为可控、作业结果可控”。在上海智慧车站的实践中,电扶梯智慧远程监控能够实现从发现跌倒事件到紧急停机的联动执行,有效保证了电扶梯的安全运行。
2.5 提质增效是目标
智慧地铁建设应将持续提质增效作为发展目标,即围绕“安全、效率、服务、效益”4个维度进行相应策划设计。围绕安全维度,针对人、车、物、地、事件信息进行实时采集与分析,将地铁安全生产各类静态采集与动态感知等多维数据之间进行融合,实现对复杂场景的敏锐感知与精准掌控,提前发现故障隐患和运营风险,提前预警;围绕服务维度,打造便捷、高效、人性化乘车服务能力,构建从出行到生活辅助的多样化乘客服务功能;围绕效率维度,能够优化运行图、优化车站设施配属等,显著提升运.营效率;围绕效益维度,综合运用智能化技术实现各级系统、设备、人员全生命周期的高效协同工作,降低工作负荷和人力成本,提升智能水平。
3 结语
智慧地铁可以提供乘客最优出行规划.智能票务服务、交互式信息查询以及商业生活接口等全新便捷出行体验,同时可实现客流预警、行车调度、故障维修、安全保障等的高水平综合运维管理,是城市轨道交通可持续发展的必由之路。在智慧地铁的建设过程中,也面临新兴技术融合、建设标准缺失、建设周期漫长、投资成本高昂等诸多挑战,但随着内生驱动力和外部技术的不断发展,智慧地铁定将走向成熟。通过坚持国家倡导、政府引导、协会辅导、企业主导的“四导原则”,智慧地铁的事业必将枝繁叶茂。
来源:《城市轨道交通研究》2020第6期百家论坛
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