基于云计算的轨道交通机电智能运维平台设计研究

来源:用户上传      作者:党晓勇

　　摘 要：城市轨道交通机电设备具有种类繁多、多专业相互交叉、系统构成复杂等特点，且都在尝试构建独立的机电设备智能运维系统。文章在对机电设备系统智能运维平台建设现状进行分析的基础上，结合云计算、大数据、物联网、5G等技术，提出并设计一种基于云计算的轨道交通机电智能运维平台的功能需求和系统架构，为后续轨道交通机电智能运维平台的建设提供技术支撑，具有很好的工程实用价值。
　　关键词：轨道交通;机电设备;云计算;智能运维
　　中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）02-0006-03
　　Abstract： The electromechanical equipment of urban rail transit has the characteristics of a wide variety， multi-professional intersection， and complex system composition， and all are trying to build an independent intelligent operation and maintenance system for electromechanical equipment. Based on the analysis of the current situation of the construction of the intelligent operation and maintenance platform for the electromechanical equipment system， combined with cloud computing， big data， Internet of things， 5G and other technologies， this paper proposes and designs the functional requirements and system architecture of a rail transit electromechanical intelligent operation and maintenance platform based on cloud computing， it provides technical support for the subsequent construction of electromechanical intelligent operation and maintenance platform of rail transit， and it has good engineering practical value.
　　Keywords： rail transit; electromechanical equipment; cloud computing; intelligent operation and maintenance
　　0 引 言
　　随着云计算、大数据、物联网、人工智能、5G、BIM等新兴信息技术的飞速发展，“智能+”技术体系开始被工业领域广泛接纳。2020年3月12日，中国城市轨道交通协会发布关于印发《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》，并提出构建轨道交通的智能运维体系[1]，轨道交通各业务系统对智能运维的研究已经成为热点。文献[2-3]分别对城市轨道交通行业的供电系统及接触网的智能运维及关键技术进行了阐述，文献[4]对机电系统智能运维末端设备、传感器的配置及功能进行了研究，对机电设备运维系统的研究主要聚焦在扶梯、风机、站台门等单个机电设备的在线监测诊断的探索，未形成体系化的机电系统运维平台的方案。因此，有必要对城市轨道交通机电智能运维的需求进行系统研究，在对机电设备智能运维系统现状分析的基础上，提出适用于城市轨道交通的机电智能平台技术方案，为运营单位机电设备运维平台的建设和机电设备检修维护提供技术支撑。
　　1 C电设备智能运维系统现状
　　城市轨道交通机电设备系统主要由通风空调系统、给排水系统、低压配电及照明系统、环境与设备监控系统、自动扶梯及电梯系统、站台门系统等构成，作为轨道交通运营的重要设备设施的组成部分，为轨道交通设备设施运营安全、广大乘客提供良好的工作、乘车环境。机电系统设备设施具有种类繁多，设备分布点多、线长、面广，多专业相互交叉，系统构成复杂等特点。目前，城市轨道交通对于机电智能运维系统的研究还处于探索和起步阶段，部分城市试点应用了风机智能诊断系统、电扶梯智能诊断系统、站台门智能诊断系统、EPS蓄电池在线监测系统等，但系统彼此独立构建，仅可实现关键运行参数的在线监测，无法提供故障的分析、预测和健康管理，对机电设备的维修支持不够，具体表现在：
　　（1）重要机电设备设施数据采集多为设备运行状态、综合故障报警状态等，部分机电设备在线监测信息缺失，关键故障信息、特征信息采集不够全面，数据颗粒度及维护维修参考价值低，运营维护多为人工巡查和判断，运维效率低。（2）各相关机电设备的维修系统数据多为信息孤岛，运维人员仍依赖综合监控系统的设备监控复示，缺乏多系统信息资源共享分析和相互联动，机电设备运行数据和维修数据的利用率低，机电运维功能单一、界面缺乏直观可视的友好设计。（3）由于目前机电各机电智能系统各自独立，各机电智能系统提供数据为各自系统计算后的结果数据，各机电智能系统独立配置计算服务器实现机电设备现场监测和诊断。由于各机电智能系统相对独立，各智能机电系统自成系统势必造成计算及存储资源浪费。（4）传统机电运维的信息化、数字化发展缓慢，仅实现了维修工单的电子化流转、设备台账履历的电子化管理，但是不具备机电设备的故障预测和健康管理功能，面对突发事故的抢修主要依靠人工排查故障和组织抢修，故障原因难定位，抢修时间长，抢修物资难到位，存在消耗大量人力、物力的可能，同时会缩短设备的运行寿命。

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