1研究背景
在2020年中国城市轨道交通协会《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》（以下简称：纲要）后，全国各地城市纷纷启动城轨智能化和智慧化探索，尤其是城轨车辆智能运维方面取得了较多成果和进展，但在数量庞大而价格低廉的车站机电设备方面，试点验证以单设备增加视频或传感元件并搭载特征算法方案居多，投资经济性不高无法规模化推广。本文通过对机电设备智能运维需求和现有综合监控系统数据现状进行分析，按照“全息感知、数据共享”的理念，提出基于综合监控系统数据的机电设备智能运维技术解决方案，以期为城轨行业推行车站机电设备智能运维提供参考和借鉴。
2研究必要性
当前城轨行业车站机电设备无论是自主维修还是委外维修，其运维方式本质上还是故障维修和计划性预防维修相结合的方式，导致设备欠修、过修、错修和慢修等问题长期存在，浪费维修资源，有必要借助智能运维技术寻求一种精准维修方案。近年来，产业界试点的单设备增加视频或传感元件并搭载特征算法的方案，能解决部分运维痛点问题，但对数量庞大而专业众多且价值低廉的车站机电设备来说，新增成本投入太高，无法规模化推广，而且无法整体改变运维模式，因此，有必要寻求一种低成本的机电智能运维方案。综合监控系统以工业互联网技术架构为基础，实现机电设备的状态实时监视和远程控制，对实施智能运维所需的全息感知具备天然的接入和传输条件。综合监控系统已经采集有机电设备的开关状态、故障状态、传感器数据，以及系统设备联动关系和操作日志数据，可直接利用此类数据或经过数据挖掘间接利用进行智能运维应用开发，可节约投资成本和后期运维成本。
3地铁机电设备运维现状
3.1 机电设备运维现状
车站机电设备主要包括环控通风和制冷设备、低压配电和照明设备、给排水系统设备，以及站台门和电扶梯设备，维修模式为故障维修与计划维修相结合，其中计划性预防维修耗费大量人工和物料成本。计划性预防维修规程的制定目前主要根据设备出厂技术资料、设备故障规律和工程师经验判断，而实际上每台设备工作时间、工况和工作环境都不同，同类设备制定统一计划检修周期缺乏科学依据和数据支撑，其维修周期精准性不足，导致过度维修和欠维修形成的成本过高。故障维修是一种事后维修，其发生机理和时间规律应与计划性预防维修时空数据息息相关，但目前缺乏状态检测和数据分析手段，仅靠人工分析难度较大且效率低，导致维修项目对设备故障和状态变化针对性不强，以至于长期投入无效维修活动。机电设备的操作已经实现完全远程自动化，常见的操控功能也基本实现模式群组控制和时间表控制，但设备管理却仍然采用传统的人工台账记录模式，无法有效利用维修数据资源，无法快速响应设备新变化，无法进行设备生命周期高效管理。
3.2 技术难点
需要机电设备数据的全息集成采集，形成基于时空、状态和检修活动的机电设备大数据，而传统综合监控系统虽然具备大多数数据采集条件，但原设计是基于工业控制设计，仅保存报警数据、操作日志数据和部分传感器数据，对设备状态数据和衍生数据用于显示和运算逻辑控制后并没有保存，因此，需明确基于综合监控系统实时数据库的数据转发存储范围和格式。综合监控系统是轨道交通车站重要设备实时操作系统，与服务环境品质、灾害模式和设备安全性密切相关，有严格的接口协议控制和网域隔离。而机电设备智能运维系统是辅助管理系统，服务于维修技术人员和企业管理人员，需要与工单和资产管理系统接口，以及员工移动端应用交互，往往设置在管理网。因此，如何将不同网域之间数据单向安全转发是必须解决的另一技术难题。数据的应用协同和综合利用是最为关键的问题，如何利用基于综合监控系统数据辅助决策维修保养周期的制定，如何利用故障数据分析指导保养项目的动态优化，如何利用典型状态参数变化评估检修作业质量，是决定技术方案成败的关键，也是价值所在。
4深圳地铁基于综合监控系统数据的智能运维实践
4.1 综合监控系统数据上云和数据共享服务方案
4.1.1 综合监控系统数据上云技术方案
本文以深圳地铁11号线机场站智慧车站功能升级科研项目为例，通过在NOCC中央级综合监控系统新增M3数据接口服务器，将各车站实时I/O数据服务器产生的数据进行集中清洗处理，并转发至测试中心过渡云平台智慧车站数据共享服务器，不同网域之间采用防火墙实现共享服务器和数据接口服务器之间点对点路由控制和隔离，另外，云平台侧采用业务定向机制，生产侧采用软件接口控制，拓扑如图1所示。
4.1.2 数据共享服务技术方案
通过在测试中心过渡云平台安装虚拟数据共享服务器，搭建数据共享服务软件平台，提供综合监控系统数据接口服务器和智慧车站各第三方运维子系统的数据接入，数据存储和服务治理，并提供统一的通用数据接口服务。实现统一的用户管理、应用管理、数据管理、服务管理，其中，应用管理指对所有接入平台的第三方系统库表及访问地址等进行集中信息管理，服务管理包括平台服务、外部服务、路由管理、服务授权，数据管理包括数据库和数据表的统一管理。本课题已向机场站区协同管理系统、给排水系统健康管理系统、智慧车站系统和智绘深铁App（客一通）提供数据服务，功能架构如图2所示。
4.2 基于综合监控系统数据的智能运维实践案例
基于综合监控系统的数据主要包括报警数据、操作日志、状态数据和衍生数据4类，本文利用时空大数据和场景大数据的理念，共推导验证出18种智能运维数据应用场景，如图3所示。本文以区间排水泵故障智能诊断及健康管理应用为例，利用水泵启停状态、运行时间、水位变化、流量值、电流等动态参数，以及集水坑长宽高和水泵额定值等静态参数，对给排水系统进行多维数据融合分析，加载特征算法，计算输出平均入水流量、单泵平均排水流量、单泵平均排水时间、单泵平均运行电流、启泵间隔等特征参数，实现水泵故障诊断、水泵健康度诊断、传感器异常自诊断及维检修异常数据排查以及综合诊断功能。在算法流程设计及部署过程中，对实时性要求不高的故障判断部署于车站服务器，对实时性要求较高的故障判断部署在边缘智能控制器，诊断完成后结果直接上传至服务器。其中9类故障智能诊断如下：泵轮换机制故障；浮球卡阻；电气故障；水泵堵塞/止逆阀堵塞；水泵电机易损件磨损；消防水管破裂/防洪预警；止逆阀破损；水泵运行实时电流异常报警；水泵控制系统异常报警。水泵健康度算法采用“启泵水位，停泵水位，累积运行时间，平均运行功率，平均抽水流量，启泵间隔”作为数据输入，水泵健康度诊断采用参数加权重的方法，将权重分为静态权重和动态权重2种类型。其中，静态权重说明了各个参数对健康度的固定贡献，一般根据经验值或者某种机制来决定，比如该参数的变化程度（方差）、某个时间内该参数超界发生故障的次数等。针对水泵的运行健康度，静态权重一开始由专家打分确定，然后在运行过程中，自动不断修正，以反映水泵运行的实际情况。不同参数在取值不同时对设备健康程度影响有很大差别。当参数值在健康区域周围时，参数静态权重起主要作用。但是当采样参数值偏离正常区域越大，越接近报警区间，其对设备健康状态的影响也越大，呈指数关系。区间排水泵属轨道交通正线区间重要设备设施，尤其在南方防汛防洪形势较为严峻的城市，与列车运行安全息息相关，而且区间设备维护维修不便，因此，通过技术手段使健康管理和智能运维更加具有现实意义。
4.3 基于综合监控系统数据的机电智能运维价值及趋势展望
（1）基于综合监控系统数据的机电设备智能运维技术方案无需增加太多的传感设备，无须重新增加传输设备，子系统数据采集较为全面，只需在中央级增加存储和计算设备，逐步开展业务建模和应用开发，整体投入成本较低，后期维护成本也不高，易于推广落地。
（2）该方案是对现有综合监控系统数据的有效利用，避免数据资源浪费，而且可对跨系统、跨网域智能业务获取综合监控系统数据提供通用统一数据和接口服务，减少接口开发费用，实现数据驱动业务的增值价值。
（3）该方案将加速机电智能运维技术的推广落地，将对下一代综合监控系统功能升级和技术架构产生深远影响，一方面在边缘接入层将逐步形成兼顾传统监控和智能运维的统一数据需求及接入标准，另一方面技术架构将向“云边协同的运控运维一体化系统”迭代演进，以及数据的开放性、友好性会大幅提升。
（4）随着综合监控系统数据共享服务技术的成熟推广，传统封闭的综合监控系统与设备检修管理系统的业务闭环将成为可能，将大大提升管理效率和质量。
5结语
当前针对单专业设备和单业务场景的城市轨道交通车站机电设备智能运维技术方案较多，前期投入和后期维护成本过高无法规模化推广。本文提出基于综合监控系统数据的机电设备智能运维方案，以综合监控系统数据上云及共享服务方案为基础，利用时空大数据和场景大数据的核心理念，创新性地提出机电设备智能运维18种数据应用场景和4项价值及趋势展望，可为城市轨道交通业主单位和业界承包商提供参考。作者简介：罗昌权（1978-），男，四川仁寿人，深圳市地铁集团有限公司工程师，研究方向：轨道交通控制技术和企业数字化转型技术应用及趋势研究。
参考文献
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作者:罗昌权 单位:深圳市地铁集团有限公司
