引言

随着城市轨道交通线网规模的不断扩大,近年来城市轨道交通智能运维平台的物联网、大数据分析、人工智能、建设与研究等新一代信息技术得到了越来越广泛的应用。在交通强国战略中，开发新型智能交通管理系统，推广应用智能检测监控和运维技术，发挥了重要作用。城市轨道交通是现代城市构成中最重要的一环，现有的运行维护体系难以支撑现代城市轨道交通的需求，城市轨道交通信号系统的工作状态将直接决定城市轨道交通运行的安全性，这就要求城市轨道交通要向智能化、高安全性、高适应化的趋势发展。本论文旨在探讨应对日益增长的运输压力和安全挑战的城市轨道交通通信信号专业智能运维系统。

一、城市轨道交通信号运维需求和特点

我国对于轨道交通的发展非常重视，尤其在智能化相关计算机技术越来越发达的今天，运维智能化已经成为一种不可避免的趋势。以往诊断和修复系统内部故障需要借助技术人员的经验，耗时长、精度不够，可能造成运输延误。但智能信号运维系统通过应用人工智能、数据挖掘等先进技术，可对故障进行快速准确定位，从而缩短故障排除时间，为系统正常运行提供更大保障；而事前预警则是智能运维系统的另一显著特征。智能运维系统可借助大数据技术，实现对系统运行中的异常情况进行全面监控和分析，及时预警。这样的预警系统可以在故障发生前发出警报，让运行维护人员及时防患于未然，在保证轨道交通系统安全稳定运行的同时，最大程度地减少故障发生的可能性。同时，智能系统在发生故障时，也能将问题迅速反馈到控制中心，为运维人员提供及时有效的应对方案，使系统的故障应对能力得到进一步提升。

二、城市轨道交通智慧化运维的技术基础

（一）物联网技术：实现设备智能互联

物联网技术在专业从事城市轨道交通通信信号的智能运维系统中起着举足轻重的作用。物联网技术将设备之间智能互联互通,通过无线射频识别、红外感应等方式构建设备之间的信息传输通道。这样的互联互通让设备可以实现更高效的追踪与定位，从而便于数据的收集与分析。尤其是在信号运维领域，IoT技术的应用在大大节省人力成本的同时，数据传输与分析也实现了全天候。物联网技术通过与可视化管理相结合，使信号运维效率得到大幅提升，为智慧运维城市轨道交通打下坚实的技术基础。

（二）人工智能和大数据技术：智能数据处理与决策辅助

在运营过程中，城市轨道交通系统会产生大量的数据，而在城市轨道交通系统的数据处理工作中存在着高精确性、高效率性的发展需求，而人工智能和大数据技术的发展使得数据处理工作由繁化简。这些技术可以自主处理数据，替代人工进行一定程度的决策。尤其是与人工智能技术相配合，在复杂故障出现时，系统可以进行快速分析，更好地辅助运维人员做出正确的判断。因此，人工智能与大数据技术为城市轨道交通智慧化运维提供关键支撑，进行智能化的数据处理与决策辅助，提升运维响应速度与精准度。

（三）云计算技术：安全高效的数据处理与管理

云计算作为一种分布式计算方式，能够在网络上更好地备份数据，避免了数据在本地设备上处理时面临的各种风险。用户可以随时获取云端数据并在本地进行处理，这种模式除了数据处理隐私性高、风险低等特点外，还可以对数据进行集中管理,实现运维效率的提升。通过云计算的集中管理，不仅运维效率得到提升，数据外泄风险也大大降低，为智慧化运维系统提供了安全稳定运行的可靠保证。

三、城市轨道交通信号智能运维系统应用

（一）城市轨道交通信号智能运维系统建设方案

作为城市轨道交通信号系统的重要组成部分，智能运维系统的建设方案必须具有系统性、智能化。一般在建设智能运维系统的时候，组成结构是服务层，平台层，感知层。

作为智能运维系统的感知层的作用在于收集感知系统主要设备的操作。在城市轨道交通信号系统中，感知层的参数采集范围很广，不仅包括设备的电气特性、低频情况等，还应包括录像、声音、画面等参数以及信息。此外，感知层还需要预留外部接口，如企业资源管理系统、现场施工管理以及物资管理系统等，以实现与其他系统的信息连接。感知层的完善可以提供充分的数据支持和信息交互给智能运维系统。智能运维系统的平台层包括实时数据信息平台层和大数据信息平台层。基于自上而下的分布原理，实时数据信息平台层分别设置了接入数据层，到数据信息服务层，到数据信息分析层，再到数据展示层。而大数据信息平台层则承担采集、处理、保存设备数据的功能，对数据进行更深层次的分析显示。设备在大数据信息平台层的内部，为了提高数据处理的智能化水平，专门设置了数据模型和自我学习的算法。平台层的建设将为系统运行管理提供重要支撑，并为城市轨道交通信号的智能运维系统提供强大的数据处理与分析能力。

（二）建立设备信号状态监测中心

智能运维系统要实现对设备运行状态的实时监控和管理,既要建立合理的技术框架，又要建立设备信号状态监控中心。设备信号状态监控中心可以全面检测信号设备的运行状况，对设备的运行状况可以做到及时、有效的把握。当设备发生故障时，监控中心可实现智能检测故障，可自动发出报警信息，提醒运维人员及时处理。此外，监控中心还可以对设备的故障位置进行定位，以图文并茂的方式将故障原因查找出来，为运维人员提供参考依据。监控中心能够自动发现设备运行中的异常情况，并自动发出报警信息,为提高运行维护效率和设备可靠性提供了必要的参考指示。

（三）对数据管理建立分析中心

建立数据管理分析中心，以便制定出设备健康运行的评价指标，进而更好地掌握和了解设备的整体运行状况，以便在设备设备不断设计、不断优化、整改科学合理的情况下，提供相关的维护建议。健康评估系统的内容包括线上诊断监测信息、线下检查和简历信息等，同时结合健康评估算法，对于设备的运行状态实现多方位的综合评估，以及设备的实际情况,建立与之相匹配的评估制度，以便确保设备的稳定、安全。

（四）建立设备维护及运营的一体化机制

建立设备维护与运行一体化机制,使设备与设备维护信息有效结合，达到不断优化、响应设备运行状态的效果。依据平台基础信息数据及相关地理信息，开展应急执行方案，依据设备故障相关数据信息，智能排查分析设备故障，借助专家系统、应急预案及交通路线图，统一指挥调度处理，实现设备运行状态在线监测、故障数据信息有效分析以及移动互联等各项业务功能，为解决系统故障、促进应急处理工作更加高效全面提供有力的数据依据。

参考文献

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