工业互联网与物联网下轨道交通机电设备的数字化运维研究

时间:2024-08-30 11:36:01 来源:网友投稿

徐鹏

摘要 该研究针对数字经济时代背景下,为满足轨道交通车站新的运维需求,采用工业互联网、全息感知物联网、人工智能及云边协同技术,集成多源数据对包括屏蔽门、安保、照明、环境控制、给排水、电扶梯、消防、空调等的机电设备管理进行优化。结果显示,这些技术显著提升了轨道交通车站的运维效率和设备管理智能化,实现了机电设备的数字化运维管理,有效降低了成本,提高了效率。

关键词 智慧车站;
工业互联网;
物联网;
数字化运维

中图分类号 U29-39文献标识码 A文章编号 2096-8949(2024)12-0163-04

0 引言

地铁已经成为城市交通出行不可或缺的方式,随着地铁规模增大,安全保障、运营效率、服务质量等多方面需求相互交织,迫切需要打造智慧地铁大脑,为地铁赋能实现智能化管理,促进城轨交通的信息化和智能化发展。“交通强国”部署的落地,必然对新质生产力的提升有着必然需求,智慧城轨发展纲要则具体提出了建设智慧城轨的发展目标[1]。截至2024年3月,上海地铁运营里程为831 km(含磁浮线29 km),在建里程共482.2 km,位列世界前列。规模巨大的网络化运营带来了设备规模大、故障数量多、维修强度大、可用资源少等若干问题。该文研究通过工业互联网、物联网、人工智能、集成联控、全息感知等技术,实现多元海量数据的汇聚和传输,满足车站业务的高效运作、机电设备的高效运维,达到事前感知预警、事中智能决策、事后跟踪维护的全方位监控,最终实现轨道交通车站机电设备的数字化运维管理。

1 问题分析与解决方案

地铁车站机电的管理包括以下几类:屏蔽门监测、照明系统监测、环控监测、给排水监测、电扶梯监测、消防监测、空调监测等。现有的管理方式主要是人工巡视为主,存在管理范围有限、信息无法实时更新、使用需求不全等问题,需要建立融合各种技术的数字化管理平台进行统一运维管理。通过各部门实地走访调研,分析存在以下问题:

1.1 共性问题

信息化体系分散:各部门根据自身需求建立了相对独立的信息化体系,缺乏统筹管控及信息联动机制,造成信息不对称、信息传递不通畅。车站管理部可通过建立统一的平台信息处理中心,整合独立信息体系,优化信息联动机制。

1.2 常见问题

包括三防(人防、物防、技防)联动不足和物联网应用不广泛。通过加强三防联动和推广物联网技术应用,可以提升车站安全管理水平和运维效率。

1.3 潜在问题

海量数据如何有效赋能业务是未来发展的重要挑战。通过数据与业务流程的深度绑定和智能化管理手段,可以实现数据的高效应用,促进业务管理水平的提升。

1.4 解决方案

从日常业务的电子化、标准化、流程化为切入点,重塑业务处理流程和管理方法。在全新的信息化业务架构下,结合业务的实际需求,将相关原生数据、过程数据、处理数据与业务过程进行绑定。借助科技、设备、平台的力量,服务中国城市轨道交通智慧城轨发展,以及落实“交通强国”部署。建设目标包含:

(1)建立数字运维管理系统,对运行中的问题进行预测性维护。

(2)提升应急事件的处理能力,降低事件的负面影响。

(3)构建多层次的安全防护网络,提升安全保障水平。

(4)实施协同管理策略,提高整体工作流程效率。

地铁数字化运维管理平台的架构涉及感知层、传输层、分析层、业务层和执行层五个层面:

(1)感知层通过智能技术识别和感知物理世界,收集信息并进行边缘处理。此外,其还实现反向感知反馈,并通过通信模块实现物理实体与传输层及业务层的连接。该项目的感知包括环境感知、能耗感知、设备感知等方面。

(2)传输层是物联网设备实现连接的通道,承担连接终端设备、边缘、云端的职责。随着物联网设备数量快速增加,应用场景日益丰富,市场的网络连接方式主要是无线传输通信技术,蜂窝网络通信“NB-IoT+Cat1+5G”结合IPv6的格局已定。

(3)分析层充当感知层与应用层之间的纽带,起到连接先前和后续流程的关键作用。该层主要负责数据的处理和分析,涉及的资源包括低代码开发平台、全栈性能监控、分析设备、传感网络、开源技术平台以及信息安全措施。

(4)业务层与执行层涵盖应用基础架构、中间件及多种业务应用程序。应用基础架构和中间件提供数据处理、统计、分析和挖掘等基本服务、能力以及资源调用接口,以此为基础实现物联网在众多领域的各种应用。

2 关键技术介绍

2.1 工业互联网应用技术

工业互联网,作为网络信息技术与工业深度融合的产物,支持生产领域的全面连接,包括要素、产业链和价值链。通过推进数据驱动的质量变革、效率变革、动力变革,带动全要素生产率提高,实现企业的高质量发展[2]。

按照工业互联网体系架构,车站段局域网用于站段终端设备间的互联、终端与边缘计算平台的接入、内部管理办公设备的互联以及行车及人员的无线调度。站段局域网包括边缘层的车站级工业物联网、车站办公管理网、设备层的设备级工业物联网以及无线集群网络。其中,车站级工业物联网主要为PSCADA系统通信处理机及监控单元、ACS系统门禁网络控制器、BAS系统PLC、FAS系统控制器及各种主机、AFC系统售检票机等直接通过车站以太网交换机接入车站边缘控制节点的各个局域网。由于车站级工业物联网承载了安全生产各系统的控制业务数据、数据监测业务数据等重要数据,因此网络架构主要采用AB双网或冗余环网的组网方式提高网络可用性。随着智慧城轨应用部署、海量物联终端接入,未来将逐步考虑IPv6标准的实施和落地,实现网络管理和升级,满足未来应用发展需求[3]。

2.2 全息感知物联网技术

物联网不仅指的是万物之间的通信连接管道,更是人们通过对万物终端所产生的信息进行感知和采集,利用物联网络汇集海量数据,并进行收集、分析和处理,再将结果展示或通过物联网络反馈回终端并指导终端行为的整个价值创造过程[4]。

车站级物联网建设通过在丰富的物联网基础设施基础上,打造具备全面互联与智能互动功能的物联网应用创新体系。这一独特的体系将构建成一个遍布全域的“神经元网络”,实现轨道交通的全方位精准感知,快速形成具有地铁站级特色的物联网应用生态格局。新一代的车站运营管理体系主要体现在更加全息的物联感知,包含屏蔽门监测、照明系统监测、环控监测、给排水监测、电扶梯监测、消防监测、空调监测等智能终端,形成了新一代车站级工业物联网边缘计算平台,赋能更加智慧化的车站设备数字化运维管理。

2.3 人工智能技术

人工智能相关技术持续演进,产业化和商业化进程不断提速,正在加快与千行百业的深度融合[5]。当前人工智能在技术层面的发展趋势,仍以深度学习技术体系为主,计算机视觉、语音语义等技术持续发展,逐步从“看见、听见”向“看懂和听懂”迈进。如地铁维护中的智能检测技术经历了从人工检测到智能检测的技术革新,综合了机器人、计算摄影学、多维多尺度多传感器融合、深度学习和大数据处理等多项技术,提高了检测效率和检测精度,降低了人工成本,还能给出维修建议,从“计划修”“故障修”“状态修”到“智能修”,彻底克服了人工检测时代的成本高、效率低、一致性差、安全性差、不可追溯等诸多缺点[6]。

近年来,地铁安检效率已经成为乘客服务获得感的重要影响因素。利用物质识别与视觉识别技术相结合进行筛查,是当前地铁安检技术的发展趋势。一方面提取密度、相对原子序数等物质的物理特性,与图像识别相结合,增加多维特征,提升识别的准确率;
另一方面增加识别的种类,尤其增强对无固定形状的液态物质的自动识别,以适应轨道交通安检的需求。

2.4 基于BIM的数据可视化技术

BIM是指建筑信息模型(Building Information Modeling),是一种在计算机辅助设计(CAD)等技术基础上发展起来的多维建筑模型信息集成管理技术。该技术正逐渐应用在地铁的设计与建设中,并在建设工程完成后仍可继续应用在后续的运营管理中。

通过对综合监控系统的全面升级,地铁运维真正实现了可视化的“管家式”管理。运用BIM的智能运维系统,将虚拟和现实进行结合,包括监控摄像机、进出口闸机、自动售票机、出入口电梯、车辆运行等所有设备均布局其中,并在屏幕上实时显示设备状态;
一旦出现故障,平台就会提前预警,工作人员可即时查看原因,大幅缩短了故障排除时间。

例如上海17号线建设阶段形成的BIM模型和信息传递应用于地铁运营维护阶段,开发了基于BIM的车站智能运维管理平台。该平台是车站运维管理的每日工作入口,以BIM数据为底,承载设备状态、人员状态、作业记录等信息的基础平台,实现基于服务场景的车站多系统智能控制[7]。平台主要功能包括:车站三维可视化管理、综合监控管理、运营维保管理、设备资产管理、数据统计分析以及多终端支持。

BIM技术在设计、施工、运维全生命期中的应用,通过协同管理平台有效实现跨组织的文件和流程管理,促进项目建设与设计管理水平提升,切实提高项目施工管理水平,实现基于BIM的数字化和智能化地铁运维管理,可有效提高运维管理水平。

2.5 云边协同技术

云边协同技术是解决中心化云平台高时延、差响应性、传输带宽要求高、有效性受限于通信网络等问题的重要方向。边缘计算平台是靠近物或数据源头的站段和车辆,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,提供最近端服务;
边缘计算平台统一的数据存储层实现了边缘层侧一级的数据融合;
统一的数据处理层提供通用数据分析、基础算法、智能模型等功能;
而业务系统因此获得了更好的条件,可开发出更多满足车站运营要求的应用场景,以满足轨道交通行业在现场的实时业务、应用智能、安全、高可用降级等方面的基本需求。

3 案例介绍

城市轨道交通企业设备高度密集,维护复杂,维修强度大。建立全层次、全生命周期的智慧维修管理体系,实现设备设施的故障信息全域感知、电子化规范管理、场景化决策控制,提升前台维护、后台维修及资源调配的衔接能力和管理能力,对运维作业的精准高效具有重大意义。

如图1所示是上海地铁某条线路的机电一体化运维管理平台,主要功能包括智能感知诊断、分析预警、运维调度和业务(资产、办公)联动等。

3.1 健康状态感知

城市轨道交通智能运维应利用人工录入、信息导入、传感监测、视频分析、关联系统数据采集等手段,实现对设备设施的故障/健康状态数据的实时采集和汇聚。

3.2 在线监测

基于状态感知获得的实时数据,实时应用运维分析决策获得的设备设施机理模型,统计预测、智能模型,完成设备设施的健康状态监测,并提供给运维管理系统以触发维修保养工单。

3.3 运维管理

根据PDCA循环的基本原理,采取“发现问题—处理问题—解决问题—问题反馈”的闭环维修作业处理机制,以可靠性为核心,以减少关键设备故障概率、优化趋势性维护相关标准为目标导向。维修作业管理包括:巡检作业管理、维修作业管理、设备管理、故障管理、工单管理、人员管理、物料管理等。充分应用BIM、AR、移动等技术提高对维修作业人员的业务赋能,功能上包括巡检作业管理、维修作业管理、设备管理、工单管理、人员管理、物料管理等。

3.4 运维分析

管理平台通过对全生命周期运维数据进行分析,发现长期性、规模性和多维度的规律,其成果主要应用在设备设施在线监测、维修处置建议、运维流程优化等方面,还可为设备保养、备件采购、库存决策、设备运行优化、人员培训提供建议。该系统应通过诊断案例自动更新和优化完善,持续提升分析决策的精确度。

4 结束语

该文分析了现代轨道交通车站机电设备运维管理的实际问题,并提出了一套综合解决方案。通过集成工业互联网、物联网、人工智能和云边协同技术,实现了设备的数字化运维管理。智慧物联终端的部署,不仅提升了对设备如屏蔽门、安保系统、照明、环控等的全面监控,也促进了能效管理的优化。

轨道交通车站机电设备的数字化运维管理还有待进一步的发展方向,包括[8]:

(1)智能感知设备需更加丰富多样。智能物联感知设备受技术发展和市场应用的影响,在城市轨道、桥梁、隧道等基础设施上的智能感知水平较低、检测和监测手段较少,并且在城市轨道领域应用较少。近几年出现的新技术和方法,例如综合检测列车、智能机器人、无人机等智能巡检装备均处于探索应用阶段,后续会大量应用到现代城市交通中。

(2)各垂直应用系统的数据共享有待提升。智能运维平台的主要功能是对机电设备进行全生命周期的健康管理,所以需要对每个独立的垂直应用系统进行设备的设计、生产、施工安装、调试、交付使用、养护维修、更新改造、报废等方面的信息数据采集,并且各垂直系统之间应形成有效的信息共享与交互,全生命周期的数字化管理需要全行业的通力合作进行解决。最终目的是实现各专业间的协同运维,建立多维度防护体系,提高应急事件的反应处置能力。

(3)智能运维标准体系有待健全。设备的更新迭代及新技术的应用,需要建立一套新的运维标准体系。另外,综合检测列车、智能机器人、无人机等检测新装备技术的应用,也需要进一步配套相应的评价评估方法。从顶层设计、全局部署,开展全系统的科学合理检修、应急预案的编制与应急处置等方面工作,才能形成全面、有效的设施设备智能化诊断、评估、预测能力,以及产生智能决策应用。

参考文献

[1] 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[R]. 2020-3.

[2]中国工业互联网研究院. 工业互联网创新发展20问[EB/OL]. 2019-3-5. http:
//www. innovation4. cn/library/r35641.

[3]工业互联网产业联盟(AII). 城市轨道交通工业互联网技术白皮书[R]. 2021-12.

[4]杨晨寅, 练旭华, 廖洁璟, 等. 浅析物联网技术在机场的应用及其发展趋势[J]. 空运商务, 2019(5):
57-60.

[5]中国信息通信研究院. 人工智能白皮书2022年[R]. 2022-4.

[6]中国人工智能产业发展联盟, 交通+人工智能深度融合委员会. 人工智能技术在地铁运营场景中的典型应用[R]. 2020-8.

[7]孟柯. 上海轨道交通17号线全生命期BIM技术应用研究[J]. 土木建筑工程信息技术, 2020(3):
50-58.

[8]王冰, 李洋, 王文斌, 等. 城市轨道交通智能运维技术发展及智能基础设施建设方法研究[J]. 现代城市轨道交通, 2020(8):
75-82.

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