面向智能运维的轨道交通机电一体化系统信息化架构与人工智能算法应用

摘要：轨道交通机电一体化系统对城市交通意义重大，随着技术发展正迈向智能运维。本文立足其智能运维需求，探讨信息化架构搭建思路，剖析多层级架构各层功能。阐述人工智能算法在故障识别、预测及运维决策等方面应用，像深度学习用于设备故障判断，数据挖掘算法助力状态评估，边缘计算与物联网融合实现数据实时处理。

关键词：轨道交通；智能运维；人工智能

一、轨道交通机电一体化系统的智能运维转型背景

（一）轨道交通机电系统的组成及运维复杂性

轨道交通机电系统涵盖供电系统、自动售检票系统、通风空调系统、照明系统、通信与信号系统等多个子系统，这些子系统功能各异、结构复杂、互为依托，形成高度集成的运行支撑网络。在实际运维过程中，各系统之间的联动性和依赖性使得单一设备故障可能引发链式影响，增加故障排查和处理难度。各子系统运行状态的动态变化、工作环境的特殊性以及运维时间窗口的受限，也提升了运维管理的挑战。部分设备存在分布广、隐蔽性强的特点，传统人工巡检效率低、风险高、精准度有限，难以全面覆盖所有运行节点，从而导致潜在故障难以及时识别。

（二）传统运维方式的局限与智能化需求分析

轨道交通领域长期依赖定期检修与人工巡检为主的传统运维模式，这种方式虽然在设备初期运行中具备一定成效，但随着系统复杂度提高，其局限性逐渐显现。人工巡检存在工作强度大、故障发现滞后、数据记录片面等问题，缺乏对设备状态的连续追踪和趋势分析能力，难以满足设备全生命周期的动态管理要求。定期性维护无法有效反映设备个体状态差异，易造成维护资源浪费或因维护延迟引发突发故障。面对运维效率、运维精准度和故障预测能力的多重提升需求，轨道交通迫切需要构建基于数据驱动和智能决策的运维新模式，推动从被动响应式维护向主动预测性维护转型，从而提升系统整体稳定性和安全性，降低故障率和运维成本。

（三）智能运维转型的技术基础与发展趋势

智能运维的转型依赖于人工智能、大数据、物联网与边缘计算等前沿技术的融合发展，为轨道交通机电系统提供从数据感知、状态识别到智能决策的全流程支撑。通过传感器网络构建设备运行的多维数据采集体系，结合云平台与边缘节点协同处理，实现状态数据的实时上传与快速响应。人工智能技术，尤其是深度学习与模式识别方法，正在广泛用于故障预判、风险评估与维护策略优化。大数据平台支持海量历史运维数据与设备运行参数的结构化处理，为运维模型训练提供坚实数据基础。未来轨道交通运维将朝向可视化管控、预测性维修与智能化调度方向演进，形成“感知—分析—决策—反馈”闭环体系，推动城市交通设施运维水平迈向智慧化新阶段。

二、轨道交通机电系统智能运维的信息化与AI融合路径

（一）多层级信息化系统架构的建设思路与功能划分

轨道交通机电系统的智能运维需构建感知层、边缘处理层、平台层和应用层四层架构。以广州地铁为例，系统部署传感器超8000个，覆盖供配电、通风、照明等机电子系统，每日采集数据量达500GB。边缘计算设备在现场实时处理约60%的初级故障告警，减少中心服务器30%以上的数据处理压力。平台层基于城市云中心完成数据融合与AI训练，提升预测性维护准确率至92%。应用层向维保人员推送日均300条以上的智能预警信息，显著缩短平均故障定位时间，提高维修响应效率。该多层架构为实现机电系统智能化管理提供了坚实的数据支撑与功能保障。

（二）基于深度学习的设备故障智能识别与预测模型

深度学习技术为轨道交通机电系统中设备故障识别与预测提供了高效手段，尤其在处理多源传感数据和复杂非线性关系中具有明显优势。通过构建以卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型对超过1000万个历史运行样本进行训练，某地铁线路实现了对供电系统异常的识别准确率提升至94%以上，提前预警时间最长可达48小时。模型结合电机温升、轴承振动与噪声频谱等多维指标进行趋势预测，在实际部署中使得关键设备故障发生率下降了约35%。基于LSTM模型的预测机制应用于冷却风机后，其维保响应时效提升20%，保障了夏季高温期间系统稳定运行。通过在边缘节点部署智能预测模块，实现了对扶梯与通风设备状态的7×24小时实时监控，有效降低了人工巡检频率与误判率，推动运维模式向精细化、预测性方向升级。

（三）运维数据挖掘与状态评估的人工智能算法应用

轨道交通运维中积累的海量数据为人工智能算法提供了丰富训练基础。以北京某地铁线路为例，通过引入随机森林与PCA算法模型，对10万条历史运维数据进行训练，实现设备异常识别准确率达92%以上。上海轨交利用聚类算法对2.3万台设备运行数据进行分类，实现高风险设备提前预警率提升35%。广州地铁则结合多变量回归与深度强化学习算法，优化维保资源调度，维保效率提升近28%，有效减少重复检修和资源浪费。上述数据表明，人工智能算法在设备状态评估与策略优化中的应用，显著提升了城市轨道交通运维系统的智能化水平和运行保障能力。

（四）边缘计算与物联网技术在数据实时处理中的融合

边缘计算与物联网的融合应用是轨道交通智能运维体系中实现数据实时处理与就地决策的关键手段。以广州地铁为例，其在AFC设备与通风系统中部署超过500个边缘计算单元，处理延时控制在200毫秒内，实现95%以上的告警本地处理率，显著提升系统响应速度。在车站机电设备中，通过边缘节点与传感器协同工作，每日处理本地采集数据超过50GB，有效降低了中心平台数据传输压力超过40%。边缘设备内嵌AI模型对电流、电压波动趋势进行异常识别，准确率达92%以上。物联网构建的互联网络使设备状态实现跨系统同步共享，车站空调系统能依据实时客流和温湿数据自主调整运行策略。在列车控制与信号系统中，该融合模式实现了状态数据的本地决策与全线协同控制，为智能运维系统提供强大支撑。

（五）典型城市轨道交通项目的智能运维实践与成效分析

以广州、上海和成都地铁为代表的案例显示，基于AI算法与信息化平台的集成运维模式显著提升了运维效率和设备可用率。广州地铁部署的BIM+IoT平台已覆盖8000余套关键机电设备，配合智能巡检机器人每日自动巡查点位达600个，设备故障发现率较人工巡检提升约32%。上海轨交引入基于LSTM深度学习模型的预测性维护系统，在供电与通风系统中实现设备故障提前预警，预警准确率稳定在85%以上，设备平均停机时间下降28%。成都地铁采用边缘计算与分布式感知技术，对通信与供电系统运行数据进行实时分析处理，平均运维响应时间由30分钟压缩至18分钟，响应效率提升达40%。这些数据表明，信息化与人工智能深度融合为城市轨道交通智能运维提供了切实可行的技术支撑与效能保障。

结束语：目前，轨道交通机电系统智能运维成效初显。人工智能与信息化架构深度融合，让设备状态得以实时感知，故障预测更加智能精准，运维策略也能动态优化。典型城市轨道交通项目实践表明，智能运维显著提升运维效率与设备可用率，为构建高效、安全、绿色的智能运维模式提供有力支撑。

参考文献：

[1]刘娟，陈佳.城市轨道交通智能运维系统研究[J].城市轨道交通研究，2021，24（3）：35-40.