应用智能巡检技术优化地铁信号维护效率的探索

引言：随着城市轨道交通的快速发展，地铁信号系统的稳定运行至关重要。传统的地铁信号维护方式存在效率低、准确性不足等问题，探索应用智能巡检技术优化地铁信号维护效率具有重要的现实意义。

1.传统地铁信号维护问题剖析

1.1 人工巡检局限性

传统地铁信号维护依赖人工巡检，存在覆盖范围有限、作业效率低、人为误差大的问题。地铁信号设备分布于车站、区间隧道、车辆段等多场景，隧道等复杂环境光线昏暗、空间狭窄，人工巡检难以全面覆盖关键设备，易遗漏隐蔽故障隐患。巡检过程中，维护人员需携带工具逐一检查设备参数，手动记录数据，不仅耗时耗力，还可能因主观判断偏差导致故障误判或漏判。此外，人工巡检多在夜间停运时段开展，作业时间受限，难以满足大规模信号设备的高频次巡检需求，进一步制约维护效率。

1.2 维护数据处理难题

传统维护模式下，数据采集与处理呈碎片化、滞后性特征，无法为维护决策提供有效支撑。人工巡检记录的数据多以纸质台账或分散电子表格形式存储，缺乏统一管理平台，数据格式不规范，跨批次、跨区域数据难以关联对比，无法形成完整的设备运行状态档案。数据处理依赖人工汇总分析，难以快速挖掘数据背后的设备故障规律，且无法实时更新设备状态信息，导致维护人员难以掌握设备动态变化，只能按固定周期开展预防性维护，易出现“过度维护”或“维护不足”的情况。

1.3 故障响应及时性不足

传统维护模式下，故障发现与处置存在明显滞后，易影响地铁运营安全与效率。故障识别多依赖人工巡检发现或乘客、运营人员反馈，无法实时感知设备异常，尤其对于间歇性故障，人工巡检难以捕捉，易发展为持续性故障。故障处置需经历“故障上报-人员派单-现场排查-维修处置”多个环节，各环节衔接依赖人工沟通，信息传递效率低，且维修人员需携带多种备件前往现场，若备件型号不符或故障原因复杂，还需多次往返，延长故障修复时间。在高峰运营时段，故障响应滞后可能导致列车晚点、区间停运，造成较大运营损失。

2.智能巡检技术优势与创新应用

2.1 先进传感技术应用

先进传感技术为地铁信号设备提供实时、精准的状态监测，突破人工巡检的感知局限。在信号机上安装电流、电压传感器，可实时监测设备供电状态，及时发现电压不稳、电流异常等隐患；在道岔转辙机上部署振动、位移传感器，能捕捉转辙机动作时的振动频率、位移偏差，判断机械部件磨损程度；在信号传输线路上安装光功率传感器，可监测信号传输强度，识别线路衰减、接头松动等问题。这些传感器通过无线传输技术将数据实时上传至监测平台，实现对信号设备“全天候、无死角”的状态感知，且数据采集精度远高于人工测量，为故障预警与精准维护提供可靠数据支撑。

2.2 数据智能分析方法

数据智能分析方法通过算法挖掘数据价值，实现从“被动维护”向“主动预警”转变。基于采集的设备运行数据，运用机器学习算法构建设备健康评估模型，通过对比设备实时数据与正常运行参数阈值，识别异常数据特征，预判设备故障趋势。运用关联规则算法分析多设备、多维度数据，挖掘故障传播路径，帮助维护人员定位故障根源。同时，通过大数据分析建立设备故障知识库，汇总历史故障案例与处置方案，为故障处置提供智能推荐，缩短故障排查时间，提升维护决策的科学性与高效性。

2.3 巡检机器人创新运用

巡检机器人针对地铁复杂场景优化信号巡检模式，提升巡检效率与安全性。隧道巡检机器人采用轨道式或轮式设计，配备高清摄像头、红外热像仪，可在隧道内自主移动，拍摄信号设备外观状态，检测设备温度异常，并通过5G 技术实时回传图像与数据，替代人工进入危险、狭窄的隧道环境作业。车站室内巡检机器人具备自主导航功能，可在车站站厅、站台区域巡检信号控制台、应急按钮等设备，识别设备指示灯状态、按钮完整性，发现异常及时报警。巡检机器人可24 小时不间断作业，按预设路线精准巡检，避免人工巡检的疲劳误差，同时可根据设备优先级调整巡检频次，实现“重点设备重点巡检”，提升巡检资源配置效率。

3.优化地铁信号维护效率对策

3.1 技术融合策略

技术融合策略通过整合多类智能技术，构建一体化信号维护体系。将先进传感技术、数据智能分析平台与巡检机器人深度融合，实现“感知-分析-处置”闭环：传感器采集的实时数据传输至分析平台，平台通过算法识别异常并生成巡检任务，自动指派巡检机器人前往异常设备区域进行精准核查，机器人将现场图像与数据反馈至平台，辅助维护人员制定维修方案。同时，将信号智能巡检系统与地铁运营调度系统对接，实现设备故障信息与运营调度信息共享，如当信号设备出现重大故障时，巡检系统及时将故障影响范围、预计修复时间推送至调度系统，便于调度人员调整列车运行计划，减少故障对运营的影响，形成“技术协同、信息互通”的维护生态。

3.2 人员培训方案

人员培训方案聚焦培养“技术 + 运维”复合型人才，适配智能巡检技术应用需求。培训内容涵盖智能巡检技术原理、设备操作技能，同时增设实战演练课程，模拟设备故障场景，训练维护人员运用智能系统排查故障。采用“理论授课 + 现场实操 + 导师带教”模式，邀请技术专家讲解最新技术应用案例，安排经验丰富的维护人员指导实操训练，确保维护人员不仅能熟练操作智能设备，还能理解技术原理，具备应对设备异常（如传感器故障、机器人导航失灵）的应急处置能力，适应维护模式从人工向智能的转变。

3.3 管理机制创新

管理机制创新通过制度优化保障智能巡检技术落地见效。建立“智能巡检数据驱动”的维护管理制度，根据数据平台生成的设备健康报告，制定差异化维护计划，对健康状态良好的设备延长巡检周期，对存在隐患的设备优先安排维护，避免盲目维护。完善故障处置流程，设立智能巡检应急指挥小组，当系统发出故障预警时，指挥小组可通过数据平台远程调配巡检机器人、维修人员、备件资源，实现“故障预警-资源调度-现场处置”的快速衔接。建立技术考核与激励机制，将维护人员运用智能技术的效率（如故障排查时间、预警准确率）纳入绩效评估，对技术应用成效显著的团队或个人给予奖励，同时定期评估智能巡检系统的运行效果，根据维护反馈优化系统功能（如调整传感器监测频率、升级数据分析算法），推动管理机制与技术应用协同迭代。

结束语：通过应用智能巡检技术并采取相应的优化对策，有望显著提升地铁信号维护效率，保障地铁信号系统的稳定运行，为城市轨道交通的安全、高效发展提供有力支撑。未来还需持续探索与创新，不断完善智能巡检技术在地铁信号维护中的应用。

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