智慧运维技术在地铁系统中的应用与提质增效实践

摘要：当城市化进程的步伐不断加快，地铁运营线路规模日益扩大，如何有效整合新一代信息技术与传统地铁运营维护手段，便成为提升地铁运行效率与安全水平的关键命题。基于对城市轨道交通行业实践案例的深入剖析，本文通过探讨智慧运维技术在地铁系统中的理论基础与典型应用，结合大数据、云计算、人工智能、物联网以及数字孪生等前沿技术在设备全生命周期管理中的实际功效，重点关注智慧运维在故障预测、精细化管理与风险防控等方面所起到的提质增效作用。

关键词：地铁系统；智慧运维；数字化转型；设备全生命周期；提质增效

引 言：

城市轨道交通的飞速扩张在为社会经济发展提供重要助力的同时，也带来了设备数量与种类的倍增，以及运维管理复杂度的显著提升。传统运维模式依赖周期性检修与突发性故障报修，常常存在信息碎片化、人员依赖度高、应急响应滞后等问题，难以支撑超大规模地铁线路安全稳定的长周期运营。为了应对日益严峻的安全压力与巨大的经济消耗，各大城市地铁集团纷纷开始探索将大数据、智能机器人、数字孪生等技术应用于运维场景，借助智慧运维技术从根本上增强设备状态感知与运维决策能力，并实现资源利用效率与安全服务水平的整体跃升。

1.智慧运维技术在地铁系统中的价值与实践意义

智慧运维以全时段、全要素与全生命周期的综合管理为核心理念，将线上线下多源监测、诊断与维护手段有效组合，凭借数据驱动和技术赋能大幅度降低运维成本、提升作业效率，并实现精准的设备状态监管与风险预警。随着多城市地铁集团在数字化转型方面的先行探索，一种集“大数据感知、智能算法分析、巡检机器人辅助、全线网可视化监管”于一体的综合平台正在逐步成型，并通过对设备结构与运行规律的持续学习和动态评估，在复杂的轨道交通体系中构筑起安全高效的运维生态。

2.智慧运维技术的关键要素与在地铁系统中的应用路径

2.1大数据与云计算在设备健康监测与故障预测中的协同作用

地铁系统设备数量庞大且涵盖众多专业子系统，故而需要借助云计算与大数据平台对来自现场的海量运行参数、监测指标与历史检修记录进行实时存储和分布式处理。通过对这些数据进行清洗、关联与可视化分析，可在全网范围内快速识别设备异常趋势，及时捕捉潜在风险。针对外部环境与设备性能之间的关联规律，大数据平台可以借助机器学习与算法模型完成周期性“自学习”，从而更准确地预测某些部件在特定工况下的劣化速度，为状态修策略提供重要依据[1]。当具体故障出现时，大数据平台还能够迅速检索以往类似故障的处置流程与经验案例，并将其推送给现场维护人员，协助快速定位故障原因并制定最优修复方案。

2.2智能巡检机器人的应用与运维流程的少人化转变

考虑到地铁运营具有夜间作业时间有限、维护场景危险系数较高的特点，部分线路已开始部署具备图像识别与多自由度协作机械臂等功能的智能巡检机器人，对列车车底、转向架、线路轨道及牵引供电系统进行自动化巡检。这些机器人利用移动传感器及多模态识别技术，在短时间内完成大量关键监测点的精确成像和快速诊断，降低了人工巡检的劳动强度和漏检概率，也为地铁运营企业节约了可观的维护成本。若再与云端大数据平台共享检测数据，机器人巡检所获得的海量实时影像及状态参数可被智能分析算法加以比对学习，使后续的巡检任务更加高效精准，形成“机器人+数据”互为促进的良性循环。

2.3多专业综合管控平台与统一时空基准的融合

地铁系统的智慧运维往往需要将工务、信号、电务、牵引供电等不同专业的状态监测数据进行深度融合；因此必须构建统一的综合管控平台，并在后台建立严谨的统一时空基准标准，对轨道、隧道、路基、桥梁、供电与信号设备的检测与监测结果进行同步化与一体化管理。当所有设备信息基于同一坐标系进行定位和可视化呈现时，跨专业的联动诊断和抢险作业将变得更加高效。与地理信息系统（GIS）与建筑信息模型（BIM）相结合，可逐步打造地铁系统的数字孪生模型，帮助管理者实时追踪并分析设备与环境的交互过程，在任何环节出现异常或故障征兆时迅速做出决策并下达指令[2]。

2.4基于PHM理念的设备全生命周期健康管理

随着状态修与故障预测逐渐成为地铁行业的重要目标，故障预测与健康管理（PHM）这一理念已经延伸至轨道交通工务领域，通过全面感知设备运行状态、监控关键部件的故障频发特征，并在专家系统经验库的支持下对设备状态进行综合评估和动态预判，在设备发生故障前即实施预防性维护。该理念既能最大限度地减少故障停运和紧急抢修，也能延长设备服役周期并降低运维资源的浪费。在具体实践中，需要在统一的数据信息平台上对轨道几何形位检测、桥隧结构监测、道岔执行器故障检测、线路综合检测货车数据等多方面信息进行融合分析，以对设备健康度与风险等级作出更全面而可靠的判断。

3.智慧运维技术助力地铁提质增效的实现路径

现代化的地铁运维不仅需要关注单一专业的性能指标，而且要利用跨学科与跨系统的数据融合，持续优化资源配置与作业流程。智慧运维在这样的背景下，使地铁系统具有更强的数据感知能力和更敏捷的调度响应机制，并通过以下多个实践路径实现提质增效。

在提高全网安全性与可靠性的方面，智慧运维平台借助智能诊断与预测算法，将各专业监测子系统的数据汇聚至统一管控平台，运用大数据分析快速识别设备失效征兆，并以可视化模式呈现给运维管理者，便于在第一时间发出预警并安排精准巡检与修复作业。云端汇总的历史故障信息与抢险案例也能协助制定标准化和可复制的应急预案，在突发事件时用最短时间恢复线路运行。

通过人工智能与专家系统的深度结合，大型地铁集团可以对涵盖多线路、多站点、多工种的海量运维数据进行持续学习与进化。不断累积的故障案例与现场作业经验可被纳入专家知识库，使机器学习算法能够更好地解析隐蔽性故障成因、识别风险模式并辅助人机协同决策。此举能减轻了对资深工程师的依赖，更进一步提高了全网技术水平的平均层次，对新人培训与知识传承也具有积极作用。

跨专业协同与作业闭环管理的实现，为地铁运维的全生命周期资产管理奠定了更加坚实的基础。通过将设施设备的设计、建造、运营和更新改造数据全面打通，运用地理信息和三维建模技术动态呈现各组件的服役状态，能够让管理者在计划维护、物资供应、人员调度等方面做出更加科学的决策，并在最大程度上减少重复施工和资源浪费，从而提升整体运营效率[3]。

4.结论

智慧运维技术在地铁系统中的应用与提质增效实践，承载着地铁企业适应超大规模运营场景、强化安全保障与效率提升的双重使命。基于多专业数据融合、智能巡检装备与云端综合管控平台所构建的数字孪生体系，已在实际案例中展现出卓越的安全管控能力与经济效益。随着大数据、人工智能及通信技术的不断迭代，地铁系统将迎来更加智能化和协同化的运维格局，为乘客提供更稳定、便捷与优质的出行服务，并为行业可持续发展奠定更加坚实的技术底座。智慧运维的深入推进必将继续推动地铁运营的管理水平与效率跃升，也将为我国乃至全球城市轨道交通的高质量发展注入源源不断的创新动力。

参考文献：

[1]牛思钠，钟炜.BIM技术在数字园区智慧运维系统中的应用实践[C]//中国图学学会土木工程图学分会，《土木建筑工程信息技术》编辑部.《第十届BIM技术国际交流会——BIM赋能建筑业高质量发展》论文集.天津理工大学管理学院;，2023：168-172.

[2]倪西冰.增强现实技术在通信网智慧运维系统中的应用研究[D].北京交通大学，2021.

[3]夏永久.浅谈“端-云一体化”技术在智慧建筑运维系统中的应用[J].智能建筑，2018，（01）：37-40.