城市轨道交通智能运维技术体系及应用实践

1. 引言

截至 2025 年，我国城市轨道交通运营线路达 300 余条，其中运营年限超 10 年的线路占比达 45% ，车辆、轨道、供电等关键设备进入故障高发期。传统 " 计划修 " 模式存在两大痛点：一是过度维护导致成本浪费；二是故障响应滞后，轴承、齿轮箱等核心部件突发故障占延误事件的 63% 。在此背景下，智能运维技术通过实时监测设备状态、精准预测故障趋势，成为破解上述难题的必然选择。

2. 智能运维技术体系架构

2.1 感知层：全方位状态监测

感知层通过部署多类型传感器实现设备物理量的全面采集，其核心监测对象涵盖多个系统：在车辆系统中，转向架轴承安装了采样率为10kHz 的振动加速度传感器，齿轮箱部署了精度 ±0.5^qC 的温度传感器，制动系统加装了压力变送器，可实时捕捉异常征兆；轨道系统采用轨旁扫描频率 200Hz 的激光雷达与图像传感器，能检测钢轨磨耗、扣件松动等病害；供电系统则在接触网安装张力传感器，在牵引变电所部署电流互感器，用于监测载流能力与绝缘状态。

2.2 传输层：高可靠数据交互

传输层构建了“车地 - 地地”双网络传输架构，其中车地通信采用 5G+ 边缘计算模式，列车的实时数据通过 5G 切片技术进行传输，时延控制在 50ms 以内，可满足故障预警的实时性需求；地地通信则依托工业以太网，轨旁、变电所等固定设备的数据通过光纤传输，带宽不小于 1Gbps，能够确保高清图像、激光点云等大容量数据的稳定上传。为保障传输的可靠性，该传输网络采用“双链路冗余”设计，当主链路中断时会自动切换至备用链路，切换时间小于 100ms ，且年通信中断时长可控制在5 分钟以内。

2.3 应用层：智能决策与优化

应用层基于大数据平台实现“数据 - 知识 - 决策”的转化，其核心模块包含多个关键部分：数据中台采用分布式存储架构，日均处理数据量达 5TB，可支持结构化与非结构化数据的融合管理；诊断引擎通过机器学习算法构建故障模型，例如基于随机森林算法识别轴承早期故障，采用 YOLOv8 模型检测轨道扣件缺失；运维调度则结合设备健康度与线路运营计划，自动生成维护工单，实现闭环管理。

3. 关键技术应用实践

3.1 轴承故障预警

列车转向架轴承故障是导致停运的主要原因之一，传统依赖人工巡检的方式难以发现早期裂纹等隐患，而智能运维系统通过三项技术创新实现了突破：一是特征提取，对振动信号进行傅里叶变换，提取100Hz～5kHz 频段的故障特征频率；二是模型训练，采用 10 万组历史故障数据训练深度学习模型，识别精度达 97.3% ；三是预警分级，根据故障发展趋势设置三级预警，深圳地铁 16 号线应用该技术后，轴承故障检出时间提前了 30 天以上，2024 年未发生一起因轴承故障导致的延误事件。

3.2 轨道病害智能识别

轨道病害检测传统采用人工步行巡检，效率仅 0.5km/ 小时，且受主观因素影响大，智能运维系统通过“激光 + 视觉”融合检测技术实现了革新：激光雷达获取钢轨断面数据，计算垂直磨耗、侧面磨耗等参数，数据密度达100 点 /mm ；高清相机拍摄扣件图像，通过AI 算法识别松动、缺失等状态，处理速度达 30km/ 小时；系统自动生成病害分布图，标注位置精度 ⩽1 米，为养护提供精准指引，对比测试显示，该技术的检测效率是人工的 60 倍，漏检率从 15% 降至 0.8% ，某地铁线路年度轨道养护成本因此降低2800 万元。

3.3 供电系统状态评估

接触网与变电所作为供电核心，其状态直接影响列车运行，智能运维系统通过多项技术实现动态评估：在接触网磨耗预测方面，基于历史磨耗数据与弓网接触力模型，可预测剩余寿命；对于变电所健康度评分，构建了包含12 项指标的评估体系，采用层次分析法计算健康指数，85 分以上为“良好”状态；而在负荷优化调度上，结合实时客流与供电能力，动态调整牵引变电所投运方案，能降低能耗 10%～15% 。

4. 发展趋势与挑战

4.1 技术演进方向

技术演进将朝着多个关键方向推进，在泛在感知升级方面，将研发光纤光栅、无源 RFID 等新型传感器，以实现设备全生命周期的无损监测；在数字孪生融合上，会构建车辆- 轨道- 供电的一体化数字模型，通过虚实映射实现故障仿真与维护预演；而在自主决策深化领域，则引入强化学习算法，使系统具备自主生成最优维护策略的能力，减少人工干预。

4.2 面临的挑战

当前发展面临着多方面的挑战，在标准体系方面存在缺失问题，不同厂商的设备接口不统一，数据格式的差异导致了“信息孤岛”现象，因此需要加快制定行业通用标准；成本控制方面也面临难题，全线路部署传感器的初期投入较高，这就需要通过“试点 - 推广”的分步实施方式来降低风险；同时，人才短板也形成了制约，既懂轨道交通又掌握AI 技术的复合型人才稀缺，故而需要构建校企联合培养机制。

5. 结论

城市轨道交通智能运维技术通过感知层的全方位监测、传输层的高可靠交互、应用层的智能决策，构建了设备全生命周期的精细化管理体系。工程实践表明，该技术可显著提升故障预警能力、降低维护成本，是轨道交通行业高质量发展的关键支撑。未来需在标准制定、成本优化、人才培养等方面持续发力，为打造安全、高效、经济的城市轨道交通网络提供技术保障。

参考文献

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