基于数字孪生的地铁信号设备状态监测与智能运维研究

中图分类号：U231 文献标识码：A

引言

地铁作为城市公共交通骨干，其运营安全与效率高度依赖信号设备，涵盖联锁系统、自动监控系统、自动防护系统、自动运行系统等，承担列车进路控制、速度监督、调度指挥等关键功能，是地铁运行的神经中枢。数字孪生技术融合物联网、大数据、人工智能等技术，构建与物理设备高度一致的虚拟模型，实现实时交互与决策优化，为运维模式转型升级提供支撑。当前，数字孪生在地铁信号设备运维中的应用仍处于探索阶段，尚未形成完整技术体系，基于此，本文构建一体化监测与运维体系，助力智慧地铁建设。

1 地铁信号设备运维的现状与挑

1.1 传统运维模式滞后

传统模式难以适配设备复杂运行需求。事后维修以故障为驱动，易导致故障扩散与运营中断；定期维护基于固定周期开展，未考虑设备实际运行状态差异，造成过维护或欠维护。同时，人工巡检以目视检查、仪表测量为主，对设备内部部件状态感知不足，难以发现隐性故障。

1.2 数据管理与利用不足

信号设备运行产生大量数据，但当前数据管理存在分散化与碎片化问题。不同系统数据存储于独立数据库，形成数据孤岛；数据利用停留在记录查询层面，未通过深度分析挖掘价值，无法构建运行数据与故障风险的关联模型，难以实现故障预测与根源追溯。

1.3 运维协同效率低下

运维涉及运营公司、系统集成商、现场维修人员等多主体，各环节信息传递不及时、协同机制不健全。复杂故障处理需多主体逐层沟通，耗时较长；运维技术文档多为纸质或本地文件，难以跨部门共享，导致同类故障重复处理，新员工难以快速积累经验。

1.4 复杂环境加剧运维难度

地铁信号设备运行环境复杂，地下隧道的高温、高湿、粉尘、电磁干扰，以及地面车站的振动、人员密集等因素，加速设备性能衰退。传统运维难以实时监测环境与设备状态关联关系，仅通过定期环境检测间接评估，导致维护措施缺乏针对性，无法及时规避环境引发的故障。

2 数字孪生在地铁信号设备中的应用基础

2.1 数字孪生模型构建

数字孪生模型是物理设备的虚拟镜像，需实现几何、物理、行为的高度一致。几何建模是通过激光扫描、摄影测量等技术获取设备外形与内部部件的尺寸、装配关系，构建与物理设备空间形态完全匹配的三维模型。物理建模是植入设备物理规律与特性参数，模拟真实运行行为。例如，在联锁系统模型中嵌入逻辑算法与信号传输公式，在计轴子系统模型中融入电磁感应原理，还原设备功能响应过程。行为建模是结合设备全生命周期数据，构建性能衰退模型，模拟设备从正常运行到故障失效的全过程，为预测性维护提供依据。

2.2 数据链路搭建

数据链路是连接物理与虚拟模型的核心，实现数据实时传输、清洗与融合。通过物联网感知设备采集设备运行参数、环境数据，结合系统接口获取ATS、ATP、CL 等系统的运行日志与故障记录，形成全方位采集网络。采用5G、工业以太网构建低延迟传输通道，关键数据经边缘计算预处理后优先传输，保障虚拟模型实时更新。在数字孪生平台对多源数据进行清洗、标准化与融合，形成关联数据集，为监测与运维提供支撑。

3 基于数字孪生的状态监测与智能运维体系

3.1 全维度动态状态监测模块

依托数字孪生实时映射特性，打造覆盖设备、系统、环境的立体化监测网络。（1）实时可视化映射。通过数据链路将物理设备的运行参数、状态信息实时同步至虚拟模型，运维人员通过三维可视化界面，可直观查看设备内部组件状态与系统运行流程，实现设备运行状态透明化。（2）多层级智能预警。构建阈值预警、趋势预警、关联预警的三级机制。常规预警通过设定安全阈值，当参数超标时，虚拟模型对应部位标红并触发告警；趋势预警基于 AI 预测模型，结合设备历史数据与实时状态，预判性能衰退趋势，提前推送维护提醒；关联预警通过分析多设备、多系统数据关联性，当计轴子系统异常与车载ATP 信号丢失同时出现时，自动预警系统性故障风险，避免故障扩散。（3）环境、设备协同监测。将隧道湿度、电磁干扰强度、车站振动等环境数据纳入监测体系，在虚拟模型中构建环境参数与设备故障率的关联模型，当环境数据触及风险阈值时，自动计算相关设备的故障概率，推送针对性防护建议，实现环境与设备联动防控。

3.2 全生命周期智能运维模块

以数字孪生模型为载体，整合运维资源与流程，实现设备从安装到报废的全流程智能化管理。（1）精准化预测性维护。替代传统定期维护，基于虚拟模型的性能衰退模拟与故障预测结果，生成差异化维护计划。对高风险设备自动生成紧急更换任务；对中风险设备安排非运营时段计划性检修；同时通过虚拟仿真模拟不同维护方案的效果，辅助选择最优方案，减少过维护与欠维护。（2）高效化故障处置。构建智能匹配、协同处置流程。故障发生时，虚拟模型反向推演故障传播路径，快速锁定故障点；结合故障知识库自动匹配处置方案，向现场人员推送操作步骤，并在虚拟模型中模拟操作过程，指导现场施工；针对复杂故障，支持远程协同，系统集成商技术人员通过权限登录平台，与现场人员共同查看虚拟模型故障状态，在线指导排查，缩短处置时间。（3）智能化资源调度。基于数字孪生平台的全局数据，实现运维人、物、时间的优化配置。系统根据维护任务优先级、任务地点，自动规划最优运维路线，协调同一组人员完成沿途任务；根据故障类型自动从最近的物资仓库调配备件，减少运输成本；提前模拟运维所需停机时长，与调度部门联动调整列车运行计划，降低对运营的影响。（4）全流程数据追溯。在数字孪生平台建立设备电子档案，完整记录全生命周期数据。运维人员可随时调阅数据，分析某批次设备的故障规律、评估维护措施效果，为设备选型、运维流程优化提供数据支撑，形成运维经验的闭环。

4 结束语

数字孪生技术为地铁信号设备运维突破传统模式局限提供了关键路径，通过构建深度融合的监测与运维体系，可实现故障精准预测、快速诊断与高效处置，提升运维科学性与经济性。当前，数字孪生在地铁信号设备运维中的应用仍需完善，未来可聚焦三方面优化：推动模型轻量化与标准化，解决不同厂家设备模型兼容问题；深化人工智能与数字孪生融合，实现决策自主迭代；拓展应用边界，构建地铁全系统智慧运维平台，助力智慧地铁建设，为乘客提供更安全高效的出行服务。

参考文献：

[1] 张天羽. 地铁信号数据通信系统加密设备优化研究[J].中国战略新兴产业,2024,(11):42-44.

[2] 杨荣兵, 梁建彬,谭冠华,等. 地铁信号系统计轴设备受扰分析与解决方案[J]. 城市轨道交通研究,2024,27(02):107-111+116.

[3] 肖华芳 CBTC 系统列车移动授权计算简析[J].铁路通信信号工程技术，2014，11 (4) :59-62.

[4] 闻崇义 浅谈计轴技术的发展和运用[J] 铁路通信信号工程技术，2011，4 (2) :21-22.

[5] 刘尧. 基于振动信号相位检测的地铁车辆牵引设备故障自动诊断研究[J]. 机械设计与制造工程,2023,52(04):81-86.