高铁站机电设备人工智能运维系统研究

摘要：近年来，我国的铁路工程建设越来越多，高铁站建设也在不断增加。在高铁站机电设备中，人工智能技术的应用越来越广泛。本文首先分析了城市轨道交通运维现状，其次探讨了高铁站房机电设备监控运维现状，最后就高铁站房机电设备人工智能运维系统研究，以供相关工程作为参考。

关键词：机电设备；人工智能；设备监控；故障诊断；运维系统 引言

随着出行需求的增加，高铁因其便利性、安全性，越来越多人选择高铁出行。截止到2018年底，中国高铁的运营里程超过29万公里，占全世界高速铁路总里程的70%。随着高速铁路的发展，其配套的高铁站房的数量也出现了快速增长，这就给中国的碳排放控制带来了新的挑战。作为高铁系统的能耗大户，如果在高铁站房中实现有效节能，就会大大减轻能源供给的压力，有效地降低碳排放，积极响应双碳战略。

1城市轨道交通运维现状

我国城市轨道交通传统运维模式以计划修为主、故障修为辅，维护效率低、安全保障能力弱，已无法适应现代轨道交通发展的要求。从设备角度分析，传统运维模式主要问题包括：①设备分散，设备运行状态无法快速、准确地获取，只能依靠现场巡视，需花费大量时间巡检，效率低、成本高；②设备复杂，故障诊断困难，严重依赖作业人员的现场经验，诊断时间长、故障影响大、成本高、劳动强度大；③海量报警，容易遗漏关键报警，引起重大故障；④缺乏故障预警，以故障事后报警为主，重大故障不能提前预防，重大故障后，运营单位只能被动应对，造成重大运营延误。从管理角度分析，传统运维模式主要问题包括：①运维一线员工新人多技能不足，故障定位、处置困难，存在人为因素隐患；②维修策略依靠经验，造成成本浪费；③各线路、各专业各自维护，造成资源浪费；④依靠设备年限来更新改造，造成个别设备带病运行，个别设备过早更换，造成成

本浪费；⑤维护成本测算缺乏历史大数据依据，存在维修费用不足或成本浪费情况。随着物联网、人工智能、大数据、云计算等技术的蓬勃发展，为城市轨道交通维护提供新的技术手段。智能运维是指利用先进的检测监测、云计算、物联网、大数据、人工智能等技术手段，推动运维模式智能化升级，提高轨道交通运营设备日常运营维护、故障诊断的能力。《中国制造2025》指出在先进轨道交通装备领域重点突破体系化安全保障、数字化智能化网络化技术。《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》推进轨道交通装备产业智能化、绿色化、轻量化、系列化、标准化、平台化发展。《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》提出智能运维、决策分析、智能巡检、应急指挥等建设方向，为智能运维系统建设提供了重要的参考。以智能制造、智能生产、智能工厂和智能产品为特征的工业4.0将引领城市轨道交通运维系统智能化转型升级。

2高铁站房机电设备监控运维现状

目前针对高铁站内机电设备的健康监控主要是面向空调机、室内机等标准化设备，且对于设备的监测仅限于常规阀值的监视，多数为单一设备参数的监控，未形成多参数之间的关联分析和判断。一些无法直接安装传感器反映设备健康状况的部位、非标设备、附加设备等，如管道阀门、数据通路等是当前各类设备监控系统的盲点，无法进行有效监控。因此，当前的机电设备监控系统已经不能满足智能运维的基本需求，迫切需要一种针对加装的各类传感器、管道阀门、数据通路等设备监控及智慧判断方法，来解决设备智能运维控制的需求。

3高铁站房机电设备人工智能运维系统研究 3.1智能维护检测维修平台

智能维护平台平台基于现有的综合监控光纤环网和核心交换机，实现对试点站的链路集成，实现对现场多样的设备和协议的生产数据采集，依照“数据采集机＋云服务＋工作站”的模块化架构，实现实时数据和历史数据的呈现和分析，同时提高系统稳定性，降低风险。该方案基于现有综合监控的系统架构，模块化逐步实施以保证稳定和可行性。

3.2采用信息管理模式

机电设备维修管理时，企业应提升故障处理效率，杜绝无人处理或类似情况出现。例如，借助先进技术开展维修工作，在保证维修效果的基础上，缩短维修工作花费的时间。信息时代的到来，为企业提供了全新的维修管理思路。在条件允许的情况下，企业可借助微信、QQ等软件构建线上沟通平台，确保各部门人员可根据工作情况展开讨论，以便潜在问题被及时发现并得到处理。另外，要想使机电设备得到科学维修与优质管理，各企业还应尽快将构建信息管理系统的工作提上日程，利用该系统替代人工管理。该系统往往配备了一定数量的传感器，可用来实时获取设备状态，以降低设备故障发生率，对提高设备安全性具有重大意义。更重要的是，该系统的管理日志功能可降低有关人员管理设备的难度，为日后维护及维修工作的开展提供便利。

3.3线网级平台功能

线网级智能运维平台，实时监控全线网的设备运行状态，对网络设备状态进行集中监视、对网络设备管理进行全程管控，实现按专业多线路综合运维，检修过程可管可控，实现设备设施定位，将设备维修维护结果与资产信息实时关联，确保账实相符，进一步提高资产管理水平。线网级智能运维平台具有关键设备状态分析、自动统计分析、线路指标对比、运营影响评估、资产联动等功能。关键设备状态分析功能是分析影响运营的关键设备表现，对设备健康状态进行监督；自动统计分析功能是对设备状态、运营情况自动汇总统计分析，生成统计分析报表；线路指标对比功能是对多线路运营指标自动分析，生成指标top排名；运营影响评估功能可自动分析各线路故障，生成故障分析报告；资产联动功能是以设备运行维护管理为核心，以资产模型、设备台账为基础，实现设备运维管理的全过程监督和管控。

3.4人工智能技术的应用

人工智能技术的主要应用方向是智能诊断、智能设计、智能控制与智能维修。借助人工智能可获取机电设备中的复杂故障信息，大大提高了诊断时效性。此外，得益于人工智能技术应用，相关人员可快速识别设备故障位置和发生原因，并制定针对性解决方案，确保设备可靠运行。机电设备维修管理中，相关人员可在设计方案中融入人工智能模块，以数学模型和方法对传统维修方案进行更新。这一

设计理念和方法的实现，能够促使人工智能与计算机辅助设计（ComputerAidedDesign，CAD）、计算机辅助工艺过程设计

（ComputerAidedProcessPlanning，CAPP）等领域相结合，为机电设备维护方案的设计提供创新方法。在机电设备故障维修检测中会存在高风险作业地区，为降低人员伤亡，可使用人工智能取代传统人工作业模式。例如，在风险机电设备的维护中，有关人员可通过传感器、机器人视觉系统完成维修任务。

结语

综上所述，系统基于PHM技术思路，利用数据采集、处理和状态监控模块处理后的设备状态数据，结合历史数据，采用建模和统计等方法，实现健康评价和故障预测，并提供维护建议，打破了传统意义上设备健康状态监控只监测数据无法给出结论及决策建议的困局，是设备运维管理技术方面的一大突破。

参考文献

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［2］孙昌元，赵静静．机械设备故障诊断技术及发展趋势［J］．百科论坛电子杂志，2018(3):627－682．

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