基于状态感知的轨道交通智慧运维系统及方法与流程

本发明涉及设备运维管理，具体地，涉及基于状态感知的轨道交通智慧运维系统及方法。

背景技术：

1、随着城市轨道交通的快速发展，线网规模日益扩张，运营时间不断延长，对地铁车辆和运营设备的维修任务、维修成本、运营安全压力也日益陡增，而传统检修模式已无法保证检修设备的可靠性和运营管理的安全性。

2、目前，城市轨道交通设备维保体系以“经验型计划修+专家型故障修”为主，随着线网规模的不断扩大，业务提升逐渐遇到瓶颈。一是计划修修程修制较为僵化，往往在设备寿命的前期产生过度维修(即：过度修)，而在设备寿命的中后期又未能在设备状态较差时及时维修(即：疲劳修)；二是故障修从发现提报到维修处置均高度依赖经验丰富的业务专家，但这样的业务专家是稀缺的，因此往往出现设备故障现象提报不清晰、原因排查不准确、处置方案不妥当等问题，降低了故障维修消息、提高了故障维修成本；三是大量重复性的、简单的日常维保业务大量依赖人力，给作业人员带来繁重工作量的同时，作业质量难以保证。

3、专利文献cn112596988a(申请号：202110008397.9)公开了一种轨道交通多专业智能运维系统及方法。数据采集模块获取与轨道交通行车相关的多专业数据，并将多专业数据的数据格式进行统一化处理，且将统一数据格式的多专业数据上传至大数据平台；大数据平台将统一数据格式的多专业数据均存储至共享资源池，并基于所存储的目标专业数据对目标专业进行状态监测和故障预测，且在预测出目标专业存在故障时，基于多专业的故障相关性分析目标专业的故障原因；数据展示模块将大数据平台的分析结果进行展示。该专利将智能运维分为两部分，一是单独对各专业进行智能运维，二是在各专业的智能运维数据基础上进行跨专业综合分析。但未提及面向全层次用户、涵盖全专业设备、支撑设备运维全业务管理的整体解决方案。

4、专利文献cn111930835a(申请号：202010685705.7)公开了一种城市轨道交通用智能运维大数据管理系统和方法，包括用于搭建私有云集群的基础设施模块；用于将原始数据解析转换为报文数据的数据解析与接入模块；用于建立存储报文数据的数据表的异构数据存储模块；用于进行数据处理的数据处理分析模块；用于获取硬件设施以及运行状态数据，并将运行状态数据与对应的阈值进行比较，当运行状态数据超过对应的阈值时，集群监控模块给出报警信号的集群监控模块。该专利车载监测系统数据展示的实效性更强，对海量的结构化/非结构化数据进行有效存储和处理，为地铁车辆大数据分析提供便利，满足地铁车辆智能运维管理的需求。但未覆盖由在线监测平台、大数据平台、业务管理平台与移动app的轨道交通智慧运维系统架构。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于状态感知的轨道交通智慧运维系统及方法。

2、根据本发明提供的一种基于状态感知的轨道交通智慧运维系统，包括：

3、设备在线监测模块：通过在线智能感知设备采集各专业维保设备监测数据，并对采集到的各专业维保设备监测数据进行预处理，得到预处理后的各专业维保设备监测数据；

4、智能维修模块：基于预处理后的各专业维保设备监测数据，构建故障、检修业务场景分析模型，进行故障诊断、早期预警、分级报警以及故障自动提报；

5、远程巡检模块：通过预设设备监测点位数据阈值，结合设备在线监测模块采集设备运行状态，从而实现远程检查设备是否完备、检测设备是否有故障以及设备是否在其对应的位置；

6、检修自动监察模块：以设备检修过程中采集的监测数据为依据，对故障设备检修过程进行自动监察，物理感知检修过程数据变化，实现对检修项的检修监察；

7、智能维修指导模块：根据故障专家库智能分析同类别设备检修所需人员、物料、工器具、工时以及维修处置方法，提供维修指导建议。

8、优选地，在所述设备在线监测模块中，

9、模块m1.1：通过在线智能感知设备采集各专业维保设备监测数据，包括：设备运行数据、仪表参数以及仪表状态；

10、模块m1.2：对获取的设备监测数据进行数据清洗以及治理，得到预处理后的设备监测数据。

11、优选地，在所述智能维修模块中：

12、模块m2.1：创建故障定位运算模型，根据故障定位运算模型编号分离类模板及标签点变量，进行监测对象点位取值轮询；

13、模块m2.2：实时采集点位数据与故障定位运算模型运算规则匹配筛选发生故障监测对象；

14、模块m2.3：根据故障定位运算模型编号中算法编号获取故障信息，包括故障设备、故障现象、故障原因、行动方式、故障发生时间以及状态，精准定位设备故障，自动触发故障修提报；

15、模块m2.4：基于预设的设备与工班人员挂接关系实现自动派工；

16、模块m2.5：设备在线监测模块自动监测设备的维修结果及实时运行现状信息，进行自动验证，获取工单闭环信息，明确设备是否已恢复正常；

17、所述故障定位运算模型是通过定义在线监测点位，根据设备故障机理，创建单点或多点标准运行值，将时间分为若干阶段，使用各时间阶段点位取值，结合包括变化频率范围以及差值的影响因子，筛查异常点位读数，回归异常算法与故障体系，实现故障设备、故障现象、运行异常状态判别，进行故障快速、准确、自动提报；

18、所述故障体系包括故障现象、故障原因以及行动方式。

19、优选地，在所述远程巡检模块中，由设备在线监测模块实时监测的设备设施点位配置正常数据阈值，作为远程巡检点位标准匹配值；基于巡检工单触发远程巡检，根据检修项获取监测对象、标签点位以及算法编号，实时获取标签点位在线监测数据，记录工单检修项数值。

20、优选地，在所述检修自动监察模块中，在设备检修过程中，对于工单状态为已开工未完工且存在可检修监察未检修的检修项，间隔n分钟触发检修监察算法，通过在线监测获取点位历史n分钟数据，物理感知检修过程数据变化，实现对检修项的检修监察，确保检修作业真实兑现。

21、优选地，在所述智能维修指导模块中，根据设备工班挂接关系及区域化维保配置分配维修人员，获取匹配的故障维修工班；结合故障知识库和同类设备故障库，获取所需携带的维修器具和物资，并对维修物资使用进行监控告警；建立维修知识库，结合同类设备故障库分析故障原因，获取可采取的维修方案；分析同类故障修复所需的时间，进行监控告警。

22、优选地，包括：智能应急联动模块，对各专业设备制定应急管理预案，现场端与调度指挥中心联动，调配维修队伍，接入现场单兵，进行视频连线、语音通话，实时提供紧急故障处置远程指挥。

23、优选地，在所述智能应急联动模块中，障达到一定等级，影响运营安全，存在预案执行不规范、处置进展不联动、人员到场不及时的情况，此时将启动智能应急联动，并对资源保障进行统筹协调；针对同类故障制定应急预案，故障事件接报后，结合故障知识库对事件进行初判，筛选符合条件应急预案，调配应急队伍、所需配备应急物资，联系在库专家指导，同时接入现场单兵，与应急指挥大屏联动，跟踪现场故障处置情况、进行远程维修指挥。

24、根据本发明提供的一种基于状态感知的轨道交通智慧运维方法，包括：

25、步骤s1：设备在线监测模块通过在线智能感知设备采集各专业维保设备监测数据，并对采集到的各专业维保设备监测数据进行预处理，得到预处理后的各专业维保设备监测数据；

26、步骤s2：智能维修模块基于预处理后的各专业维保设备监测数据，构建故障、检修业务场景分析模型，进行故障诊断、早期预警、分级报警以及故障自动提报；

27、步骤s3：远程巡检模块通过预设设备监测点位数据阈值，结合设备在线监测模块采集设备运行状态，从而实现远程检查设备是否完备、检测设备是否有故障以及设备是否在其对应的位置；

28、步骤s4：检修自动监察模块以设备检修过程中采集的监测数据为依据，对故障设备检修过程进行自动监察，物理感知检修过程数据变化，实现对检修项的检修监察；

29、步骤s5：智能维修指导模块根据故障专家库智能分析同类别设备检修所需人员、物料、工器具、工时以及维修处置方法，提供维修指导建议。

30、优选地，在所述设备在线监测模块中，

31、模块m1.1：通过在线智能感知设备采集各专业维保设备监测数据，包括：设备运行数据、仪表参数以及仪表状态；

32、模块m1.2：对获取的设备监测数据进行数据清洗以及治理，得到预处理后的设备监测数据；

33、在所述智能维修模块中：

34、模块m2.1：创建故障定位运算模型，根据故障定位运算模型编号分离类模板及标签点变量，进行监测对象点位取值轮询；

35、模块m2.2：实时采集点位数据与故障定位运算模型运算规则匹配筛选发生故障监测对象；

36、模块m2.3：根据故障定位运算模型编号中算法编号获取故障信息，包括故障设备、故障现象、故障原因、行动方式、故障发生时间以及状态，精准定位设备故障，自动触发故障修提报；

37、模块m2.4：基于预设的设备与工班人员挂接关系实现自动派工；

38、模块m2.5：设备在线监测模块自动监测设备的维修结果及实时运行现状信息，进行自动验证，获取工单闭环信息，明确设备是否已恢复正常；

39、所述故障定位运算模型是通过定义在线监测点位，根据设备故障机理，创建单点或多点标准运行值，将时间分为若干阶段，使用各时间阶段点位取值，结合包括变化频率范围以及差值的影响因子，筛查异常点位读数，回归异常算法与故障体系，实现故障设备、故障现象、运行异常状态判别，进行故障快速、准确、自动提报；

40、所述故障体系包括故障现象、故障原因以及行动方式；

41、在所述远程巡检模块中，由设备在线监测模块实时监测的设备设施点位配置正常数据阈值，作为远程巡检点位标准匹配值；基于巡检工单触发远程巡检，根据检修项获取监测对象、标签点位以及算法编号，实时获取标签点位在线监测数据，记录工单检修项数值；

42、在所述检修自动监察模块中，在设备检修过程中，对于工单状态为已开工未完工且存在可检修监察未检修的检修项，间隔n分钟触发检修监察算法，通过在线监测获取点位历史n分钟数据，物理感知检修过程数据变化，实现对检修项的检修监察，确保检修作业真实兑现；

43、在所述智能维修指导模块中，根据设备工班挂接关系及区域化维保配置分配维修人员，获取匹配的故障维修工班；结合故障知识库和同类设备故障库，获取所需携带的维修器具和物资，并对维修物资使用进行监控告警；建立维修知识库，结合同类设备故障库分析故障原因，获取可采取的维修方案；分析同类故障修复所需的时间，进行监控告警；

44、包括：智能应急联动模块，对各专业设备制定应急管理预案，现场端与调度指挥中心联动，调配维修队伍，接入现场单兵，进行视频连线、语音通话，实时提供紧急故障处置远程指挥；

45、在所述智能应急联动模块中，障达到一定等级，影响运营安全，存在预案执行不规范、处置进展不联动、人员到场不及时的情况，此时将启动智能应急联动，并对资源保障进行统筹协调；针对同类故障制定应急预案，故障事件接报后，结合故障知识库对事件进行初判，筛选符合条件应急预案，调配应急队伍、所需配备应急物资，联系在库专家指导，同时接入现场单兵，与应急指挥大屏联动，跟踪现场故障处置情况、进行远程维修指挥。

46、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

47、1、本发明提出一种基于状态感知的轨道交通智慧运维系统，该系统基于设备机理的分析、运维场景的分析、多维数据的分析、人工智能的分析等，提供一套设备智慧运维整体解决方案及系统架构。

48、2、本发明提高了设备故障定位精度、提升设备维保决策的科学性、加快故障处置效率、加强应急故障统筹指挥、减少设备过度修和疲劳修、强化设备维保成本管控；同时，降低设备维保人力和物料消耗、加强设备维保作业监督、促进降本增效。

49、3、本发明能够广泛应用于轨道交通行业。通过对设备状态的自动采集和智能感知、对设备数据的智能分析，为设备维修提供智能化的决策辅助，降低人力依赖，推动轨道交通设备维保体系向“智能型预测修+感知型状态修”转型。