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来源：上海科协
记者：刘禹在上海地铁通号智能运维平台的电子大屏上，准确显示着上海地铁实时运行状态和核心指标，仅两三个人值守，就可以监控和掌握上海所有地铁线路的运行状态。
近年来，随着上海地铁线路和里程数持续增加，运行时间不断延长，列车运行间隔逐步缩短，给乘客的出行带来了更多便利。随着地铁网络化运营越来越复杂，对于运营和维护的要求也越来越高。在实现地铁高效运营的背后，离不开地铁“大脑”的监控和调度。
从2014年起，申通地铁围绕轨道交通健康管理领域重大难题，研制《列控全寿命周期健康管理系统》，建成全国首个龙阳路通号线网运维中心。该成果在上海城市轨道交通网络应用后，进一步提高了列车控制系统可靠性，使应急响应时间缩短约30%，运维成本降低近16%。
大大缩短应急响应时间
乘坐地铁时，偶尔会遇到列车因为故障停留几分钟的情况。很难想象，就在这短短几分钟内，维修人员就可以完成一整套应急响应处置流程。
上海地铁维护保障有限公司通号分公司综合监控室主任孙杰介绍说，过去列车一旦出现故障，维修人员需要一手拿着笔记本，一手拿着板卡，沿着车厢一节一节地排查，确定具体故障原因，采取相应维修措施。但地铁运行数据量巨大，人工调阅分析无法做到全覆盖，不但效率低，而且单纯依靠人的经验，不确定性大。
采用多引擎驱动的智能分析技术的地铁“大脑”，实现了数据自动分析、故障位置和原因自动定位等功能，可以第一时间向维修人员给出对应的维修流程和建议，大大降低应急响应时间。
不但可以监控列车实时状态及性能，进行实时故障诊断，地铁“大脑”还可以自动发现设备隐患进行预警。大屏上，车载状态实时显示：17号线有50辆列车，其中2辆用蓝色标出，提醒工作人员晚上需维护。而在过去，每辆列车每天都需要维护。
道岔转辙机是用来改变轨道进路方向、控制列车转换轨道的设备，关键设备每天需要转换运行约500多次，一旦出现故障，列车将无法转换轨道，是轨道交通运营的“致命风险点”，也是故障零容忍的环节。孙杰介绍说，针对这一环节，地铁公司建立了2036种故障模型，用于AI自动识别故障及原因，严防死守安全关。
孙杰指着屏幕上的故障曲线说，每条曲线都代表一种故障类型，其背后原理都可以写一篇论文，技术难度很高。过去，为保证设备可靠性，每台道岔转辙机都要定期维护，即便如此，有些故障隐患也只有工作20多年的老师傅才能提早判断出来。
如今采用机器学习的方法，系统可以智能判断设备运行状态，故障预警准确率超过95%，不但可以减少现场巡检频次，而且只要具备简单的故障排查和维修技能的人员就可以胜任，大大降低了专业人员的维护门槛和成本。
此外，为保证安全，以往道岔转辙机一般使用10万次就会强行更换。如今通过监控环境湿度和温度，以及设备运行工况，系统还可以对设备健康度进行评分，对使用良好的设备可以适当延长使用时间，延长了设备的使用寿命，有效降低了运营成本。
据介绍，申通地铁正在建立跨专业大数据平台，在智能运维平台中融入车辆供电系统等多维度大数据，实现多专业设备全生命周期的大数据规律挖掘。
目前，智能运维平台已经覆盖上海地铁12、13、16和17号线全线，2号线和11号线的道岔转辙机已经介入，其他线路正在逐步改造中。产品和标准可推广应用到高铁及国内其他城市的轨道交通线路中，同时也可推广至其他国家轨道交通运维中，为一带一路沿线国家提供技术支撑。
来源：SHKX47 上海科协
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NTExMTUxNA==&mid=2653013311&idx=2&sn=c7da69e9d9744dda288ca7b9d8fb4334&chksm=8409828ab37e0b9cc0e9be43cfe493dd3e47e61bd9679f682a5f94f130b4a0b07eb2227d5ada&scene=27#wechat_redirect
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