一、案例简介

       系统旨在为轨道交通车辆及设备提供专家智能运维服务，着力于提升轨道交通运营企业的机车、设备健康运行管理水平，可基于大数据分析进行车辆设备运行健康评估、故障的诊断智能化和预警，实现车辆、设备的智能运维。

二、案例背景

       全国城市轨道交通由高速发展转向聚焦高质量发展新阶段，一方面随着各地城市轨道交通线网日益密集，各地城市轨道交通运维的压力逐渐加大，传统运维方式的弊端逐渐显露，智慧运维的呼声也越来越强。轨道交通运维单位对轨道列车运用状况和运用成本进行精细化管理的需求不断上升，要求充分利用状态监控信息、运维信息等大数据资源，提供更加全面的维修服务，快速发现、诊断、修复故障，同时通过数据分析，建立优化修程修制管理能力，做出预测性维修能力的建设和探索。

       当前大多数城市的轨道交通车辆系统并没有此类应用，仍是以传统运维方式为主，轨道交通大数据智能运维专家系统正是通过智能运维的实现来减轻运维人员的压力，提升运维能力及效率，最终达到减员增效的目的。

三、案例介绍

       轨道交通大数据智能运维专家系统是大数据存储、分析、处理平台。基于数据仓库实现车辆数据整合，具备数据加载、数据整合、数据分析、查询访问等功能，并提供完全并行的处理架构、实时数据处理性能、动态数据访问能力、完善的混合负载管理能力、稳定可靠高可用的保护能力，高效支撑智能查询、智能报表等大数据分析查询应用。

1）当前故障诊断

• 故障总览：系统生成列车告警信息总览显示于系统首页，方便检修人员登录后即刻知晓故障信息。

• 故障登记：对于一些子系统无法采集的故障信息，专家系统提供手工录入渠道，由系统进行统一的故障分析处理流程。

• 故障查询：系统支持故障信息的自定义查询。

• 故障逻辑分析：系统通过与门、非门等自定义控件进行故障树展示，通过故障树，用户可方便地进行故障分析及定位。

• 故障处理：故障发生后，系统可分析故障成因结合专家知识库的数据自动匹配推荐维修流程。

2）历史故障查询及统计

• 历史故障查询：用户可对所有的历史数据进行组合查询，并可导出Excel或Pdf文件进行存档或制作相关的报告。

• 统计分析：系统提供故障统计页面，在该页面内按各种条件进行统计度量，并根据用户需要生成各种报表图例。

3）能耗数据管理

• 数据统计：系统支持能耗信息的统计和分析。系统对采集到的数据进行统计计算，按照时段、子系统、列车编号等维护统计能耗数据以及能耗均值。

• 数据分析：系统采用图表显示能耗随时间而产生的状态变化，同时，系统可将启用“自动驾驶”及未启用“自动驾驶”的车辆能耗进行比对以分析两种工况下的能耗情况。

4）车辆健康诊断评估

• 健康评分：系统将利用工程可靠性和数据挖掘的技术来评估以及预测列车系统每个子系统以至于每个零部件的健康程度。

• 故障预警：系统关键设备可通过系统可靠性工程进行预警，达到防患于未然的效果。

• 关键部件状态管理：对于关键部件或子系统，系统将获取其关键的性能监测参考量，并对数值长期跟踪。系统建立模型预测设备性能数据的发展趋势，然后根据子系统提供的维修分级处理措施，对性能数据发生较大偏差的设备给出适当的维修建议。

5）修程修规管理

• 修程修规分解：系统可转化车辆现有的修程修规，对修程修规进行分解，落实到每个车辆部件中。

• 修程修规智能管理：系统具备算法及模型，将车辆健康状态与修程修规进行关联性匹配，使系统能够依据车辆的实际健康情况智能地管理车辆修程修规。

6）专家知识库

• 知识获取：知识获取的目的是通过计算机对专家的丰富知识加以收集和整理,在此基础上建立知识库。本系统在建立过程中通过整理使用维修记录并与使用人员充分交流,获得系统初始知识。

• 知识表达：系统采用产生式表示法进行故障知识的表示。产生式表示法通常用于表示事实、规则以及它们之间的不确定性度量, 适合于表示事实性知识和规则性知识。

• 故障字典：构建故障字典，用于支持按照部位、类别、故障、原因、处理措施等不同的类型实现故障代码体系的层次化维护，并可定义相关类型的对应关系。

• 故障可视化分析：提供自定义，可编辑多维度，可视多元化的分析工具。

• 维修方案管理：支持不同类型，不同版本的维修方案的管理，会根据车辆或者部件维修手册的具体内容，与故障体系建立对应关系，在不同的子系统或设备上，挂接对应于此子系统或设备的原始维修手册，并定义相应的维修项目，挂接作业指导文档。

四、典型经验提炼

（一）具体措施和成效

       1、经验做法

       1）一站式专业服务：服务覆盖面产品全生命周期，从前期咨询规划与顶层设计、落地实施方案、产品应用开发、平台搭建，提供全方位全流程的轨道交通智能运维解决方案。

       2）丰富的定制化产品：可定制化程度高，能够根据客户的特殊需求，定制个性化产品，满足不同场景的应用需求。能够根据客户自身资源条件或工程具体应用场景，为客户优选并推荐最佳性能产品，在保障产品质量可靠过硬的前提下，让客户达到最大的收益。

       3）系统需具备高可用、高扩展、快速迭代、去中心化按需伸缩、独立部署、业务独立、技术多样性。

       4）系统需深入轨道交通车辆专业业务逻辑分析，业务紧密结合技术特点，以用户需求为导向，先进技术为手段，使得系统紧密贴合用户需求。

       2、取得的成效

       传统的设备运维方式在面对线网急速扩张的情势下显得越发吃力。高质量运维要求也逐步提上日程。轨道大数据专家系统通过接收车辆或其它子系统发送的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果，针对诊断出的故障信息将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持，助力城轨运维管理人员以数据为决策依据，助力维修人员更加高效、可靠地处理各种故障，应对各种突发状况。

       将列车正线运营稳定性评估、车辆设备的状态数据查询、故障检测专家支持、车辆故障统计分析、车辆修程修规的智能化管理、专家知识库、能耗管理等集于一体，为用户提供一体化的智能化运维支持系统。

       系统将在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能以及相关技术资料综合后编制成的大型计算机程序，提供快捷准确的检索方式。通过该系统，一方面可快速提高调度和检修人员技术水平，同时可提高故障应急处置能力，再次利用大数据分析为管理人员提供决策建议。系统完整契合了客户的多方位需求，同时采用时下最先进最流行的技术，最终得到客户的认可。

（二）借鉴意义

       1. 轨道交通大数据智能运维专家系统正是通过智能运维的实现来减轻运维人员的压力，提升运维能力及效率，最终达到减员增效的目的。

       2. 当前大多数城市的轨道交通车辆系统并没有此类应用，仍是以传统运维方式为主，故轨道交通大数据智能运维专家系统极具推广价值。

       3. 本系统的构建只依赖于车辆系统自身产生的数据，并无其它特俗依赖项，且新线路建设期及旧线路改造均可实施，故系统的推广具备可行性。

       4. 本系统可在全国城市轨道交通车辆运营单位推广。