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站台门智慧运维平台

摘要:目前传统的站台门维保方式存在较多弊端，为了提高地铁车站站台门

的运行和维保可靠性，降低设备故障率，站台门智慧运维平台通过运用成熟的边

缘计算技术，实现错误数据剔除、数据缓存等预处理以及边缘实时分析，降低网

络传输负载及云端计算压力。经边缘实时分析后的数据通过无线技术无线传输给

具有云端服务的远程运维平台，实现远程监控目的，提供故障预测预警和预测性

维护，为站台门运营和维护的专家诊断和质量追溯提供依据。

关键词：站台门、智慧运维平台、数据采集传输分析

一背景技术

站台门作为一种行车设备，和地铁的运营效率关系紧密。站台门的任何故障

都会影响到行车，甚至会造成列车晚点。随着设备使用年限的增加，该费用仍逐

年快速升高。

目前地铁站台门维保仍然采用传统的维保方式，每条线路设置一个维保班组，

采用计划修的方式，基本上是巡检、计划性维保、抢修作业模式。此种维保模式

基于工作量和故障后维修的方式，这种方式存在很多弊端：

（1）故障率高，对地铁运营效率影响大。由于采用故障修的方式，没有先

进的技术手段和工具，无法提前预知故障的发生；

（2）需要投入大量的人力，而且维保质量的高低取决于维保人员的技术水

平，在目前人员工资逐年上升的情况下，人力成本越来越大；

（3）材料成本高。产品中修和大修基于计划时间，时间到了不管产品质量

状态如何，统一进行更新，无法最大化的发挥产品的寿命周期。

二运作所需的具体内容

为加强对站台门的运营及维护管理，通过对站台门的关键部件（包括但不限

于电机、门控器、PEDC、电磁锁、行程开关、电源系统）的基本信息的数据采集

及分析，对站台门运行状态、故障报警进行远程实时监控。同时基于PHM（故障

预测与健康管理）理论，利用物联网技术和深度学习算法研究故障预警趋势，建

立站台门智能运维系统。

站台门智慧运维平台充分融合物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，

对所有与站台门运维相关的数据进行挖掘和应用，从数据的采集与传输、数据的

分类与存储、数据的处理与分析、数据的应用与展示几个方面进行系统设计。从

站台门的监控、诊断、运维、管理四个维度的应用体现了数据的产生、处理、应

用、进化的生命周期，从而实现数据驱动，业务提升与进化。站台门智慧运维平

台包括物联网数据采集系统、云端服务与管理系统、移动终端应用系统、可视化

综合调度系统等。

系统架构如图一所示

图一

运维平台通过若干数据采集装置实时采集站台门侧的关键部件实时状态数据。

同时，通过运用成熟的边缘计算技术，实现错误数据剔除、数据缓存等预处理以

及边缘实时分析，降低网络传输负载及云端计算压力。经边缘实时分析后的数据

通过无线技术无线传输给具有云端服务的站台门运维管理平台，实现远程监控目

的。站台门运维管理平台可围绕站台门运行数据，利用成熟的大数据分析与决策

技术进行深度分析和挖掘，通过数据地图、知识图朴或分析算法建立故障模型，

提供故障预测预警和预测性维护，为站台门运营和维护的专家诊断和质量追溯提

供依据。

三具体实施方式

如图二所示，数据采集装置通过对站台门的关键部件，如电机、门控单元、

PEDC、电磁锁、行程开关、电源系统等的基本信息进行数据采集，通过无线传感、

智能网关、边缘计算等物联网技术将各关键部件的实时状态数据传输给车站级边

缘计算系统。

站台门运维管理平台通过无线连接车站级边缘计算系统，考虑传输过程中的

数据安全和稳定，通过移动互联技术、传感器网络、光纤专线等将感知层的有效

数据无损的传输至智慧运维平台。

站台门运维管理平台可围绕站台门运行数据，利用成熟的大数据分析与决策

技术进行深度分析和挖掘，通过数据地图、知识图朴或分析算法建立故障模型，

提供故障预测预警和预测性维护，为站台门运营和维护的专家诊断和质量追溯提

供依据；具有专家诊断模块，专家诊断模块是指监测到站台门运行的异常数据后，

通过样本库的故障模型对比，辅以知识库的数据和专家的人机接口，快速的找到

最终故障原因，形成解决方案；具有运维管理模块，运维管理模块指为提高站台

门安全运行效率，降低故障率，降低运维成本，全程监督运维工作，建立主动运

维的管理模式。主要包括人员绩效管理、预警报警系统、运维工单系统、备品耗

材管理、知识经验管理；具有决策管理模块，决策管理模块是指基于GIS+BIM

（三维可视化技术）的站台门智慧运维综合监视与业务调度管理系统，其包括