摘要:城市軌道交通因它具有高效,快捷,環(huán)保,承載量密度大等多項特點(diǎn)而得到推廣,它的技術(shù)發(fā)展趨勢也越來越成為人們廣為議論與重點(diǎn)關(guān)注研究的熱點(diǎn)話題。結(jié)合城市軌道交通智慧綜合管控平臺系統(tǒng)的總體方案、系統(tǒng)架構(gòu)與智慧應(yīng)用效果,對大規(guī)模全景數(shù)據(jù)并發(fā)控制技術(shù)與動態(tài)多維屬性實(shí)時分析決策技術(shù)進(jìn)行深入的研究分析。本文實(shí)現(xiàn)了對城市軌道交通智慧綜合管控平臺系統(tǒng)的全面介紹,進(jìn)一步研究了城市軌道交通綜合管控平臺智慧化應(yīng)用的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，從而最終全面推動城市軌道交通智慧化發(fā)展與建設(shè)。

　　關(guān)鍵詞:城市軌道交通；智慧綜合管控平臺；智慧化；關(guān)鍵技術(shù)；應(yīng)用

　　城市軌道交通在經(jīng)過近二十年的高速發(fā)展，逐漸形成了從“滿足基礎(chǔ)功能”向“智慧化”的發(fā)展趨勢，進(jìn)入了由“建設(shè)為主”向“運(yùn)營并舉”的新階段。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、數(shù)字孿生等新技術(shù)在城市軌道交通領(lǐng)域得到逐漸運(yùn)用，促進(jìn)了城市軌道交通在數(shù)字化、信息化、智慧化的發(fā)展。智慧化關(guān)鍵技術(shù)將對傳統(tǒng)軌道交通產(chǎn)業(yè)的不斷賦能，促進(jìn)了整行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與深入發(fā)展。

　　1、智慧綜合管控平臺總體方案,系統(tǒng)架構(gòu)及應(yīng)用效果

　　隨著城市軌道交通運(yùn)營規(guī)模的迅速擴(kuò)展和信息化水平的不斷提高，如何高質(zhì)量推進(jìn)城軌系統(tǒng)向協(xié)同化和智能化方向發(fā)展成為重要的研究方向。依托于數(shù)字可視化、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)，研究以數(shù)據(jù)為核心構(gòu)建人、機(jī)、物等要素的全面互聯(lián)，通過智慧綜合管控平臺實(shí)現(xiàn)城軌綜合業(yè)務(wù)的運(yùn)營管理優(yōu)化與效率提升。 

　　1.1智慧綜合管控平臺總體方案

圖1智慧綜合管控平臺總體方案

　　通過大數(shù)據(jù)分析、AI智能等多種新技術(shù)應(yīng)用，搭建城市軌道交通智慧綜合管控平臺，面向乘客服務(wù)、智能能源等領(lǐng)域，形成覆蓋中心、車站、變電所、車輛段的智慧化體系架構(gòu)，提升城軌智慧化管理水平。中心級對全線重要監(jiān)控對象的狀態(tài)、性能數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時收集和處理，通過各種調(diào)度員工作站和大屏幕以圖形、圖像、表格和文本的形式顯示出來，供調(diào)度人員控制和監(jiān)視，從而完成對全線環(huán)境、設(shè)備和客流信息的集中監(jiān)控[1]。車站級對本站監(jiān)控對象的狀態(tài)、性能數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時收集和處理，通過操作員工作站以圖形、圖像、表格和文本的形式顯示出來，供車站值班人員控制和監(jiān)視。車輛段級實(shí)現(xiàn)對庫門狀態(tài)、自動化欄桿狀態(tài)的監(jiān)視。變電所級采用自主或遙控方式，控制智能巡檢機(jī)器人替代人對配電房進(jìn)行可見光、紅外、局放等檢測，及時發(fā)現(xiàn)開關(guān)柜運(yùn)行的事故隱患和故障先兆，同時對變電所內(nèi)環(huán)境傳感器監(jiān)測到的溫度、臭氧等數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)視和報警。 

　　1.2智慧綜合管控平臺系統(tǒng)架構(gòu)

圖2智慧綜合管控平臺系統(tǒng)架構(gòu)

　　系統(tǒng)采用C/S架構(gòu)，分層分布式模塊化設(shè)計；通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)顯示、系統(tǒng)聯(lián)動等流程，實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)地鐵車站、變電所、車輛段的智慧化提升，整個軟件平臺架構(gòu)分為三層。1、邊緣數(shù)據(jù)采集層：專門用于數(shù)據(jù)采集和協(xié)議轉(zhuǎn)換，主要由邊緣設(shè)計和集成接口單元（FEP）構(gòu)成。通過FEP的數(shù)據(jù)采集、協(xié)議轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)隔離等功能實(shí)現(xiàn)與相關(guān)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通信。2、核心服務(wù)層：提供數(shù)據(jù)計算、存儲、通信等基礎(chǔ)服務(wù)。3、應(yīng)用與展示層：提供具體的智慧化應(yīng)用功能，并可視化處理后顯示在人機(jī)界面上。

　　1.3智慧綜合管控平臺應(yīng)用效果

圖3智慧綜合管控平臺的智慧應(yīng)用

　　綜合管控平臺包含了多種智慧應(yīng)用，如：1、三維全景車站：使用3D技術(shù)手段為車站運(yùn)營值班人員的生產(chǎn)調(diào)度和日常巡檢提供全新的監(jiān)控視角；2、全自動開關(guān)站：提供全線范圍的自動開關(guān)站應(yīng)用，大大降低車站運(yùn)營值班人員的工作強(qiáng)度；3、智能視頻分析聯(lián)動：利用視頻分析技術(shù)對乘客特殊行為進(jìn)行識別，及時發(fā)送實(shí)時報警；平臺根據(jù)預(yù)設(shè)的聯(lián)動方案自動進(jìn)行智慧聯(lián)動，對目標(biāo)事件進(jìn)行及時和有效處理；4、客流分析預(yù)測：通過視頻分析、與售檢票專業(yè)接口等技術(shù)手段，準(zhǔn)確獲取客流信息，基于歷史數(shù)據(jù)積累，提供精準(zhǔn)的客流預(yù)測和分析功能；5、應(yīng)急處置：建設(shè)應(yīng)急指揮系統(tǒng)，方便運(yùn)營工作人員日常工作演練，為緊急情況下的應(yīng)急處置提供可靠、有效的技術(shù)手段；6、智能環(huán)境調(diào)節(jié)：通過增設(shè)PM10傳感器等手段，實(shí)現(xiàn)對車站乘車環(huán)境的全面感知，通過綜合管控平臺與智能照明、環(huán)控系統(tǒng)等聯(lián)動協(xié)作，最終為乘客提供舒適的乘車環(huán)境；7、智慧能管系統(tǒng)：進(jìn)行能耗分類分項統(tǒng)計分析，準(zhǔn)確把握能耗構(gòu)成，并進(jìn)行能耗的智能預(yù)測。

　　2、智慧綜合管控平臺關(guān)鍵技術(shù)研究

　　2.1大規(guī)模全景數(shù)據(jù)并發(fā)控制技術(shù)

　　該技術(shù)采用多級緩存、多路徑數(shù)據(jù)訪問、一致性散列算法、半搶占式動態(tài)優(yōu)先級任務(wù)調(diào)度、動態(tài)策略控制等大規(guī)模并發(fā)控制技術(shù)，開發(fā)集數(shù)據(jù)更新、訂閱發(fā)布、信息查詢等功能于一體的實(shí)時數(shù)據(jù)庫，提升系統(tǒng)的實(shí)時數(shù)據(jù)存儲容量與處理性能。

　　1）多級并發(fā)控制：采用并發(fā)多級數(shù)據(jù)處理、多級緩存和消息隊列，加速實(shí)時數(shù)據(jù)處理。

　　2）多路徑數(shù)據(jù)訪問：實(shí)時數(shù)據(jù)存儲采用Key-Value鍵值對方式，為了加速數(shù)據(jù)訪問采用多路徑訪問方式，根據(jù)訪問目的不同采用不同的組織形式，當(dāng)單點(diǎn)數(shù)據(jù)訪問時采用拉鏈哈希+紅黑樹方式，當(dāng)按站點(diǎn)或子系統(tǒng)類型批量訪問時采用層次樹+鏈表方式，實(shí)際的數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)同時掛接在多條訪問路徑中，通過多條路徑均可訪問。

　　3）一致性散列算法：采用一致性散列算法，使站點(diǎn)數(shù)據(jù)的增加不影響現(xiàn)有數(shù)據(jù)的處理，相同的設(shè)備狀態(tài)信息在一致的通道進(jìn)行處理，保持?jǐn)?shù)據(jù)的前后一致性。

　　4）半搶占式動態(tài)優(yōu)先級任務(wù)調(diào)度：在任務(wù)執(zhí)行過程中，通過監(jiān)測點(diǎn)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)低優(yōu)先級任務(wù)占用過多資源，會暫停低優(yōu)先級任務(wù)，轉(zhuǎn)而執(zhí)行高優(yōu)先級任務(wù)；任務(wù)的優(yōu)先級可根據(jù)時間、系統(tǒng)當(dāng)前狀況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。

　　2.2動態(tài)多維屬性實(shí)時分析決策技術(shù)

圖4動態(tài)多維屬性實(shí)時分析決策流程

　　時間序列的自回歸模型(auto-regressive，AR)適用于很多工業(yè)過程，其特點(diǎn)是AR 系統(tǒng)記憶性強(qiáng)，在時間t 的值依賴于從前時刻的行為，這與設(shè)備運(yùn)行過程中的低動態(tài)性相符。地鐵機(jī)電設(shè)備在正常運(yùn)行過程中一部分狀態(tài)量的變化較小，如拉力、接地電流等，這些狀態(tài)量數(shù)據(jù)都屬于平穩(wěn)序列，可直接用AR擬合；另一部分狀態(tài)量呈日周期性變化，但變化幅值不大，如油溫、環(huán)境溫度等，去除其日周期性后也可通過AR擬合。由于地鐵機(jī)電設(shè)備的潛伏性故障發(fā)展緩慢，因此當(dāng)設(shè)備處于異常狀態(tài)時，監(jiān)測到的參量往往未超出導(dǎo)則或規(guī)程中的限值，從而難以察覺。對于沒有超出狀態(tài)量限值的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)，單純地用AR 模型不能夠檢測出其異常狀態(tài)。

　　自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(self organized maps，SOM)工作原理是通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，讓競爭層各神經(jīng)元通過競爭與輸入模式進(jìn)行匹配，最后僅有一個神經(jīng)元成為競爭的勝者，這一獲取神經(jīng)元的輸入就代表對輸入模式的分類。由于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本中不含有期望輸出，沒有任何先驗(yàn)知識，因此適用于數(shù)據(jù)量大、不含標(biāo)簽的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。

　　DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一種基于密度的聚類算法。它將簇定義為密度相連的點(diǎn)的最大集合，能夠把具有足夠高密度的區(qū)域劃分為簇，并可在噪聲的空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類。

　　1）讀取聯(lián)動歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)；

　　2）聯(lián)動歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)代入AR模型和SOM模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后建立多屬性特征參數(shù)，通過DBSCAN算法對多屬性進(jìn)行聚類；

　　3）根據(jù)多屬性特征參數(shù)和聚類生成的簇對聯(lián)動數(shù)據(jù)、當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行判定；

　　4）選擇并執(zhí)行聯(lián)動策略；

　　5）聯(lián)動策略更新到聯(lián)動歷史數(shù)據(jù)庫。

　　3、結(jié)語

　　通過對智慧綜合管控平臺及其關(guān)鍵技術(shù)的研究，一方面實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng)綜合監(jiān)控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、電源監(jiān)測以及乘客信息等各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的優(yōu)化升級[2]；另一方面通過采集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)并深度融合，形成高度集成的智慧化管控平臺，結(jié)合全息感知技術(shù)將設(shè)備、人員、環(huán)境信息綜合吸收，通過大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)準(zhǔn)化以及建模的數(shù)據(jù)倉庫，并通過抽取、關(guān)聯(lián)、匯總形成數(shù)據(jù)集市，通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)站級現(xiàn)場管控、線路級數(shù)據(jù)處理和展示，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集與積累，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)網(wǎng)系統(tǒng)與管理網(wǎng)系統(tǒng)的打通，具備接入其他線路業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)融合的能力，并且提供AI算法平臺的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行算法建模、模型訓(xùn)練以及模型調(diào)優(yōu)，最終形成專家知識庫以進(jìn)行綜合決策，最終實(shí)現(xiàn)完全智慧化的城軌管控系統(tǒng)。提高城市軌道交通整體運(yùn)行服務(wù)的安全能力與運(yùn)營效率,推動未來城市軌道交通系統(tǒng)更加深入的發(fā)展，以更完美的智慧城市軌道交通最終實(shí)現(xiàn)智慧城市的目標(biāo)。

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