摘要：轨道交通机电设备在运营过程中面临着高强度负荷、复杂系统协同与高度安全要求的挑战，传统运维模式已难以满足其高效、精准、可靠的管理需求。随着人工智能和信息化技术的快速发展，构建智能化、系统化的运维体系成为轨道交通可持续发展的关键路径。本文围绕人工智能与信息化深度融合背景，探讨轨道交通机电设备智能运维的核心理念、技术支撑与实践路径，分析现阶段体系构建的重点环节与关键难点，提出具备自主感知、智能判断与预测决策能力的运维架构设计思路，并以典型应用为例评估其实践成效。研究旨在推动轨道交通运维体系从被动响应向主动感知转型，助力城市轨道交通安全、稳定与高效运行。

关键词：人工智能；智能运维；轨道交通机电设备；信息化

一、轨道交通机电设备智能运维的构建基础

（一）轨道交通机电系统的复杂性与运维挑战

轨道交通机电设备系统涵盖供电、通风空调、给排水、门控、照明、电梯扶梯、通信信号等多个子系统，涉及硬件设施、控制系统与运行接口的高度协同。这些设备运行环境复杂，使用频率高，维护要求精细，长期高强度运行易产生故障隐患，且各系统间的联动关系增强了故障诊断的难度。机电系统组件更新速度快、标准多样，导致设备管理模式更新滞后，信息孤岛问题突出。传统运维模式依赖人工巡检与事后响应，无法满足轨道交通高密度运营和全天候服务的高可靠性要求。运维人员在面对突发故障时应对压力大、处理周期长，存在响应滞后与维修不精准的难题，严重影响系统安全与运营效率。

（二）人工智能与信息化技术在设备管理中的融合趋势

人工智能与信息化技术为轨道交通设备管理带来了深度融合的发展新机遇。通过部署传感器网络和边缘计算节点，实现对机电设备运行状态的实时采集与初步分析，为后端智能系统提供决策数据。AI算法能够在海量设备监测数据中识别运行异常趋势，构建基于模型的智能诊断与预测体系。云平台的集中式管理功能打破了系统间信息壁垒，实现多专业、多子系统间的状态信息互通和调度联动。

智能运维体系构建的总体框架与功能定位

智能运维体系需构建以数据为核心、以感知为基础、以决策为导向的系统化框架，统筹轨道交通机电设备的全生命周期管理。体系应由感知层、数据层、分析层和决策层构成，感知层承担设备状态采集任务，数据层实现清洗、存储和初步分类，分析层依托AI模型开展趋势分析与故障预测，决策层依据分析结果自动生成维修计划或预警策略。该体系通过边缘计算技术提升数据处理效率，通过云平台实现集中指挥与远程控制。智能运维系统在功能定位上，不仅包括实时监控、预测性维修、故障自诊断，还需涵盖数据挖掘、资源调度优化及运维绩效评估等管理功能，形成多维度、高集成的智能服务体系，满足轨道交通运行的高可靠性和持续优化需求。

轨道交通机电设备智能运维体系的关键构建路径

（一）多源感知数据的智能采集与融合处理机制

轨道交通机电设备运行中涉及温度、电压、电流、振动、压力等多维数据类型，这些数据由分布在设备本体、线路节点和控制终端的传感器采集。以广州地铁为例，其机电系统部署超过10万个传感终端，日均采集数据量达1.2TB。为实现高精度感知，需要构建基于物联网架构的多层感知网络，实现设备状态数据每秒级采集与上传。引入边缘计算节点后，80%以上的数据可在本地完成初步处理，中心平台仅接收约20%的关键信息与异常告警，有效减轻了数据传输与处理负担。多源数据融合处理后，数据一致性提升至95%以上，显著增强了后续AI预测模型的稳定性和精度。统一格式标准如MQTT与OPC-UA协议的应用，使各类设备数据实现无缝对接，为智能运维体系的构建奠定坚实基础。

（二）基于AI算法的状态评估与故障预测模型设计

状态评估与故障预测是智能运维的核心功能，依赖于高质量的数据输入和科学的建模技术。基于AI算法的预测模型在广州、深圳等地已实现应用落地。以深圳地铁为例，某通风系统故障预测模型基于3年设备运行数据训练，采用LSTM网络实现对故障时间窗的提前预警，准确率达到91.2%。北京地铁通过引入XGBoost分类算法对牵引设备异常状态进行识别，平均提前发现率提高约28%。模型训练过程中融合10万条以上历史记录，结合设备负载、电压、温度等30余项特征参数进行建模。输出结果不仅能实现故障概率量化，还可生成剩余寿命预测图，为精准维护提供数据支撑。

（三）智能决策支持系统与运维策略动态调度优化

智能运维体系的决策支持系统承担着将分析结果转化为可执行运维策略的核心职能。以深圳轨道交通为例，其智能运维平台接入超过1.2万个设备运行数据点，通过集成AI故障识别结果与实时状态信息，实现故障响应平均时间缩短至23分钟，维修工单自动派发准确率达到92%。系统基于故障等级、影响范围与安全标准生成维修任务清单，匹配超过300个运维班组与作业窗口。动态调度模块在保障施工安全的前提下，实现夜间运维效率提升28%。系统还通过GIS与BIM联动，支持故障点可视化定位与路径导航，极大提升应急响应效率。闭环机制中累计分析超过2.8万条运维记录，用于训练策略推荐模型，持续优化任务执行方案与资源配置。

（四）运维平台系统架构与信息化集成方案设计

运维平台的系统架构需具备高扩展性、高稳定性与强集成能力，以支撑轨道交通复杂机电系统的全面信息化管理。在广州地铁已建成的智能运维平台中，平台支持日均2000万条以上设备数据接入，系统响应延迟控制在200毫秒以内，确保运行实时性。平台采用分布式多层结构，融合BIM、GIS与IoT设备数据，汇集超3TB运维历史数据，实现空间与时间维度的统一集成。平台接口遵循国家GB/T 22239等信息安全标准，与调度、安监等系统实现数据交互自动化。应用模块中，设备故障预测准确率达到91%，能耗监控模块实现年节能率约12%。系统同时部署双活数据中心与异地容灾系统，保障关键业务99.99%可用性，有效支撑轨道交通设备全生命周期智能管理。

（五）典型城市轨道项目智能运维体系应用案例分析

典型城市轨道交通项目如北京地铁、上海轨交与广州地铁均已在机电系统运维中实施智能化转型，形成了具有代表性的实践路径。在上海轨交某线路项目中，基于AI预测模型实现对风机和供配电设备剩余寿命的精准预测，突发故障率下降约26%。北京地铁构建的智能运维平台覆盖超1.2万台设备，日均处理状态数据超300万条，故障响应时间缩短至15分钟内，维保效率提升近40%。广州地铁通过BIM+IoT集成管理，实施电梯扶梯运行数据的远程实时监测，电梯平均故障停运时长由3小时降至不足1小时。上述实践表明，智能运维体系通过数据赋能与平台集成，显著提升了城市轨道交通机电设备的运行安全性与服务连续性。

结束语：机电设备作为轨道交通系统的基础支撑，其智能化运维能力已成为保障线路安全高效运行的核心因素。通过人工智能与信息化技术的深度融合，不仅能够实现设备状态的精确感知和故障的提前预判，还可构建多系统协同、高度集成的智能运维体系，提升整体运维效率与科学决策水平。

参考文献：

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