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摘要：现阶段，城市轨道交通事业发展迅速且良好，轨道交通信号智能维护监测成为目前人们非常重视的话题，其不仅可以保障轨道交通列车安全稳定运行，同时还能提高轨道交通列车的运维效率。本文探讨城市轨道交通信号智能维护监测现状，提出基于大数据平台的城市轨道交通信号智能维护监测改进方法，以供相关领域工作人员参考。

关键词：大数据平台；城市轨道交通信号智能维护监测；改进做法

前言：

在大数据时代背景下，城市轨道交通获得了快速发展，目前我国已经有54个城市开通了轨道交通线路，运营里程超过1万公里，城市轨道交通规模在不断扩大，同时也加大了城市轨道交通运维任务量，工作复杂性越来越高。对此，利用大数据平台建设城市轨道交通信号智能维护监测系统，实现智慧运维目标，能够有效降低实际运维成本，并且设备存在的故障问题能够被及时预测，第一时间实现故障有效处理，提高城市轨道交通信号系统的运维能力，为乘客带来更优质的服务体验。

一、城市轨道交通信号维护监测现状

目前，城市轨道交通信号维护监测系统可对系统内各设备进行实时状态监测，并对监测数据进行初步数据处理，为运维人员带来便利支持。但是，系统目前依然存在以下问题有待解决。

第一，海量数据没有充分利用。虽然信号维护监测系统能够收集大量数据，但是系统并没有对数据进行深度挖掘，继而无法实现数据利用最大化，导致许多潜在故障问题不能被及时发现，继而无法采取应急措施，导致故障问题扩大，可能造成巨大的经济损失，并对行车安全埋下隐患。

第二，报警系统功能性不足。目前维护监测系统以故障报警功能为主，不能实现设备状态的智能分析与预测，尤其是在信号系统预警和故障分析处理方面存在明显的不足，运维人员无法对故障位置做出准确预测，处理故障时也得不到有效的数据支持，这为城市交通系统正常运营带来阻碍影响，无法保障故障问题实效性。

第三，系统兼容性问题。各线路信号维护监测系统相互独立，不能实现跨线路信息共享，监测数据综合分析、综合应用难以展开，整体效益难以发挥。

二、基于大数据平台的城市轨道交通信号系统智能维护监测的改进做法

可以基于大数据平台改进信号维护监测系统，通过对海量数据的有效收集及分析，完善构建数据计算模型，以此精准抓住故障发生规律，及时抑制故障发生。另外，可以结合故障处理成功案例，对发生的故障问题进行对比，以供运维人员借鉴参考，制定出精准化故障处置方法。城市轨道交通信号维护监测系统需要定期进行健康评价，以此保障运维设备的安全性，并可以依据实际工作环境，评价设备存在的潜在健康风险，在短时间内发现故障问题，从而提高故障处理效率[2]。大数据平台将多样化的数据技术进行了融合，为精准解决设备故障问题奠定了基础，并且为城市轨道交通安全提供了保障，改进后的城市轨道交通信号智能维护监测体系如图1所示。

（一）大数据解析层

在城市轨道交通信号智能维护监测系统中的大数据解析层能够实现对不同检测设备的监测数据统一处理，并且依据不同的运行环境进行数据的异构化分析，以此满足深度分析标识技术要求，能够为后续信号智能维护监测提供有力支持。不仅如此，大数据解析层还具备多样化数据类型处理功能，通过对海量数据以及图像的筛选，及时分析出信号数据的传输差异，继而提供多种解析方法。例如，分析数据编码方式时，可以通过大数据解析层及时对编码进行解码，以此能够保证数据分析的准确性。特别是编码解析算法能够与原始数据进行对比，有效提取出重要信息，以此实现数据解析的标准化处理。需要注意的是，编码格式需要统一，以为后续数据精准分析提供支持，保障数据能够及时输送到处理层，满足数据标准化处理需求，辅助运维人员对大量数据的高级应用，为顺利开展城市轨道交通信号系统智慧运维工作奠定扎实基础。

（二）大数据处理层

大数据处理层是依据专家经验等多类综合信息，通过大数据平台对数据实现深度分析处理。这一过程充分体现出大数据处理技术的应用优势，可以对大量数据实现精准化处理，并且还能保障各类数据的关联性，有利于更好地识别故障问题。利用数据挖掘算法顺利发现信号系统运维规律，并对未来发展趋势进行预测，从而提高了设备故障风险的预测准确性，同时结合专家经验，对分析结果进行优化，可以在第一时间精准找出设备异常问题，为后续开展系统化处置提供解决方案[3]。

（三）大数据应用层

大数据应用层作为城市轨道交通信号系统智能维护监测核心，需要做好以下内容。

1概况总览

城市交通信号设备运行状况能够实时了解，准确获得设备运行参数，运维人员可以清楚了解设备的运行范围，辅助运维人员高效管理设备区域。

2线网展示

大数据应用层能够为运维人员呈现全面的线网信息，其中包括各条线路图所属分布区域，保障信号设备的精确化调整，可以收集到关键信息，为运维人员提供全面展示服务，清晰了解各线网结构。

3报警统计及提示

大数据应用层可以对报警信息分类统计，运维人员可以及时了解报警频次，根据提示信息对故障位置进行有效处理。尤其是在不同季节，大数据应用层可以依据报警提示，分析出故障趋势，方便运维人员制定紧急预案，有效抑制设备故障问题。

4故障统计

在信号系统出现故障问题时，运维人员可以通过大数据分析层及时找出故障处置思路，以此全面提高故障精准处置效率。需要注意一点，在进行故障统计时，运维人员利用查询功能，能够及时了解设备以往的故障信息，为顺利开展运行工作提供有利参考，争取更多的运维时间，保障故障处理实效性。例如，采用故障分析法对各类设备故障进行定位，结合PHM分析法，能够获得设备健康的监测结果，准确定位故障范围，有针对性地制定运维计划，保障设备使用寿命，图2为大数据检索分析平台运算逻辑。

如图2，通过Elasticsearch可以清楚了解数据检索引擎，并在第一时间对大量数据开展分析，保障数据检索的实效性，同时还能实现可视化展示服务，方便运维人员跟踪处理。对此，对数据流进行实时处理后，可以依据处理结果为故障解决方案提供依据，保障数据分析功能的有效性，方便运维人员分析查询，从而有效规避轨道交通信号智能维护监测系统的潜在问题和风险[4]。

总结：

综上所述，基于大数据平台的城市轨道交通信号智能维护监测系统全面提高了设备的故障的处理效率，并且有效降低设备的运维成本，充分体现出多样化信号信息的传递优势，为乘客安全出行提供有力保障。

参考文献：

[1]于增，孙方，梁樑，等.多运营主体下线网级设备运行综合监视体系研究[J].都市快轨交通，2022，035（006）：030-038.

[2]方光华.城轨信号智能维护监测系统研究[J].机车电传动，2021，000（002）：092-099.

[3]廖云.基于大数据平台的城市轨道交通多专业智能维护监测系统构建探讨[J].控制与信息技术，2021，000（005）：001-005.

[4]谭文举，郜洁.基于健康评价模型的城市轨道交通信号设备智能化监测平台研究[J].城市轨道交通研究，2023，026（002）：033-036.