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摘要：随着我国铁路的快速发展，铁路电务系统对确保行车安全及高效作业的作用日益重要。智能运维技术的发展，为铁路信号系统提供较为全面的综合运维解决方案，基于此，文章为适应新的运维方式的不断发展，对铁路电务智能交通系统的发展必要性及铁路电务智能运维整体架构和关键技术展开简要论述，为铁路电务智能运维发展提供一定借鉴。
关键词：铁路;电务系统;运维;技术
1引言
我国铁路通过确定“引进-消化-吸收-再创新”的技术路线，逐步朝着通信信号技术快速发展方向发展，取得显著成果。随着智能交通系统及铁路电务系统规模的不断扩大，设备的数量不断增多，运维工作量逐渐加大，运维管控难度不断提高。现阶段的铁路信号系统检修维护主要运用“定期修”、“故障修”的模式，不能实现铁路系统对提高运输安全与降低运营成本的需求。因此，发展铁路信号设备智能运维系统具有重要的现实意义。
2传统运维技术发展现状分析
随着运维技术的不断发展，其装备水平随着铁路提速而不断前进，铁路信号运维装备从单一的子系统维护机、信号微机监测进入信号集中监测时代。电务部门传统的运维装备主要是信号集中监测系统、各信号子系统的维护机等方面，信号集中监测装备在监测信号设备状态、加强信号设备结合部管理、辅助故障处理、指导现场维修等方面发挥着重要作用，但其侧重于信号的集中监测，在信号设备运用状态的智能分析、设备故障隐患的综合诊断和超前预防等方面存在一定问题，特别是高铁线路与RBC、TSRS等设备的接口预留未接入，使得信号的闭环分析难以形成，不能有效与所辖站点的其他信号子系统进行信息的融合。
此外，传统运维技术的硬件装备规模大、数量多、结构复杂，设备之间物理连接和逻辑连接复杂异构且硬件成本较高。不能实现数据共享。电务专业相关的检测、监测、运维、管理等数据分散存储，不能支撑数据的挖掘分析;缺乏对电务设备的全生命周期管理。
3铁路电务运维需求分析
针对铁路电务部门而言，现阶段需要具备较高信息化、网络化、智能化水平的运维平台，为铁路信号系统的运营维护提供一套完整的解决方案，对设备的运行状态、健康程度进行监控、评估;对设备的维修、更换、升级等提出合理的建议，降低在轨产品的运行风险，减少传统维护方式带来的人力、物力、财力等方面的投入，进一步提高运输效率，提升管理水平。
此外，电务运维系统还要具备的功能，涉及地面及车载信号设备综合监督、信号系统设备通信状态监督、在线式动态电子图纸、地面信号综合分析、车地一体化分析、关键信号信息一致性校核、安全调度、应急指挥等多方面。
4铁路电务智能运维技术概述
围绕铁路总公司大数据总体方案及其建设规划，从而构建电务大数据及智能运维架构。实现电务数据的集成整合、集中管理。系统主要涉及：
信号设备监测系统。如信号集中监测、列控地面设备监测和安全数据网管、CCS、SAM/CIPS。
轨旁设备监测系统，包括道岔缺口监测（缺口、油压、油位、温度、湿度、震动监测）、ZPW-2000室外監测、电缆监测、室外设备环境监测等。
车载设备监测系统，包括：ATP动态监测系统（DMS）、LKJ设备运行监测系统（LMD）、机车信号远程监测、CIR设备监测、GYK设备监测（GMD）。
通信综合网管系统，涉及GSM-R系统网管、数据通信系统网管、传输系统网管、调度通信系统网管、数据网流量监测等。
通信设备监测系统，涉及GSM-R网络接口监测、光纤监测、动环监测、通信电源在线监测、铁塔监测等。此外，包括CTC/TDCS的查询维护系统。
在信号监测技术的基础上，融合大数据、物联网、GIS、光通信、云计算等成熟技术，构建信息化、网络化、智能化等电务设备运行维护管理平台，用于铁路电务设备运行状态的全面监督预警及电务维修应急指挥管理，确保电务设备高效运行，缩短故障停车时间，提高电务维修效率，实现电务生产工作管控一体化。
5基于大数据风险分析的智能运维维护具体策略分析
将运营数据、维护数据和环境数据等进行集成、整理。对其中的缺失数据、异常数据、噪声数据进行预处理，对数据进行探索性分析;基于集成学习方法，利用大数据分析方法对不同设备的动态安全风险等级预测，并提供对整个系统的动态安全风险等级预测;在动态安全风险等级预测基础之上，基于降低安全风险，以及合理降低运维开销等多目标，进行运维策略的优化。系统以大数据、云计算、数据挖掘、GIS 系统、综合定位和运营场景三维重建等先进技术为支撑，实现了对铁路信号新技术设备的运行维护，且深度兼容传统监测系统的功能，实现系统集成、网络集成、信息集成。在此基础上实现强大的数据分析、数据挖掘功能，系统的故障诊断层次深，跨设备的综合诊断能力强，对行车风险的识别及时、设备隐患的预警功能丰富。
解决传统上电务信息分散、电务各子系统各自为阵的问题，实现了列控系统运维流程中数据采集、故障分析、措施制定、现场维修等环节信息的闭环，可以有效降低人员工作强度、提高故障发现率、提高维修效率、缩短故障停车时间、提升铁路运输效率。
构建了电务设备状态综合监督平台，系统监督范围全面覆盖高速铁路车载和地面室内、外所有电务设备，系统监督方式全面深入设备、人员和维修流程等环节。
基于大数据的预测与健康管理（PHM）技术，系统采用分布式、负载均衡和冗余热备的开放式网络计算架构，通过建立信号显示关系模型、设备故障关系模型、关键接口数据交互模型、当前历史数据分析模型、设备性能衰退模型实现基于经验、基于趋势、基于模型的诊断预测方法。
电务监督与生产维修辅助结合，系统将设备健康状态与设备维修维护策略深度融合，通过内置运维流程的紧密嵌套，实现了电务资产的全生命周期闭环管理，实现了电务设备状态监督、故障诊断、风险识别、智能预警与设备管理、应急指挥、生产调度协同运作。
6结论
总而言之，铁路是是我国国民经济大动脉和综合交通运输体系的骨干，在支撑国家战略、推动国民经济运行中肩负着重要职责。为了适应铁路的高速发展，铁路电务智能运维技术的研发具有重要作用。
参考文献：
[1]何华武，洪雁，马健，等.中国铁路“走出去”投融资模式研究[J].中国工程科学，2017.
[2]孙永福，何华武，郑健.中国铁路“走出去”发展战略研究[J].中国工程科学，2017，19（5）.
[3]尹春雷，燕翔，闫友为.铁路电务运维系统及应用[J].铁路通信信号工程技术.2018.
[4]宁滨.智能交通中的若干科学和技术问题[J].中国科学：信息科学，2018（9）.
（作者单位：中国铁路呼和浩特局集团有限公司呼和浩特电务段）
关键词：铁路;电务系统;运维;技术
1引言
我国铁路通过确定“引进-消化-吸收-再创新”的技术路线，逐步朝着通信信号技术快速发展方向发展，取得显著成果。随着智能交通系统及铁路电务系统规模的不断扩大，设备的数量不断增多，运维工作量逐渐加大，运维管控难度不断提高。现阶段的铁路信号系统检修维护主要运用“定期修”、“故障修”的模式，不能实现铁路系统对提高运输安全与降低运营成本的需求。因此，发展铁路信号设备智能运维系统具有重要的现实意义。
2传统运维技术发展现状分析
随着运维技术的不断发展，其装备水平随着铁路提速而不断前进，铁路信号运维装备从单一的子系统维护机、信号微机监测进入信号集中监测时代。电务部门传统的运维装备主要是信号集中监测系统、各信号子系统的维护机等方面，信号集中监测装备在监测信号设备状态、加强信号设备结合部管理、辅助故障处理、指导现场维修等方面发挥着重要作用，但其侧重于信号的集中监测，在信号设备运用状态的智能分析、设备故障隐患的综合诊断和超前预防等方面存在一定问题，特别是高铁线路与RBC、TSRS等设备的接口预留未接入，使得信号的闭环分析难以形成，不能有效与所辖站点的其他信号子系统进行信息的融合。
此外，传统运维技术的硬件装备规模大、数量多、结构复杂，设备之间物理连接和逻辑连接复杂异构且硬件成本较高。不能实现数据共享。电务专业相关的检测、监测、运维、管理等数据分散存储，不能支撑数据的挖掘分析;缺乏对电务设备的全生命周期管理。
3铁路电务运维需求分析
针对铁路电务部门而言，现阶段需要具备较高信息化、网络化、智能化水平的运维平台，为铁路信号系统的运营维护提供一套完整的解决方案，对设备的运行状态、健康程度进行监控、评估;对设备的维修、更换、升级等提出合理的建议，降低在轨产品的运行风险，减少传统维护方式带来的人力、物力、财力等方面的投入，进一步提高运输效率，提升管理水平。
此外，电务运维系统还要具备的功能，涉及地面及车载信号设备综合监督、信号系统设备通信状态监督、在线式动态电子图纸、地面信号综合分析、车地一体化分析、关键信号信息一致性校核、安全调度、应急指挥等多方面。
4铁路电务智能运维技术概述
围绕铁路总公司大数据总体方案及其建设规划，从而构建电务大数据及智能运维架构。实现电务数据的集成整合、集中管理。系统主要涉及：
信号设备监测系统。如信号集中监测、列控地面设备监测和安全数据网管、CCS、SAM/CIPS。
轨旁设备监测系统，包括道岔缺口监测（缺口、油压、油位、温度、湿度、震动监测）、ZPW-2000室外監测、电缆监测、室外设备环境监测等。
车载设备监测系统，包括：ATP动态监测系统（DMS）、LKJ设备运行监测系统（LMD）、机车信号远程监测、CIR设备监测、GYK设备监测（GMD）。
通信综合网管系统，涉及GSM-R系统网管、数据通信系统网管、传输系统网管、调度通信系统网管、数据网流量监测等。
通信设备监测系统，涉及GSM-R网络接口监测、光纤监测、动环监测、通信电源在线监测、铁塔监测等。此外，包括CTC/TDCS的查询维护系统。
在信号监测技术的基础上，融合大数据、物联网、GIS、光通信、云计算等成熟技术，构建信息化、网络化、智能化等电务设备运行维护管理平台，用于铁路电务设备运行状态的全面监督预警及电务维修应急指挥管理，确保电务设备高效运行，缩短故障停车时间，提高电务维修效率，实现电务生产工作管控一体化。
5基于大数据风险分析的智能运维维护具体策略分析
将运营数据、维护数据和环境数据等进行集成、整理。对其中的缺失数据、异常数据、噪声数据进行预处理，对数据进行探索性分析;基于集成学习方法，利用大数据分析方法对不同设备的动态安全风险等级预测，并提供对整个系统的动态安全风险等级预测;在动态安全风险等级预测基础之上，基于降低安全风险，以及合理降低运维开销等多目标，进行运维策略的优化。系统以大数据、云计算、数据挖掘、GIS 系统、综合定位和运营场景三维重建等先进技术为支撑，实现了对铁路信号新技术设备的运行维护，且深度兼容传统监测系统的功能，实现系统集成、网络集成、信息集成。在此基础上实现强大的数据分析、数据挖掘功能，系统的故障诊断层次深，跨设备的综合诊断能力强，对行车风险的识别及时、设备隐患的预警功能丰富。
解决传统上电务信息分散、电务各子系统各自为阵的问题，实现了列控系统运维流程中数据采集、故障分析、措施制定、现场维修等环节信息的闭环，可以有效降低人员工作强度、提高故障发现率、提高维修效率、缩短故障停车时间、提升铁路运输效率。
构建了电务设备状态综合监督平台，系统监督范围全面覆盖高速铁路车载和地面室内、外所有电务设备，系统监督方式全面深入设备、人员和维修流程等环节。
基于大数据的预测与健康管理（PHM）技术，系统采用分布式、负载均衡和冗余热备的开放式网络计算架构，通过建立信号显示关系模型、设备故障关系模型、关键接口数据交互模型、当前历史数据分析模型、设备性能衰退模型实现基于经验、基于趋势、基于模型的诊断预测方法。
电务监督与生产维修辅助结合，系统将设备健康状态与设备维修维护策略深度融合，通过内置运维流程的紧密嵌套，实现了电务资产的全生命周期闭环管理，实现了电务设备状态监督、故障诊断、风险识别、智能预警与设备管理、应急指挥、生产调度协同运作。
6结论
总而言之，铁路是是我国国民经济大动脉和综合交通运输体系的骨干，在支撑国家战略、推动国民经济运行中肩负着重要职责。为了适应铁路的高速发展，铁路电务智能运维技术的研发具有重要作用。
参考文献：
[1]何华武，洪雁，马健，等.中国铁路“走出去”投融资模式研究[J].中国工程科学，2017.
[2]孙永福，何华武，郑健.中国铁路“走出去”发展战略研究[J].中国工程科学，2017，19（5）.
[3]尹春雷，燕翔，闫友为.铁路电务运维系统及应用[J].铁路通信信号工程技术.2018.
[4]宁滨.智能交通中的若干科学和技术问题[J].中国科学：信息科学，2018（9）.
（作者单位：中国铁路呼和浩特局集团有限公司呼和浩特电务段）