【轨道交通运输工程与智慧运维：技术架构、实践应用与发展趋势】

原创于 2025-11-28 14:27:39 发布 · 708 阅读

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1 引言

轨道交通作为城市与区域发展的动脉，其安全高效运营不仅关乎民生保障，更是衡量城市现代化水平的重要标志。随着我国轨道交通网络规模的持续扩大以及运营年限的增长，传统依赖人工经验与计划性维修的运维模式已难以满足当前高质量服务与高安全标准的需求。在这一背景下，融合人工智能、大数据、数字孪生等新一代信息技术的智慧运维，正成为推动轨道交通系统从数字化向智能化跃迁的核心驱动力。

轨道交通运输工程是一个涵盖土木工程、车辆制造、信号控制、供电系统、运营管理等多专业的复杂大系统。近年来，随着线路里程增长、运营负荷加大以及设备老化，这一系统面临着诸多挑战：基础设施老化病害日益凸显，传统人工巡检效率不足；海量设备状态数据未能充分挖掘利用，预防性维修能力有限；乘客对出行效率与舒适性的要求不断提高，系统运营压力持续增加。这些问题亟需通过技术手段加以解决。

智慧运维作为轨道交通智能化的关键组成部分，其核心是通过状态自感知、决策自优化与操作自执行，实现运维过程的全方位智能化变革。它构建于感知层、传输层、平台层与应用层四层技术架构之上，通过布设于基础设施、车辆设备的智能传感器实时采集数据，依托高速通信网络传输信息，利用云平台与大数据技术进行处理分析，最终实现智能调度、预测性维护与应急指挥等高级应用功能。这一技术体系不仅提升了运维效率，更从根本上改变了轨道交通系统的运营模式。

本文旨在系统探讨轨道交通运输工程与智慧运维的融合发展，分析其关键技术、实践应用与未来趋势。首先阐述轨道交通运输工程中的关键技术进展，然后通过典型应用案例展示智慧运维的实际成效，最后讨论面临挑战与未来发展路径，以期为轨道交通智能化转型提供理论参考与实践指引。

2 轨道交通运输工程的关键技术

轨道交通运输工程的智能化转型依赖于多项核心技术的协同发展与深度融合。这些技术共同构成了智慧运维的能力基石，推动轨道交通系统向更安全、更高效、更经济的方向发展。

2.1 智能感知与检测技术

智能感知与检测技术是智慧运维的"感官系统"，负责采集轨道交通系统各类设施的状态信息与运行参数。随着传感技术、通信技术及数据分析技术的进步，轨道交通领域的检测手段正经历从人工巡检到自动化检测，再到实时动态感知的深刻变革。

基础设施动态检测技术：北京交通大学徐鹏教授团队开发的轨道智能诊断分析系统，通过高精度定位与高分辨率辨识技术，能够实时捕捉钢轨的毫米级形变，并以每分钟300公里的速度分析轨道运行数据-1。该系统采用基于动态规划的柔性匹配算法，将分趟采集的"无序数据"转化为统一里程坐标下的"有序链条"，实现了多周期数据的自动比对与趋势分析，使轨道健康状况得以直观呈现为"波形图"，为预测性维修提供了科学依据-1。
车载移动检测体系：郑州地铁12号线试点引入了电客车车载检测设备，实现了"运营即检测"的创新模式-2。该技术利用日常运营的电客车加装检测设备，在不影响正常运输任务的前提下，实现了轨道状态的动态监测，极大地丰富了轨道基础数据库-8。这一技术突破的核心价值在于实现了更高频次的数据采集，为轨道状态的多维度交叉验证分析奠定了坚实基础-2。
数字孪生与多传感融合技术：在站台门监测领域，研究者通过准确布局多传感监测点，引入基于数字孪生模型的映射监测技术，构建站台门虚拟模型，对其运行状态进行数字孪生映射-3。试验证明，该方法监测到的振动位移值与实测值误差不超过0.02 ms，对故障振动信号与电磁锁电流的监测结果与实际值高度一致，平均故障响应时间仅约7.5分钟-3。

表1：智能感知与检测技术比较

技术类型	技术特点	应用场景	检测精度	优势
轨道智能诊断系统	实时分析、毫米级检测	高铁、普铁路线轨道变形监测	1毫米变化识别	全国11个铁路局应用，覆盖里程绕地球4圈-1
电客车车载检测	运营即检测、动态监测	郑州地铁12号线轨道状态监测	高频次数据采集	不干扰正常运营，丰富数据库-2
数字孪生站台门监测	多传感器、虚拟映射	轨道交通站台门安全监测	振动位移误差≤0.02 ms	故障响应时间约7.5分钟-3
机器视觉监测	非接触、智能识别	轨道交通枢纽乘客异常行为识别	-	解决传统人工监测弊端-3

2.2 智能列车控制技术与系统集成

智能列车控制技术是保障轨道交通安全高效运行的核心，其发展水平直接决定了线路的通过能力与运营效率。近年来，随着通信技术与人工智能的深度融合，列车控制系统正经历从自动化向自主化的重大转变。

车车通信技术：成都轨道交通30号线一期作为全国首条配置"车车通信"+"常规全自动"双制式的线路，实现了列车间的直接信息交互，摒弃了传统需要通过地面设备"传话"的通信模式-6。这项技术使前后列车能够实时共享位置、速度与运行状态等信息，并根据设定标准自主控制车速与行车间隔，实现智能跟车功能-10。实测表明，30号线一期的追踪间隔与折返时间相比传统系统均有缩短，使高峰期能同时上线25列车，从龙泉驿火车站南站到双流机场2航站楼东站的运行时间不足1小时-6。
双制式系统融合：成都轨道交通30号线一期的核心创新在于"车车通信"与"常规全自动"的双制式配置，这相当于一部手机同时装着安卓和iOS两套系统，可以根据需要智能切换-6。这种设计既保留了"常规全自动"系统的成熟稳定性，又兼具"车车通信"的灵活智能，为全自动线路设置了"安全双保险"-6。当系统遇到通信信号故障时，"车车通信"模式可在确保安全的前提下启动自主后备运行模式，比单一制式更快恢复正常运行，避免列车长时间滞留在隧道区间-10。
智能运维与控制系统集成：轨道交通信号研究所致力于列控系统状态监测与智能运维方向的研究，内容包括列控系统数字孪生与应用开发，列控设备运行状态感知与评估等-7。这些研究为列车控制系统的预测性维护与健康管理提供了理论基础与技术支撑。

2.3 数据驱动的智能决策与运维管理

数据是智慧运维的"血液"，如何从海量运维数据中提取有价值信息，并将其转化为智能决策依据，是轨道交通智能化的关键环节。数据驱动的智能决策技术正推动轨道交通运维模式从"按计划修"向"按状态修"的战略转变。

智能诊断与预测模型：昆明地铁4号线创新构建了"车载感知-车地传输-地面应用"三位一体的列车智能运维体系，通过复合传感器实时采集转向架、牵引电机等关键部件的振动、温度等数据，结合车地无线传输与数据分析，实现列车状态感知、故障智能诊断及剩余寿命预测等功能-3。该体系采用多源数据融合与动态阈值预警，使轴箱轴承等机械部件故障预警时间提前30%-50%，基于人机交互界面实时推送故障处置指引，减少人工诊断时间40%以上-3。
动态预警与定向复查机制：郑州地铁围绕动态检测数据构建了"动态预警+定向复查"的工作流程-8。当系统自动识别并提示异常区段后，工班人员立即进行针对性现场复核，以实测结果验证动态数据的可靠性与定位准确性，形成"数据驱动决策、人工精准验证"的双重保障闭环-2。这一流程显著提升了问题发现的及时性与准确性，为维修计划的制定提供了更科学、更具靶向性的依据-8。
故障预测与健康管理：有研究提出基于Transformer-BiLSTM并行模型的预测方法，用于滚动轴承剩余寿命预测-3。该方法先对原始振动信号提取时域、频域及时频特征并融合，构建全面表征轴承退化状态的特征集，通过并行架构同步输入Transformer和BiLSTM两个模块，有效挖掘特征长程依赖与短期动态变化，试验结果表明该方法在XJTU-SY数据集上表现优异，综合性能全面优于单一模型-3。

3 智慧运维的实践应用与成效

智慧运维技术在轨道交通领域的广泛应用已产生显著效益，不仅在提升运维效率、降低运营成本方面表现突出，更在安全保障与服务质量提升方面展现出巨大价值。以下从多个维度分析智慧运维的实践应用与具体成效。

3.1 基础设施智能运维实践

轨道交通基础设施包括轨道、隧道、桥梁、站场等工程结构物，其健康状况直接关系到行车安全。传统基础设施运维主要依赖人工巡检与计划性维修，存在效率低下、主观性强与预防性不足等问题。智慧运维技术的应用正从根本上改变这一状况。

轨道变形预警系统：北京交通大学研发的轨道智能诊断分析系统已在北京、济南、郑州、武汉等全国11个铁路局的高铁和普铁线路落地应用，覆盖里程相当于绕地球4圈-1。该系统在南昌高铁基础设施段的应用成效尤为显著，该段管辖着1171公里高铁轨道，副段长左旋表示："此前，分析一趟动检车数据，工程师连轴转要3天，而如今只需要2个小时就能出结果，1天内就能完成风险的排查与复核。"-1系统的高效运行确保了铁路轨道在恶劣运行环境下的服役安全，截至2024年5月，"仅2021年以来，该系统在南昌局识别CRTSⅡ型板变化点3670处，现场复核胀板236处，实现管内'零胀板晃车事件'。"-1
隧道智能检修技术：针对铁路隧道在长时间运营后出现的渗漏水害、衬砌裂损等病害，研究者研制了一种新型隧道检修三平台装置，通过主平台与辅助平台的独立协同作业，覆盖隧道全断面-3。整机配置自适应调平系统，可在曲线超高线路中自动保持平台水平姿态，显著提升作业稳定性和安全性-3。经样机试验及装车调试，验证了该装置可以显著提升检修效率与安全性，为解决隧道全断面维护难题提供了技术支撑-3。
智慧变电站建设：在城市轨道交通供电系统这一核心环节，研究者以中、低压开关柜为研究对象，构建供电设备健康管理系统，通过阐释该系统对35 kV及380 V配电网络中关键设备的实时监测机制，结合智能化技术方案的可行性论证，揭示智慧供电体系在提升运维效率、保障供电安全方面的实践价值-3。

3.2 车辆智能运维实践

车辆是轨道交通系统的移动装备，其运行可靠性直接影响运输效率与服务质量。车辆智能运维通过实时状态监控、故障预测诊断与精准寿命预测，实现车辆维修模式从事后修复向事前预防的战略转变。

智能巡检机器人应用：在成都市双流区成都轨道装备智慧工厂，3个轨道交通车辆检修机器人已上岗，为成都轨道交通列车车门"把脉问诊"，效率较传统人工检修提升约100%-4。同样，在成都地铁元华车辆段，"地铁车辆智能巡检机器人"已上岗近两年，可对车底关键检修点精确成像，智能判断关键部件异常状态，故障检出率达98%-4。这些智能装备的应用不仅提高了检修效率，更降低了人工劳动强度与主观判断误差。
列车智能运维体系：昆明地铁4号线构建的列车智能运维体系，通过复合传感器实时采集关键部件数据，结合车地无线传输与数据分析，实现列车状态感知、故障智能诊断及剩余寿命预测等功能-3。该体系采用多源数据融合与动态阈值预警，使轴箱轴承等机械部件故障预警时间提前30%-50%，基于人机交互界面实时推送故障处置指引，减少人工诊断时间40%以上-3。这一体系的成功应用，为城轨线路提供了低成本智能化转型路径，其传感器布局优化、列车状态数据管理及运维降本经验，对行业智能化升级具有参考价值。
氢能源技术与绿色运维：根据国家绿色环保战略以及昆明米轨线路的特殊条件，研究者设计了一套氢能源旅游观光列车的技术方案-3。通过剖析涵盖动力系统、氢燃料电池及其关键核心技术的列车总体设计思路，全面探讨了该方案在安全性、节能环保性、舒适性等关键维度的优势，为昆明米轨线路的复通工程提供一种绿色环保与高效的列车技术解决方案-3。这种新能源技术的应用，代表了轨道交通绿色运维的发展方向。

表2：智慧运维在轨道交通中的应用成效

应用领域	技术手段	效能提升	应用案例
轨道检测	智能诊断分析系统	数据分析时间从3天缩短至2小时	全国11个铁路局应用，实现"零胀板晃车事件"-1
车辆检修	智能巡检机器人	检修效率提升约100%，故障检出率98%	成都轨道装备智慧工厂-4
轴承预警	多源数据融合与动态阈值预警	故障预警时间提前30%-50%	昆明地铁4号线-3
故障诊断	人机交互界面指引	人工诊断时间减少40%以上	昆明地铁4号线-3
站台门监测	数字孪生映射监测	平均故障响应时间约7.5分钟	轨道交通站台门安全监测-3

3.3 运营智能调度与安全保障

运营调度是轨道交通系统的"大脑"，负责协调各方资源，保障运输有序进行。智慧运维技术在运营调度与安全保障领域的应用，正推动轨道交通系统向自适应、自学习与自恢复的方向发展。

全自动运行系统：成都轨道交通30号线一期作为全国首条配置"车车通信"+"常规全自动"双制式的线路，代表了列车控制技术的最高水平-6。该系统融合了人工智能视觉感知等前沿技术，赋予了列车自主决策能力，实现了列车控制系统由自动化开始向自主化、智能化的重大转变-10。当线路前方出现异常（如积水或其他障碍）时，"车车通信"技术能让列车根据调度指令在任意位置直接"掉头"，将乘客疏散至最近的站台，大幅提升了系统的应急处理能力与运营韧性-6。
智能客服系统：为提升轨道交通主机厂售后服务智能化水平，研究者基于自然语言处理技术构建具备语义理解与生成能力的智能体，集成结构化专业数据，并引入检索增强生成机制，实现用户意图精准识别与知识内容细粒度匹配-3。在应急故障处置场景中，通过语义解析与RAG检索，显著提升响应速度与诊断准确率；在知识辅助场景中，依托多级分类与主动推送，信息获取效率与判断准确性大幅提高-3。
乘客异常行为识别：机器视觉监测预警系统被应用于识别城市轨道交通枢纽乘客的异常行为，解决了传统人工监测预警的多种弊端-3。该技术通过归纳总结机器视觉的技术逻辑及其在城市轨道交通枢纽乘客行为异常监测预警中的应用逻辑，梳理总结了该技术在通过型与集聚型两种设施中对乘客异常监测预警的应用研究，为轨道交通客运安全提供了技术保障-3。

4 智慧运维面临的挑战与发展趋势

尽管智慧运维技术在轨道交通领域取得了显著成效，但其进一步发展仍面临多重挑战。准确识别这些挑战并把握技术发展趋势，对推动轨道交通智能化转型具有重要意义。

4.1 智慧运维面临的主要挑战

技术集成与兼容性：轨道交通系统由多个子系统组成，这些系统往往是在不同时期由不同厂商提供，存在技术标准不一、接口协议多样等问题，导致系统集成困难。成都中车长客轨道车辆有限公司技术部副部长杨艳群指出，"利用AI提升客服、生产制造等方面的业务效能，可以让车辆以更智能的方式运行"-4，但在实现过程中，智能设备检测准确率不足仍是突出问题。中车成都机车车辆有限公司技术部副部长李智强进一步表示："但在维保检修工作中，机器代替人工作业仍然存在明显不足，机器数据的准确率不够。"-4
数据安全与系统可靠性：随着智慧运维系统对轨道交通运营的渗透度不断提高，数据安全与系统可靠性成为不可忽视的挑战。智能运维系统依赖大量传感器与通信网络，这些部件本身可能存在漏洞，成为系统安全的薄弱环节。特别是当列车控制系统实现"车车通信"等先进功能时，系统的网络安全、数据完整性与服务连续性面临更高要求。成都地铁30号线采用"车车通信"+"常规全自动"双制式，正是为了在推进技术创新的同时，通过成熟系统提供"安全双保险"-6。
人才队伍建设：智慧运维技术的推广应用需要既熟悉轨道交通专业知识和业务流程，又掌握大数据、人工智能等新技术的复合型人才。目前，这类跨界人才相对稀缺，成为制约智慧运维深入发展的瓶颈之一。成都轨道交通产业技术研究院等机构正通过产学研合作，加速人才培养与技术成果转化，但人才缺口仍需较长时间才能填补-4。

4.2 智慧运维的发展趋势

面对挑战，轨道交通智慧运维正朝着更加智能、集成与绿色的方向演进，多项技术趋势正在形成。

智能技术深度融合：人工智能、数字孪生、5G等技术与轨道交通运维的深度融合将是未来发展的主流方向。北京交通大学徐鹏教授表示，"未来团队将持续深耕铁路一线场景，融合人工智能大模型的深度学习优势，为'智慧大脑'打造更强大的智能内核。"-1这种融合不仅体现在数据分析层面，更将延伸至运维全过程，推动形成自学习、自适应的智能运维生态系统。
运维机器人广泛应用：机器人技术在轨道交通运维中的应用范围正不断扩大，从目前的车辆检修向更复杂场景延伸。中车成都机车车辆有限公司李智强表示："接下来，公司准备引进巡检机器狗和先进技术，突破传统巡检机器人仅适用于车下或车侧检修的局限性，实现车内、车顶等更复杂的场景作业。"-4同时，激光技术在轨道交通领域的应用场景也十分广泛，"激光清洗可以替代传统工艺，用于轨道设施维护，例如清除车体表面锈蚀或涂层，具有环保高效的优势。"成都迈锐捷激光技术有限公司项目总监张志宇补充，"激光清洗机还可以与爬壁机器人结合，让机器人清洗人工难以操作的关键部位。"-4
系统自主化演进：列车控制系统正从自动化向自主化方向发展，成都轨道交通30号线一期应用的"车车通信"技术是这一趋势的典型代表-6。该系统"深度融合了人工智能视觉感知等前沿技术，赋予了列车自主决策能力，实现了列车控制系统由自动化开始向自主化、智能化的重大转变"-6，属于国际领先水平。随着自主化技术的成熟，轨道交通系统的运营模式与运维体系也将发生根本性变革。
全生命周期绿色运维：在国家绿色环保战略指引下，轨道交通运维的绿色化成为重要发展方向。氢能源旅游观光列车-3、激光清洗等绿色技术与装备的研发应用，正推动轨道交通运维向节能环保、资源高效利用的方向转型。这种绿色运维不仅关注运营阶段的能源消耗，更涵盖设备制造、维护更新直至报废回收的全生命周期，体现轨道交通系统的环境责任与可持续发展追求。

表3：智慧运维发展趋势与典型表现

发展趋势	典型技术	应用场景	预期效益
智能技术深度融合	AI大模型、数字孪生	轨道故障预测、维修决策	提升预测准确性，优化维修资源分配-1
运维机器人广泛应用	智能巡检机器狗、激光清洗机器人	车顶、车内复杂环境检修	突破检修局限性，提高作业覆盖率-4
系统自主化演进	车车通信、自主决策	列车控制、调度指挥	提高运营效率，增强系统韧性-6
全生命周期绿色运维	氢能源技术、激光清洗	列车动力、设施维护	降低能耗与排放，提高资源利用率-3

5 结论

轨道交通运输工程与智慧运维的深度融合，正引领轨道交通系统进入一个全新的智能化时代。本文通过分析轨道交通运输工程中的关键技术、智慧运维的实践应用以及未来发展趋势，得出以下结论：

智慧运维通过智能感知、数据分析与决策优化，显著提升了轨道交通系统的安全性、可靠性与效率。北京交通大学的轨道智能诊断分析系统能够实时捕捉轨道毫米级变化，将数据分析时间从3天缩短至2小时-1；郑州地铁实现的"运营即检测"模式，通过动态检测技术实现了轨道状态的实时感知-2；成都轨道交通30号线应用的"车车通信"技术，使列车控制系统实现了从自动化向自主化的重大转变-6。这些技术创新不仅解决了行业痛点，更推动了运维模式的根本性变革。

智慧运维的价值体现在多个维度：在安全层面，通过精准预测与早期预警，防范风险于未然；在效率层面，通过优化维修策略与资源配置，提高运维效率与资源利用率；在经济层面，通过预测性维护与精准维修，降低全生命周期成本；在服务层面，通过智能调度与应急处理，提升运营质量与乘客体验。昆明地铁4号线的实践表明，智能运维体系可使机械部件故障预警时间提前30%-50%，减少人工诊断时间40%以上-3。

未来，随着人工智能、数字孪生、5G等技术的不断发展与深度融合，智慧运维将朝着更加自主化、自适应与一体化的方向演进。然而，智慧运维的发展仍面临技术集成、数据安全、人才队伍建设等挑战，需要行业各方共同努力，通过技术创新、标准制定与产学研合作，推动轨道交通智慧运维体系的不断完善。

轨道交通运输工程与智慧运维的融合是一个长期动态过程，其最终目标是构建自学习、自评估、自决策与自执行的智能运维生态系统，为轨道交通的安全、高效、绿色运营提供坚实保障。这一目标的实现，不仅需要技术创新，更需要管理变革与理念更新，从而真正释放智慧运维的潜在价值，推动轨道交通行业向更高质量的未来发展。