Page 44 - 无线通信技术发展与研究

无线通信技术发展与研究
Development and Research of Wireless Communication Technology

安全性、稳定性和效率的重要措施。该体系中的主要内容有：第一，设计智能监
测系统。通过智能监测系统实时采集运行数据，通过数据分析、处理和挖掘确定
车站、隧道、轨道等设备运行状况，以及预判故障。第二，建立智能故障处理流

程。将智能监测系统中发现的故障信息转化为工单，然后利用智能运维平台自动
分配、定位、派工、上报和结束工单，实现数字化运维。第三，实施智能预防保
养。基于设备状态、运营时间等信息，制定智能化预防保养方案，降低设备损坏
风险和故障率。第四，建立人工智能模型。通过机器学习、深度学习等算法，处

理大量数据，建立人工智能模型，提高数据分析的准确性和速度，进一步提高维
护效率和保障安全。第五，推广自动巡检技术。利用 AI 技术开发自动化巡检设备，
实现设备自动巡视、检测，降低人力成本，提高运行效率和安全性。第六，建立

智能化维护平台。集中管理实时监控数据信息、工单、设备、资产等信息，提供
数据挖掘、分析、诊断、预测等功能。
（二）构建多元异构检测数据融合模型
城市轨道交通的智能运维建设需要构建多元异构检测数据融合模型，以提高
设备故障预测和维修效率。该模型的构建主要分为以下几个方面的步骤。第一，

数据收集。对车站、隧道、轨道等设备进行传感器部署和信号采集，实时收集设
备运行数据、环境参数和旅客信息等。第二，数据预处理。对收集到的大量原始
异构数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、统计分析和特征提取等。第三，

模型选择。根据预处理后的数据特征，选取合适的分类或聚类模型，例如神经网
络、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。第四，数据融合。将同一设备或不同
设备多元异构数据融合起来，形成更为全面和准确的数据样本集。第五，模型训
练。使用融合后的数据样本集对选取的模型进行训练，进一步提高模型的精度和
鲁棒性。第六，故障预测。通过已训练好的多元异构检测数据融合模型，结合实

时采集的数据，进行故障预测，并生成警报提示。第七，维修决策。当设备出现
故障后，智能运维系统会向相关人员推荐维修方法和时机建议，根据警报提示提
高维修效率。第八，模型优化。对已训练好的模型进行监测和分析，及时修正和

调整模型算法，从而进一步提高预测准确性和实用性。从整体上来说，城市轨道
交通智能运维建设需要构建多元异构检测数据融合模型，该模型可以有效提升设
备故障预测的精度和维修效率，减少交通事故发生概率，提高整个运营行业的安
全水平和服务质量。

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