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北京和利時(shí)系統(tǒng)工程有限公司王仁哲，行增暉，劉小樹

1目標(biāo)和概述

截至2020年底，中國內(nèi)地有45個(gè)城市開通城軌交通運(yùn)營線路共269條，運(yùn)營線路總長度達(dá)7978.19公里。需要維護(hù)的設(shè)備種類及設(shè)備設(shè)施的數(shù)量達(dá)到幾十萬/百萬臺套級別。不斷延伸的線路和增加的客流為行業(yè)帶來持續(xù)的發(fā)展機(jī)會，同時(shí)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控及分析預(yù)測能力的落后，也為軌道交通的設(shè)備維修保養(yǎng)等工作帶來了難以疏解的繁重壓力，具體表現(xiàn)在：信息碎片化現(xiàn)象嚴(yán)重，數(shù)據(jù)一致性差；數(shù)據(jù)類型單一，無法支撐有效的數(shù)據(jù)分析手段；各專業(yè)信息形成孤島，共享困難；信息滯后，實(shí)時(shí)性和追蹤性差。

軌道交通機(jī)電設(shè)備種類和數(shù)量繁多、運(yùn)行機(jī)理各異，設(shè)備運(yùn)維保養(yǎng)也面臨上述同樣問題。為此和利時(shí)公司使用邊緣計(jì)算和云邊協(xié)同技術(shù)，在邊緣側(cè)部署邊緣智能控制器，與車站的邊緣云相結(jié)合。基于虛擬化及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，依靠強(qiáng)大靈活的通訊能力和運(yùn)算能力，使用一套系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)采集，以及多個(gè)專業(yè)的統(tǒng)一監(jiān)控管理。

該方案的主要目標(biāo)是采用邊緣計(jì)算與云邊協(xié)同技術(shù)，通過自動、實(shí)時(shí)、全面透徹的感知，實(shí)現(xiàn)物與物、人與物、人與人的全面互聯(lián)、互通、互動，處置由事后向事前預(yù)警預(yù)測轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)預(yù)測維修管理模式落地。通過各專業(yè)設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)整合與大數(shù)據(jù)設(shè)備建模分析，智能生成設(shè)備運(yùn)維工作建議，從而提高運(yùn)維效率，降低運(yùn)維成本，提升運(yùn)行安全。

2方案介紹

城市軌道交通智能機(jī)電管理平臺iBAS方案，使用基于和利時(shí)集團(tuán)自主研發(fā)的邊緣智能控制器（EdgeIntelligenceController，EIC）替代傳統(tǒng)可編程控制器PLC，采用虛擬化技術(shù)并搭載AI人工智能算法，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)BAS功能和機(jī)電智能診斷功能。利用EIC邊緣計(jì)算功能并結(jié)合AI人工智能算法，實(shí)現(xiàn)節(jié)能控制、扶梯/風(fēng)機(jī)/水泵/冷水機(jī)組等機(jī)電設(shè)備的智能故障診斷等更廣泛的應(yīng)用。搭載無線物聯(lián)模塊，通過無線網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)設(shè)備的無線接入，減少復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)布線，節(jié)約施工和材料成本。方案系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 城市軌道交通智能機(jī)電管理平臺iBAS方案系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.1解決方案硬件平臺

EIC采用工業(yè)級無風(fēng)扇設(shè)計(jì)，搭載高性能4核CPU，支持USB、DP、Powerlink、以太網(wǎng)等多種外設(shè)接口，支持多種存儲介質(zhì)擴(kuò)容以提升整機(jī)系統(tǒng)硬件性能，單體設(shè)備能提供80TOPS的算力，同時(shí)通過算力網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)多個(gè)EIC之間的算力均衡和算力調(diào)度。依托虛擬化技術(shù)，EIC可劃分為工業(yè)控制、邊緣計(jì)算等不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)，靈活劃分各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的硬件資源、外設(shè)，使得各系統(tǒng)安全隔離、靈活擴(kuò)展。作為邊緣控制平臺，集成成熟的工業(yè)控制、邊緣計(jì)算、協(xié)議轉(zhuǎn)換等行業(yè)應(yīng)用，與云平臺深度融合，實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同。EIC外觀與軟件功能劃分分別如圖2、圖3所示。

圖2EIC外觀圖

圖3EIC軟件功能劃分圖

和利時(shí)EIC技術(shù)水平及指標(biāo)：

（1）最小輸入輸出響應(yīng)周期≤10ms，且與系統(tǒng)規(guī)模無關(guān)。

（2）單站支持I/O物理點(diǎn)數(shù)≥300,000點(diǎn)。

（3）支持高速采集通道≥200通道，單個(gè)通道采樣率≥64Ksps，分辨率16bits。

（4）支持機(jī)架冗余，冗余切換時(shí)間≤50ms。

（5）支持在線下裝，可在運(yùn)行中無擾修改邏輯、硬件、任務(wù)等資源。

（6）支持聯(lián)合仿真。

（7）全系統(tǒng)時(shí)間同步，時(shí)間分辨率≤1ms。

（8）可擴(kuò)展算力，最大算力≥100TOPS。

2.2解決方案人工智能算法

在云端進(jìn)行大數(shù)據(jù)的存儲，利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)建立模型；云端將訓(xùn)練的模型通過云邊通道同步到邊緣側(cè)，在邊緣智能控制器中進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的控制輸出；云端根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行情況，持續(xù)優(yōu)化模型。目前在北京19號線地鐵項(xiàng)目中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動扶梯故障診斷與預(yù)測分析、風(fēng)機(jī)故障診斷與預(yù)測分析、站臺門故障診斷與預(yù)測分析、蓄電池故障診斷與預(yù)測分析、節(jié)能控制與冷水機(jī)組診斷分析等AI算法，收到預(yù)期效果。iBAS方案云邊協(xié)同人工智能算法實(shí)現(xiàn)邏輯如圖4所示。

圖4iBAS方案云邊協(xié)同人工智能算法實(shí)現(xiàn)邏輯圖

該項(xiàng)目主要產(chǎn)生3項(xiàng)專利、6項(xiàng)軟件著作權(quán)，具體如表1、表2所示。

表1主要知識產(chǎn)權(quán)列表

表2主要軟件著作權(quán)成果列表

3代表性及推廣價(jià)值

城市軌道交通智能機(jī)電管理平臺iBAS方案是完全落地的邊緣計(jì)算與云邊協(xié)同的典型場景案例。整體技術(shù)充分考慮地鐵行業(yè)設(shè)備運(yùn)維的實(shí)際需要，方案具備良好的可擴(kuò)展性，能滿足行業(yè)對設(shè)備運(yùn)維的高標(biāo)準(zhǔn)要求。該方案使用一套系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控系統(tǒng)多維度的高效統(tǒng)一管理；系統(tǒng)的大規(guī)模應(yīng)用，可幫助企業(yè)用戶實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控，支撐預(yù)測維修管理模式落地，實(shí)現(xiàn)故障處置由事后向事前預(yù)警預(yù)測轉(zhuǎn)移。該方案已應(yīng)用于北京地鐵19號線上，在該線路上采用了EIC實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)BAS功能以及機(jī)電智能診斷功能。通過虛擬化技術(shù)，EIC替代傳統(tǒng)物理PLC，并融合FEP、邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了自動扶梯、風(fēng)機(jī)、站臺門、蓄電池、節(jié)能控制等五類設(shè)備或系統(tǒng)的故障診斷與預(yù)測分析，利用平臺功能整合孤立的機(jī)電運(yùn)維系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一運(yùn)維。同時(shí)EIC實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)BAS功能和機(jī)電智能診斷功能，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“降本增效保安全”的建設(shè)目標(biāo)。

該方案在先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用上具有以下代表性：

（1）對象化管理（數(shù)字孿生）：針對設(shè)備對象，融合運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、監(jiān)視狀態(tài)數(shù)據(jù)、輔助監(jiān)視系統(tǒng)數(shù)據(jù)，將設(shè)備自身狀態(tài)、工藝狀態(tài)、環(huán)境狀態(tài)及歷史信息統(tǒng)一進(jìn)行整體建模，實(shí)現(xiàn)對象化的設(shè)備監(jiān)視管理。

（2）智能化應(yīng)用（數(shù)據(jù)驅(qū)動）：基于EIC整合的多維度大數(shù)據(jù)，利用人工智能算法，實(shí)現(xiàn)設(shè)備在線故障診斷報(bào)警、健康監(jiān)測、故障趨勢預(yù)測、預(yù)測維修、故障原因分析、維修效果評估等功能。提升運(yùn)行安全，降本增效。

（3）邊緣計(jì)算：該方案以EIC作為邊緣計(jì)算平臺，采用高性能處理器及靈活的硬件資源擴(kuò)展架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源的擴(kuò)展，提高邊緣側(cè)處理能力，降低云端資源需求。同時(shí)EIC具有強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)接口功能，支持智能儀表、現(xiàn)場總線、物聯(lián)網(wǎng)、視頻/圖像等多種接入方式，簡化系統(tǒng)硬件架構(gòu)，降低設(shè)備和工程部署成本。

（4）云邊協(xié)同：該方案將云原生技術(shù)應(yīng)用到傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)中，提高系統(tǒng)部署的靈活性，并為系統(tǒng)的持續(xù)升級提供便利的方法。提供容器化的部署平臺，形成云邊協(xié)同，將傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)中的控制器、現(xiàn)場總線、I/O通道等資源整合到云端，通過云端管理，同時(shí)云端通過計(jì)算平臺采集的數(shù)據(jù)做模型訓(xùn)練，推理部署到邊緣計(jì)算平臺，從而實(shí)現(xiàn)各種預(yù)測功能。

城市軌道交通智能機(jī)電管理平臺iBAS方案僅僅是以EIC為計(jì)算平臺的邊緣計(jì)算一個(gè)落地方案，在城市軌道交通中，邊緣計(jì)算方案也可以推廣應(yīng)用到信號、供電、隧道、通信等不同的專業(yè)設(shè)備運(yùn)維中，據(jù)行業(yè)保守估計(jì)，到2025年，軌道交通維保市場規(guī)模將達(dá)到1500億元以上。該方案能幫助用戶降本增效，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全生命周期管理，使設(shè)備可靠性提高10%以上，故障率降低15%，設(shè)備可用率達(dá)96%以上，維護(hù)成本下降15%。

此外，以EIC為核心的邊緣計(jì)算方案還可以在以高速鐵路、高速公路等為代表的大交通行業(yè)及電力、石化、智能工廠、新能源等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用場景。對推動全行業(yè)數(shù)字化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型具有重大意義。

摘自《自動化博覽》2022年2月刊