基于BIM的铁路电务智能运维平台关键技术研究

铁路电务信息数量繁杂且缺乏整合，难以满足多样的运维信息化应用需求。本文分析BIM技术在铁路电务运维的需求目标，探讨铁路信号设备BIM标准规范及关键技术，采用BIM技术建立完善的信号设备构件模型族库，利用信息化技术的实时性、可传递性、可交互性，提出信号设备全生命周期管理平台的基本框架，基于模型数据形成行业BIM信息资产，采用BIM技术建立电务智能运维管理平台，实现信号设备的资产管理、设备管理、生产调度和健康管理的信息整合，用于提高铁路电务运维标准化程度与效率，促进铁路电务信息化与智能化。

一

基于BIM的铁路电务智能运维平台建设目标

基于BIM的铁路电务智能运维平台建设目标以信号设备运维阶段BIM应用为主线，标准编制与验证为基础，应用探索为延伸，坚持创新驱动与二次开发相结合，在研究轨道交通BIM数据标准的基础上，通过二次开发，研发符合铁路电务运维作业特点的BIM应用软件，逐步建立铁路信号BIM构件族库，研发基于BIM技术的铁路电务运维平台，实现信号设备的全生命周期管理信息化。通过试点应用及时论证并总结试点项目技术和管理层面经验，形成示范引导效应，为大范围推进应用提供支撑。

二

铁路信号设备BIM标准规范及关键技术

标准规范体系是铁路电务运维平台规范化发展的重要组成部分。以BIM为中心的标准规范体系由BIM模型标准、 BIM 应用过程标准和 BIM 集成交付标准等组成。此外，标准规范体系还包含了大量数据标准、服务接口标准、项目管理标准等。依据中国铁路的 BIM 标准体系框架，以工业基础类（Industry Fundation Classes，IFC）标准为基础，通过动态扩展与静态扩展，将IFC标准表达的铁路电务运维实体分为空间结构单元、构件、零件、组合件，组织信号专业领域的工程信息模型，形成BIM数据模型的创建和存储实施规则，为铁路信号设备BIM模型构建提供指导。

通过对IFC标准的研究，根据设计单位提供的设计图、供应商提供的设备资料以及电务处提供的设备运营数据，提出基于IFC标准的信号设备BIM构件族库建设方案，建立种类齐全、可共享、可复用的信号设备BIM构件族库，对构件模型的分类、模型的管理、模型属性信息设计等提出具体可行的方法，建立铁路电务信息模型的信息传递标准及构件模版。

信号设备BIM模型构件类别

IFC标准由国际Building Smart组织发布，《铁路工程信息模型数据存储标准》在其基础上扩展了铁路特有的专业领域类，并定义了相应的属性集。涉及到的构件类别主要包括：主要信号设备（信号机、转辙机、轨道电路、组合架、联锁系统、电源屏等），电缆走向及防护（含贯通地线及综合接地），桥、隧处信号设备防护，电缆引入室内的引入装置，室内走线架，室内信号设备机柜等可视化布设。

基于IFC标准的信号设备BIM构件族库建设

根据信号专业的特点，研究分析信号专业所需的构件资源，基于IFC标准建立相应的数据标准，以分类为基础，编制统一的属性模版，表达构件的几何信息与非几何信息，涵盖设计信息、施工信息和运维信息等。根据《铁路工程信息模型统一标准》和《铁路工程实体结构分解指南》，结合铁路运维的业务特点，在BIM设计时应根据具体设计阶段和所要表达的信息粒度，确定BIM构件组成，采用不同精细程度的单元和属性集组合表达设计意图，并对构件进行编码，采用《铁路工程信息模型分类与编码标准》中的编码或通过组合的方式为BIM构件赋予唯一的身份标识码，以便于后期对BIM进行有效的维护和管理。

信号设备BIM构件族库的动态管理

以BIM技术为核心，标准规范体系为基础，信息安全体系为保障，通过轻量化、可视化、主流设计软件二次开发等支撑技术，构建完备的铁路信号设备构件族库管理平台，统一管理构件BIM模型，提供专业的具有上传、审核、可视化、下载、编辑等功能的模型族库动态管理和实时更新。通过平台可以掌握构件库中所有构件相关信息，如属性信息、版本信息、名称、浏览缩略图、描述信息、格式信息、类别信息等，基于树状形式和列表形式进行查询显示。为实现BIM模型轻量化，针对不同工程阶段和不同专业的需求，系统支持用户调用基元模型的不同信息。

信号设备BIM文件的管理

平台对BIM文件进行元数据管理，可以实现不同角色对BIM文件的读写权限控制和权限管理。此外，具有BIM文件信息变更过程的工作流程审批和配置功能。实现对BIM文件信息动态变化过程的全过程自动归档。通过对BIM文件信息应用的历史线索的追踪和记录，建立信息追溯机制。信号设备BIM文件的工程数据主要包括设施设备的基本几何形状参数、空间位置参数、基本通用属性、设备机械及电气特性参数等。

三

基于BIM的铁路电务智能运维平台应用研究

在现有信号设备运维的组织结构、规程规范、业务流程和技术系统的基础上，深入研究信号设备运维管理模式，结合全生命周期管理理念，以“互联网＋运维服务”为目标，建立集生产管理、监控管理和资产管理为一体的智能运维系统，实现信号设备数据台账信息、监测数据与数据模型的深度集成，提供信息共享及可视化操作与展示平台，基于BIM的铁路电务智能运维平台架构见图１。系统基于大数据分析，具有资产及台账管理、生产调度、应急处理、大数据平台、可视化监测、健康管理、智能故障诊断等全方位功能，同时系统还引入移动运维理念，通过便捷的移动APP，实现随时随地、全天候移动运维管理。可实现对设备监控信息、运维流程信息的集中展示，为维护人员提供以流程为基础的服务管理方式，以便快速处理系统故障，实现主动式信息服务，提升对日常运维工作的流程化、规范化管理水平，改进现有的维修模式与策略，提高设备管理效率，降低维修成本，保障设备安全运营。

图１基于BIM的铁路电务智能运维平台架构

设备管理

信号设备管理是以设备管理为主线，以设备安装为基础，以设备验交为标志，在管理平台中按二维码标签的管理模式对配／构件、设备进行管理。根据文献，结合设备出厂信息确定设备编码，确保全路所有设备的编码具备唯一性。基于二维码技术，实现全过程可追溯。通过设备绑定的国际字典框架编码（International Framework for Diractions，ＩＦＤ），将设备信息与BIM模型挂接，可进行设备浏览、分类管理，以便快速精确查找所需设备资料，实现设备信息的可视化、协同化和智能化管理，达到规范管理流程，提高工作效率的目的，设备管理系统见图２。用户在所构建的BIM模型中录入质量信息，跟踪记录设备是否符合质量要求，满足质量实时跟踪控制的要求，全面构建质量信息记录。

图２设备管理系统

资产与台帐管理

在信号设备BIM模型和空间分布的基础上，在运维阶段系统化管理信号设备的履历信息。在电务运维平台中不断更新维护信息，BIM模型信息生成二维码并及时贴在实际设备上，借助二维码扫描手段，帮助维修管理人员轻松获取信号设备相关历史信息，资产台账管理系统见图３。运用BIM系统动态跟踪记录反馈故障信息，并对故障产生的原因、维修过程与解决方法等信息进行详细记录与描述，提高信号设备资产管理的可视化、信息化和智能化水平。

图３资产台账管理系统

调度管理

结合日常检修作业计划，完成计划自动下达、执行和结果反馈的过程监控，包括检修、施工、故障处理等任务，实现生产任务通知、上传及统计功能。生产任务下达后，现场通过信息平台对执表工作进行任务管理，并生成报表上报，管理科室可以实现数据分类汇总统计。现场作业人员通过移动终端及时获取计划和任务信息，全程记录作业过程。以工单为工具，以台账为基础，实现运营维护的全面数字化和自动化，构建智能运维系统。

应急处理

系统根据报警信息远程定位故障设备位置，提供完善的场景导航图，通过点击导航图直接到达相应场景。当系统设备发生报警时，系统将快速自动切换到报警设备的最佳查看视角，并自动弹出当前报警设备的参数状态窗口，在最短的时间通知运维人员对故障设备、位置以及故障信息进行排查。结合设备突发故障的应急预案，自动完成应急资源的调配，生成各部门的应急处理任务，实现统一的应急调度指挥。

设备监测

系统基于信号设备BIM模型对室内、外设备进行三维可视化展现，对设备实现远程集中监控管理，实时动态呈现设备报警信息及设备参数，快速实现故障定位，使信号设备的运维管理从平面的二维数据管理方式向三维可视化管理模式转变。可视化监测运维系统基于BIM模型，利用虚拟现实技术、数据库技术和互联网技术，将信号设备信息集成运维数据，再通过数据交互，实现三维模型与状态信息的有力结合。系统中形象化的虚拟场景和真实数据相结合，增强了信号设备、设施数据的直观可视性，有利于提高电务维护人员的运维效率，促进信号设备运维管理的信息化、科学化和规范化水平的大力提升。

健康管理

通过建立运维知识库和模型库，以长期监测数据为基础，利用大数据分析技术研究设备的健康状态，对设备的工作状态进行评估预测和预警，实现故障的预测预警、系统健康状态的综合评估、全生命周期可靠性分析和风险的评估以及维修策略的决策与优化。结合预测健康管理（Prognostics Health Management,PHM）技术的发展现状和信号设备运维特点，提出适用于信号设备运维的PHM技术体系、系统架构及技术方案。从部件的失效模式、失效特征和失效机理出发，采用统计可靠性、数据驱动、机理研究等方法，预测部件的故障发生、健康指标劣化趋势、剩余寿命，并进行征兆识别、故障定位及故障隔离等。通过建立完善的设备健康状态评价指标体系，采用定性或定量的方法定义健康状态的细分等级，通过实时、长期的健康状态评价，可为设备长期服役性能及演化规律的研究提供有利的基础信息。

故障诊断

系统结合现有的集中监测系统数据接口，通过设备模型还原设备的状态信息，监控和处理系统的运行状态、配置信息、故障和日志信息，定位设备的故障位置，基于人工智能的故障诊断算法快速对设备进行故障诊断，便于管理者迅速掌握设备状态，辅助管理者进行及时有效的设备故障处理与决策，通过精细化的管理手段确保系统运行状态的高可靠性。

四

基于BIM的铁路电务智能运维平台的关键技术

轻量化、跨平台图形引擎

信号设备具有数量多、分布广的特点，导致所建的信息模型体量较大。因此，需研究信息模型的轻量化处理方法，使信息模型能够在不同类型的终端进行访问，保证BIM模型的流畅展示。另外，所建的电务运维平台能对信息模型的加载和显示进行优化处理，适应铁路线性模型的特点。同时，为保证各类型用户能从运维平台上获取所需信息，平台应具备跨平台的支持功能，满足个人计算机、移动电话、平板电脑等多种终端的连接需求。

流程管理引擎

铁路电务运维平台的每项工作都包括多种业务管理流程，各工程单位管理办法和流程有所不同。建立的电务运维平台应具备定制工作流程的功能，并与运维业务流程与规则保持一致，可根据实际运维需求进行业务流程的优化与定制。

可定制表单引擎

电务运维管理过程中，需要编制各类数据表格，表格格式也各不相同。平台具备提供定制表单功能，针对电务运维业务过程的特点实现不同业务功能的表单配置，实现将表单的数据字段与BIM集成管理，达到运维过程各类数据与信息模型的整合和信息共享的目的。

基于ＰＨＭ的设备健康管理

PHM技术基于故障监测、诊断及预警等技术发展而来。健康管理用于对信号设备及部件状态进行综合评价，通过设备监测参数、历史故障和部件残余寿命３个维度进行综合计算，得到信号设备的健康状态等级，并逐级向上合成系统的健康状态等级，通过对信号设备和部件长期健康状态数据变化趋势的分析和研究，可为源头质量整治、维修周期优化提供数据支持。

基于人工智能的设备故障诊断算法

充分利用铁路电务运维产生的大量数据，针对具体信号设备故障的特点，采用人工智能、时间序列分析、机器学习、大数据分析与建模等技术，建立基于数据、模型和知识的信号系统故障诊断方法，解决复杂类型故障的诊断问题。

五

总结

本文基于BIM铁路电务运维管理平台，以IFC标准规范体系为基础，以信息安全体系为保障，结合铁路电务运维管理对BIM模型的需求，研究认为云服务和业务流程驱动的BIM构件的轻量化、可视化管理技术，可实现信号系统BIM构件族库的标准化管理，满足移动互联、在线应用的随时随地访问与信息处理需求，实现信号设备的全生命周期管理智能化，为打造基于BIM构件族库管理平台的铁路电务运维生态圈提供了技术方案。