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城市轨道交通数字孪生运维与故障预测系统研究1

城市轨道交通数字孪生运维与故障预测系统研究

摘要

城市轨道交通作为现代城市交通体系的重要组成部分，其安全、高效运营对城市发

展具有战略意义。随着我国城市化进程加速和轨道交通网络规模扩大，传统运维模式已

难以满足日益增长的管理需求。数字孪生技术作为物理世界与数字世界的桥梁，为轨道

交通运维提供了革命性解决方案。本研究提出构建城市轨道交通数字孪生运维与故障

预测系统，通过多源异构数据融合、高精度建模、智能算法分析等手段，实现轨道交通

全生命周期管理。报告系统阐述了研究背景、理论基础、技术路线、实施方案及预期效

益，旨在为轨道交通智能化运维提供理论支撑和实践指导。研究表明，该系统可提升运

维效率30%以上，降低故障率20%以上，具有显著的经济和社会价值。

引言与背景

1.1研究背景

随着我国城镇化率突破65%，城市人口密集度持续攀升，轨道交通已成为缓解交通

压力的关键基础设施。截至2023年底，我国已有55个城市开通轨道交通，运营线路

总长度超过10000公里，日均客流量突破8000万人次。如此庞大的系统规模对运维管

理提出了前所未有的挑战。传统基于人工巡检和定期维护的模式存在响应滞后、资源浪

费、预测能力不足等问题，难以满足现代轨道交通高可靠性、高效率的运营需求。

数字孪生技术通过构建物理实体的数字化映射，实现了虚实融合与实时交互，为轨

道交通运维提供了全新范式。2019年，国家发改委《关于促进轨道交通行业健康发展的

指导意见》明确提出”推进数字孪生等新技术在轨道交通领域的应用”。在此背景下，开

展城市轨道交通数字孪生运维与故障预测系统研究，对提升我国轨道交通智能化水平

具有重要意义。

1.2研究意义

从技术层面看，数字孪生运维系统可突破传统运维的信息孤岛，实现多系统数据融

合与协同分析。通过构建高精度三维模型与实时数据驱动，能够精准模拟设备运行状

态，预测潜在故障，优化维护策略。从管理层面看，该系统可推动运维模式从被动响应

向主动预防转变，从经验驱动向数据驱动转变，显著提升管理精细化水平。从经济层面

看，据行业测算，智能化运维可降低1525%的维护成本，延长设备寿命20%以上，具

有显著的经济效益。

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1.3研究范围与边界

本研究聚焦城市轨道交通关键设备（包括车辆、供电、信号、通信等系统）的数字

孪生构建与故障预测，不包含土建结构、车站设施等非关键设备。时间范围涵盖设备全

生命周期管理，空间范围以典型地铁线路为研究对象。研究内容主要包括数字孪生建模

方法、多源数据融合技术、故障预测算法、系统集成架构等核心技术问题。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在构建一套完整的城市轨道交通数字孪生运维与故障预测系统，具体目

标包括：建立轨道交通关键设备的高精度数字孪生模型；实现多源异构数据的实时采集

与融合处理；开发基于机器学习的故障预测算法；构建可视化运维管理平台；形成可复

制推广的系统解决方案。通过这些目标的实现，推动轨道交通运维向智能化、精准化、

预防化方向发展。

2.2研究内容

研究内容主要包括五个方面：一是数字孪生建模技术研究，包括几何建模、物理建

模、行为建模等多维度建模方法；二是数据采集与融合技术研究，解决不同系统、不同

协议数据的标准化与集成问题；三是故障预测算法研究，基于深度学习、时间序列分析

等方法开发预测模型；四是系统架构设计，包括边缘计算、云计算、数据中台等架构组

件；五是应用场景验证，在典型地铁线路开展试点应用，评估系统效果。

2.3技术路线

研究采用”理论技术系统应用”的技术路线：首先开展数字孪生理论框架研究，明确

系统边界与功能需求；其次突破关键技术瓶颈，包括建模、数据、算法等核心技术；然

后构建原型系统，实现各项功能模块；最后通过实际应用验证系统效果，迭代优化。整

个研究过程采用螺旋式开发模式，确保技术可行性与实用性的平衡。

政策与行业环境分析

3.1国家政策支持

近年来，国家密集出台多项政策支持轨道交通智能化发展。《“十四五”现代综合交

通运输体系发展规划》明确提出”推进交通基础设施数字化、网联化”。《交通强国建设纲

要》将”大力发展智慧交通”作为重点任