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系统摘要：轨道交通在我国交通系统中具有重要意义，城市轨道交通具有优秀的性能和承载能力。通过电气自动化技术的使用，轨道交通逐渐向着自动化与智能化的方向发展，电气自动化的使用大大提高了城市轨道交通的运输能力和运输效率，减轻了城市交通的负担。电气自动化技术与智能技术有效结合使我国交通运输的效率和安全性得到了较大的提高，也给乘客们带来了舒适的乘车氛围。凭借电气设备的自动化，我国城市轨道交通系统进行了全面的改革，它对国家未来的科技社会发展都具有重要意义。关键词：电气自动化；城市轨道交通；应用
引言：轻触开关电路在科技不断发展的背景下，城市轨道交通的运营规模不断增加，科技水平也不断提升。目前在对城市轨道交通进行建设的过程中需要运行大量的设备，从实践的层面上来看应该针对不同的交通设备展开适合的监控管理方式，从而确保城市交通有效的发展。电气自动化技术能够较好的协调城市轨道交通运行管理的相关要素，对整个城市的轨道进行有效的监控，在运行的过程中还能够预测可能出现的问题，从而实现城市轨道交通的跟踪式管理方式。 1轨道交通自动化系统的特点
中频炉炼钢第一，要真正实现自动化，需要建设涵盖各个车站的监控网络，确保网络的可靠性与高效性，此外还要建设中央监控中心与中央监控网络，将各个车站的网络都与中央网络连接在一起，整个网络分层分布属于一个大型SCADA系统。
真空超导第二，在轨道交通中，设计的监控系统必须安全可靠有保障，需要用到工业监控网，无论是中央系统还是各车站系统都要保证监控网质量，不能偷工减料。在网络上，城域网作为骨干网，其安全可靠标准要更高一个级别，分层分布的网络可靠性也有很高的要求，要达到99.99%的可用率才算合格。
第三，自动化系统如果应用于城市轨道交通中，需要做到实施控制，要求相应程度要高。无论系统结构层数如何，从顶层到底层的相应时间都应该在2秒以内，也就是说在遥控命令发出后，被控装备要在两秒内返回执行信息。
第四，自动化系统在城市轨道交通中的应用具有统一性，即总系统下还按照功能分为各个专业子系统，所有系统都在一个平台集成，突出系统平台的综合性与资源共享性，能够实
现自动化监控。而计算机技术的发展日新月异，自动化技术与通信技术也在不断进步，各个系统分立的轨道交通自动化系统已经逐渐退出历史舞台，当前自动挂系统愈发的趋向于集成化，各个系统有一个统一的平台，功能综合强大，形成一个自动化体系，无论是灾害模式、阻塞模式还是正常模式，都能进行全系统联动。
第五，由于当前计算机集成系统具有高带宽资源以及高可靠性，因此在轨道交通自动化系统中，出现了越来越多的计算机技术。数字视频系统、声讯查询系统、车站动态信息服务系统、地理信息系统等多个系统都出现在轨道交通自动化中。由此可见，轨道交通自动化系统中可以集成各种新技术，极具开放性与扩展性。
声阻抗率2电气自动化技术在城市轨道交通中的应用
2.1虚拟仿真技术在轨道交通供电中的应用
虚拟现实技术通过仿真生成一个逼真的，具有视、听、触等多种感知的虚拟环境，用户通过使用各种交互设备，同虚拟环境中的实体相互作用，使之产生身临其境感觉的交互式视景仿真和信息交流。城市轨道交通供电技术专业具有“高空、高压、高危”的专业技能训练
风险，借助VR仿真技术，配备真实的城轨供配电设备，可搭建虚实结合、联动训练的综合训练平台。通过虚拟仿真技术，利用计算机技术调节各个设备和系统的原有数据，更改运行的外部环境，从而模拟各种不同的场景。切身体验到视觉、心理冲击，提高现实中解决危机的能力。模拟各种电力事故现场，身临其境感受事故的危害和破坏力，在模拟真实场景中看到各种各样的故障，充分发挥了信息化技术的作用。城市轨道交通供电技术作业的过程包括安全措施和检修作业两部分，VR技术模拟各种电力事故现场，身临其境感受事故的伤害和破坏。城市轨道交通供电设备的拆卸与装配应该是技术人员的必备技能，以刚性接触网更换绝缘子为例，需要知道利用哪些工具，按照哪些步骤实现绝缘子的拆卸，然后按照何种规范实现绝缘子的更换。利用虚拟现实技术可以模拟更换绝缘子的场景，选取工具和需要组装的零件，然后按照组装顺序，一步一步按要求完成组装。通过交互设备还可以实现信息查询和知识培训。
2.2基于安全等级的铁路与城市轨道交通安检互认
目前，在新科技革命浪潮推动下，我国城市轨道交通行业信息化水平不断推进，城市轨道交通逐步从单线建设运营向线网建设运营的网络化运营阶段发展，这要求加强轨道交通行
业数据共享交换、地铁运行的自动化、智能化。工业互联网作为新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式，轨道交通依托这一新兴的应用模式，可以实现轨道交通行业数据共享交换、地铁运行自动化、智能化等需求，通过工业互联网的效率实现轨道交通行业的深度变革。轨道交通工业互联网快速发展同时，其也面临安全责任边界变得模糊、安全意识不够等较多新的安全挑战，认证评价是解决轨道交通工业互联网安全风险和挑战的重要手段。通过研制轨道交通工业互联网安全评价指标，制定轨道交通工业互联网安全认证技术和轨道交通工业互联网安全认证实施规则，开展轨道交通工业互联网安全认证评价工作，从而有效保障轨道交通工业互联网安全。对于安检互认，目前还没有明确定义。根据运输行业实践，可以将安检互认定义为：为了避免旅客在铁路与城市轨道交通间换乘时的二次安检，实现换乘互通，通过减少安检次数，提高旅客换乘效率的方法。实现安检互认，旅客在两种运输方式间换乘时不需要二次安检，有效提升旅客在换乘过程中的通行效率，避免出现大量旅客在安检处拥堵的情况发生，提高旅客换乘效率的同时，提高旅客的出行满意度，充分体现“以人为本”的理念。速冻生胚包子
2.3融合车站分类和数据降噪的城市轨道交通短时客流预测
掌握城市轨道交通系统的特征，并基于此进行短期客流预测是城市轨道交通管理人员做出合理运营管理和控制决策的基础。由于轨道交通客流的波动性和复杂性，导致原始客流数据受到外部环境干扰，客流存在较大的随机性，容易凸显某些随机波动。同时，轨道交通车站建筑特征和周边用地性质的多样性，仅依靠全局预测，很难把握车站的特有特征。因此，掌握轨道车站自身特征和降低外部环境对客流数据干扰程度对提高轨道交通短时客流预测精度具有重要作用。短时客流预测主要服务于动态调度和及时信息服务，要求迅速准确的预测出可能出现的情况。根据预测模型原理可分为线性预测模型和非线性预测模型。已有的短时预测方法主要有时间序列法、支持向量机、卡尔曼滤波法、深度学习等。自回归滑动平均模型能够迅速对下一阶段的客流变化做出反应，不需要考虑变量的多样性，但运算简单导致其对随机波动不能进行过滤，容易对预测精度产生影响。原始客流数据的复杂性易受到外部环境因素的干扰从而产生噪声，较多的随机波动导致预测过程中降低了预测结果的时效性。数据常用的降噪方法有标准差降噪、分箱降噪、孤立森林和小波变换等。其中小波变换可以对细节分量进行阙值处理然后进行小波重构，有效降低随机波动和突发事件带来的客流干扰。轨道客流的全局预测容易忽略车站客流特征带来的影响。服务功能不同的车站，其客流构造结构存在不同。轨道车站的聚类促进轨道客流预测的精细化
发展。空间聚类算法和时间序列聚类算法广泛应用于轨道车站的聚类，但二者聚类因子数量有限，容易忽略其他因素的影响。K-means聚类作为无监督分类的一种方法，可以有效的发掘数据集的内部结构特征，同时K-means算法可考虑多个因素对同一对象产生的影响，聚类因子可由向量因素组成，保证分类因素的综合考虑。目前的研究忽略了车站客流特征和客流本身的随机波动，导致预测误差的增加。基于此，以城市轨道交通客流数据为研究对象，依据聚类算法对轨道车站进行分类，并探讨了不同类别车站降噪小波基的选取，采用组合模型确定了不同类别车站短时客流预测差异，并与单一模型预测精度进行对比。这项研究主要有三个贡献：1）依据轨道交通车站的客流属性和建筑属性，将车站进行分类，避免了不同类别车站自身特征被忽略。2）针对各类车站客流特征，选择合适的小波基对车站的原始数据进行小波变换，以减少原始数据中存在的噪声干扰。3）建立了WT-ARMA组合预测模型，可以在下一阶段快速、准确地预测客流量的变化。
2.4基于城轨云的城市轨道交通综合监控系统维修管理子系统设计
综合监控系统通过与相关系统的接口，接收车站环控、水泵、电扶梯、BAS等机电系统设备上传的设备运维信息，并根据设备专业的运维管理需求，在车站、段场或中央设置运维
终端，提供集中的设备运维状态监视和综合监控系统自身运维诊断监测等相关运维管理功能，并具有故障统计、打印等功能，方便设备维护，帮助运营维修人员更方便、高效地完成维修工作。维修管理子系统功能具体如下：首先是集中告警。集中告警包含对综合监控系统设备、供电设备、变频器、应急照明电源、通风空调、给排水设备、自动扶梯、电力监控设备、火灾自动报警系统设备、环境与设备监控设备、门禁设备、站台门设备、防淹门设备等的告警实时展示，展示内容包括设备编号、设备名称、专业、类型、车站、设备位置、告警点位、告警描述、告警时间、告警级别、告警状态；具有分专业实现对全线各类机电设备及电力设备监控的复示功能；能定位故障；能够对故障报警进行分类，以不同方式显示；有基于地理位置分布的设备故障显示图；能自动生成故障统计报表。其次是设备管理。设备管理是围绕地铁设备全生命周期，记录和维护设备基本信息的管理模块，包括对设备基本信息的录入、新增、删除和更新的操作，是智能运营维护系统中不可缺少的重要组成部分。设备基本信息应尽可能全面且准确地涵盖设备的技术参数、投入及运行状态、位置分布、管理负责部门和供货商情况，为了解和维修设备提供数据支撑。设备的基本信息包括：设备编号、设备名称、设备专业、设备类型、设备位置、设备分类、规格、重量、功率、单位、采购日期、投用日期、供应商信息、品牌、出厂编号、生产日期、出
厂日期、设备外观和设备运行状态信息。然后是故障回溯。当设备出现故障时，故障回溯模块不仅能列出故障发生的时间、故障等级和故障描述，还能结合故障前后设备的电流、电压等AI值，提供这类数值在单位时间（单位：min）内的变化情况，方便运维人员全面了解和分析故障。故障回溯的AI值采用折线图和仪表盘等多种可视化形式呈现，主要涵盖的子系统包括电力监控系统、环境与设备监控系统、自动售检票系统和站台门系统等。接下来是故障预警。综合监控系统采集了地铁日常生产运营中各种设备和系统产生的海量的状态和操作数据，智能运维系统利用这些采集到的数据，根据设备机理或利用机器学习技术，建立设备故障预警的规则或模型。在设备发生故障前提前预知，提供检修依据，促使检修向状态修转变。最后是综合监控自诊断。自诊断模块主要针对综合监控各子系统的接口、数据、运行硬件环境、自身软件模块进行诊断和打分，具体表现在如下方面：收集综合监控系统与各子系统的通信报文，完成对报文的分析，实现对网络连接情况和各子系统接口的诊断；完成对综合监控系统软件自身的各功能模块进程运行情况的监测；完成对综合监控系统硬件设备各项指标的体检。
