地铁运营依赖于信号系统，要维护人员每天面对和处理各种数据，而且是多维的。随着新形势下，信号系统向自动化、智能化方向发展，其内部日益复杂、多样化、维修费用日益增加，因此必须与大数据平台结合。

平台优势

客观地讲，地铁信号系统大数据平台以“大数据”为核心，分布在大型数据平台上，主要负责故障预测、健康管理。

具备预判、监测功能，可实时监测设备指标的变化，准确地向维修人员提供数据，制定修复方案，使人力资源各司其职，将故障及早处理，有效减少维修次数。

带线网级平台，可对关键设备实施控制，维护人员可通过该系统观察数据变化，在第一时间发现故障，及时修复故障，具有较强的应急能力。

所有设备均可集中监控，极大地改善了传统操作方式的弊端。自从大数据信号系统平台引入后，维修人员的职责逐渐转移，现在是以设备为导向，系统开展工作，人员注重技术含量高、素质高、人力投入低、劳动强度低，企业开始集中掌握技术。

平台构架

就平台结构而言，分布于大数据平台(如图1所示)，具体分为三类：

采集层

对设备、系统所有信息的收集、整理，在此过程中还要进行一系列的转换、加载，为前处理工作提供良好的数据支持，并对不同的装载数量进行后期处理。

（图一）

存储计算层

它的工作重点是“储存”二字，并通过各种不可请求的计算，为相应的设备提供数据支持。

应用层

在作业过程中将业务逻辑实现后发送给维修员，常见的传送内容是：车载、轨道旁、报警分析等。特殊操作是借助于日志，进行一系列分析，将超出标准的告警信息生成文件，由此业务人员发出预警。

在此平台上，业务逻辑分析不仅可以进行，还可以进行其他操作。比如：权限管理、用户管理、角色管理、日志管理等，可以方便员工做好后期工作，提高工作效率[1]。

当前，平台的建设主要是利用Hadoop技术，这种技术可以部分配合信号系统，起到维护的作用，其中最为明显的有：详单查询、数据挖掘等业务。下一步，展示Hadoop技术自身的优势，首先是拥有成熟的数据库，统计计算业务覆盖面广，有SQL等词汇，能快速学习，其存储方式不同，节点分散，安全可靠。对于结算节点来说，都能进入map-reduce计算，大大提高了工作效率，不存在实时查询的技能，能够快速地进入查询环节。

平台功能

公告板

布告栏是比较基础的功能，它可以表现出信号系统的健康程度，如车辆、轨道、分叉等部位有异常，可以在第一时间显示信息变化。

转撤机分析

这一平台的重点是转撤机，能够实时记录转撤机范围内的转撤器，掌握动作次数和动作时间，并生成包含数据的对应线图。以上内容最大、最小值，维修人员收到相关资料后，可根据具体情况进行维修，保证后期工作正常。转修过程中，一定要借助动作次数，使维修工作科学化。在平台内部，提供的转移数量是非常精确的，也可以通过综合计算确定健康水平。

警报定位分析；

在客观上，整个信号系统中存在大量的报警信息，一致性处于离散状态，员工如果要关联故障，则更难；平台的作用是在一定时间内集中告警信息及位置，为维修人员提供工作上的便利，进行故障分析。具体来说，点式显示，也就是水平状态，表示报警和定位问题比较大，一般在轨道附近有隐患；若点分布为纵向分布，所述报警与定位不存在较大问题，表明报警和定位没有较大问题，与车辆相比，指向车体附近一般指向轨道附近，

存在隐患。

警报器和报警器分析。

讯号系统中存在着大量的报警信息，各种报警信息相互关联，相互影响，在以后的分析过程中，就呈现出相关性，可以根据一定的内容来确定报警信息，并根据分析技术找出故障发生的具体位置，便于后期维修。

报警器分析；

以前就提到过，信号系统中有大量的报警信息，分为不同的类型，在工作时还会出现统一的报警，此时也会出现同样的报警，此时需要分别对报警进行分析，了解不同报警的含义及区别，以便更快地确定信息。

应用分析

列车紧急刹车报警器也大量存在，其中比较常见的一种就是车载控制器，属于新的设计思想，具有深远的意义。列车紧急制动在操作层面上是有原因的，必须对其进行分析，才能减少事故的发生，保证列车平稳运行。文章分析了列车紧急制动报警，希望通过分析找出故障的主要原因，为今后的优化提供依据，减少故障次数。

加速制动报警器

从客观上讲，普通员工常用的方法有：序列式关联分析法，对中数据非常重要，是深挖的基础，并再次研究报警次序，由此得出了未来一段时间的具体情况，即趋势的走向，以后的商业决策可以通过这一内容来实现。研究发现，系统告警次序是有规律的，如：某些告警相互影响，相互牵连，以根因基础，才能发现规律。工作人员用一个月的时间，对应急刹车报警进行分类和分析，在不断挖掘中发现了两者之间的联系。

在研究中，从材料的内容上可以看出，紧急制动与两个方面都有联系，即失去通信，信标丢失，客观上就失去了通信，可以把它作为主要因素，信标又是次要的。这里缺少通讯，表明车载系统、轨旁系统两个方面都有通讯故障，问题比较严重，信标丢失，说明车载系统没有接收到轨道旁的信息，导致位置不作识别。维修人员的工作是根据实际情况进行分析，为后续维修提供依据。

通信中断报警。

首先，对报警位置的分析是连接列车位置，具体根据列车位置进行一系列的分析，其次，车辆运行时，报警时，在各种报警信息中，有的带有位置信息，工作人员通过对两者的关联分析，可以有效地掌握部分报警信息的含义及规律。

失灵信号报警器

通过实际应用分析，在对运营车辆进行信标丢失报警分析时，可以发现信标丢失具有一种特点，主要集中在某列车内部，且在检定时，通常是由振动疲劳引起的，然后由信标丢失，接下来的工作，由维修人员对接触面较差的地方进行处理，然后更换列车天线，才能解决根本问题，

保持稳定。

结语

在此基础上，我们认为在地铁信号系统中使用大数据平台是今后的发展趋势，在此基础上，能够全面了解和分析报警信息。能克服传统工作方式的落后，不必局限于海量数据的筛选与过滤，属于一种新型的创新技术，其具体工作原理是基于跟因，然后分析引起报警的因素，从而有针对性地分析报警与设备的相关性，为维修人员维修提供便利，使维修工作更加快速；为未来精神发展的基础。实例证明，在实际应用中，应用地铁大数据平台，确实意义深远，并能取得较好效果。一般汽车ATC作为信号系统的重要组成部分，一般汽车ATC总里程都会被截断，接报故障里程的技术进步很大，车内故障得到控制，成功率持续下降，基本脱离了传统的作业方式，不再存在以往的日检模式，现阶段更多的是采用数据分析模式。说明地铁信号系统正在走向智能化，是未来大数据时代的发展趋势。