基于專家系統的軌道故障監測系統設計與實現

何偉 常賽

摘? 要： 為了提高軌道交通故障監測的智能化程度，設計了基于專家系統的軌道故障監測系統。該系統分為數據采集層、傳輸層及數據處理層等三層。數據采集層利用超聲波探傷技術對軌道狀態進行檢測，檢測數據通過傳輸層發送到數據處理層。數據處理層的監測管理平臺利用專家系統模塊進行故障信息判斷，并根據故障類型給出故障處理建議，最終將故障信息及處理建議發送給維修人員。該系統利用物聯網技術遠程監測軌道故障信息，可提高軌道故障維修效率，保障廣大旅客的財產及生命安全。

關鍵詞： 專家系統; 物聯網; 軌道故障; 遠程監測; 管理平臺

中圖分類號：TP315? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2019）01-46-03

Abstract： In order to improve the intelligence of rail transit fault detection， this paper designs a track fault monitoring system based on expert system. The system is divided into three layers： data acquisition layer， transport layer and data processing layer. The data acquisition layer uses the ultrasonic flaw detection technology to detect the track state， and the detection data is sent to the data processing layer through the transport layer. The monitoring and management platform of the data processing layer uses the expert system module to judge the fault information， and provides fault handling suggestions according to the fault type， and finally sends the fault information and processing suggestions to the maintenance personnel. The system can improve the maintenance efficiency of track fault and ensure the property and life safety of the vast passengers.

Key words： expert system; Internet of Things; track fault; remote monitoring; management platform

0 引言

在信息技術革命的推動下，以計算機、網絡通信等信息通信技術為動力的信息化浪潮席卷全球。經過近10年的信息化建設，城市的經濟、文化、交通、娛樂等方面都已經和信息化的數字空間緊密融合[1-2]。鐵路車輛運行過程中，鋼軌受到摩擦，擠壓，沖擊等會產生內部損傷，鋼軌內部損傷會引起許多斷軌事故，及時發現軌道疲勞損傷、微小裂痕等隱患是鐵路安全運行的重要保障。早期軌道狀態采用人工檢測，十九世紀七十年代出現了用人力推行小車和機動的檢測小車進行檢測。隨著技術的發展，軌道檢測小車技術也得到了迅速的發展，但多數的檢測小車的工作原理都是采集數據后將現場的環境數據經初步分析后發送給技術人員，由技術人員分析判斷故障情況，或需要有技術人員干預小車的檢測過程，這樣智能程度不足，故障排除效率不高。針對現有技術的不足，為了提高軌道檢測效率，本文利用物聯網技術設計了一種基于專家系統的軌道故障監測系統，采集現場數據，利用專家系統模塊，分析故障類型并給出維修建議，降低了維修人員的技術要求，提高了故障報警速度及維修效率，保障了廣大旅客的人身財產安全。

1 系統設計

基于專家系統的軌道故障監測系統包括：故障檢測小車及故障監測管理平臺，系統結構如圖1所示。故障檢測小車中配有數據采集模塊，數據定位模塊、數據分析模塊及通信模塊。其中數據采集模塊通過超聲波探頭進行軌道裂紋探傷。超聲波探傷技術是一種運用超聲波穿入金屬材料的內部，并通過一個側面進入另一個側面，在界面邊緣發生反射的特點來檢查軌道是否存在缺陷的技術。超聲波通過探頭發射入軌道內部，遇到內部有缺陷與底面就分別產生多次反射波。數據分析模塊通過采集的反射波來判斷軌道的缺陷及分布情況[3-4]。數據通信模塊將故障信息數據發送給故障監測管理平臺的。專家系統模塊對上傳故障信息進行故障分析，并給出故障解決建議。報警模塊將故障信息及預處理方法發送到維修人員手機，維修人員獲取信息后可根據定位信息及時趕赴現場進行故障處理。該系統利用專家系統進行故障預處理，并給出解決方案，解決了維修實施人員技術參差不齊而無法及時排除故障的問題。維修人員在收到故障信息時即可根據故障解決方法的難易程度派出合適維修人員進行及時故障處理[5-6]。

2 軌道故障監測管理平臺

2.1 平臺功能

基于專家系統的軌道故障監測管理平臺主要包括：數據接收模塊，專家系統模塊，數據管理模塊，數據顯示模塊四個模塊。平臺功能結構如圖2所示。數據采集模塊獲取采集層的數據可以分為手動和自動兩種采集模式。專家系統模塊對采集到的數據進行推理判斷，根據故障類型得出故障解決方案。數據管理模塊管理系統中的各類數據，并通過數據顯示模塊利用短信報警及數據報表的形式展示數據[7-8]。

2.2 專家系統

專家系統是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統，應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題，簡而言之，專家系統是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。

專家系統基本結構如圖3所示，專家系統由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數據庫、知識獲取等6個部分構成[9]。

人機交互界面是指專家系統與用戶之間的界面，由一組程序和相應的硬件組成，用于完成專家系統的輸入輸出工作。通過專家系統的人機交互接口，領域專家輸入知識，更新和完善知識庫。系統將軌道采集數據輸入，系統則通過知識庫的規則對比，通過人機接口輸出運行結果。

知識獲取系統是專家系統中獲取知識的機構，同樣是由一組程序組成，基本任務是把知識輸入到知識庫中檢測并修改知識庫中的錯誤對知識庫進行擴充和調試等。其目的是建立起性能良好的知識庫。

知識庫是整個診斷平臺中最重要的組成部分。知識庫與推理機實現專家系統的推理機制。知識庫存儲著從領域專家處獲取的有關領域的專業知識，主要包括診斷規則、決策模型，專家經驗。推理機是構成專家系統的核心部分，其任務是模擬領域專家的思維過程，控制并執行對問題的求解。根據現場采集的實時數據，利用知識庫中的知識，按照系統設計的推理方法和控制策略進行診斷推理，診斷出相應的結果[10]。

根據專家系統的運行機制，軌道故障監測平臺通過將現場采集的數據結合行業專家經驗，利用推理機制獲取故障指導意見。

3 結論

基于專家系統的軌道故障監測系統的可實現對軌道故障進行檢測監測，并通過專家系統模塊，對采集的數據進行分析，利用專家庫進行推理，給出故障處理建議，并將故障信息和處理建議發送給維修人員，減少維修人員先出處理的難度，提高故障處理效率。經過多次試驗，證明該系統具有良好的穩定性，對現場故障信息利用專家系統可實現智能處理，系統具有一定的社會推廣價值。

參考文獻（References）：

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