人工智能在鐵路信號故障診斷中的應用研究

潘虹

摘 要 伴隨著我國科技水平的發展，人工智能被廣泛應用在各個領域中。作為保障鐵路安全運輸的重要設備，信號設備的應用不僅可以提高鐵路運輸安全，還可以提高列車的指揮效率。現階段，鐵路信號系統的設計不斷應用人工智能技術，傳統的信號設備故障診斷技術已無法適應日趨智能化的鐵路信號系統。基于此，應創新與優化鐵路信號故障診斷技術與方法，建立完善的故障診斷機制，以提高故障診斷效率。本文簡要分析了鐵路信號設備故障的診斷方法，并對人工智能在鐵路信號故障診斷中的應用展開了探討。

關鍵詞 人工智能;鐵路信號;故障診斷;應用研究

引言

進入新世紀后，我國鐵路運輸行業獲得極快的發展，作為人們出行的主要工具，鐵路運輸扮演著重要的角色，因此在速度不斷提升的背景下，保障其安全運行就顯得極為重要。其中保障鐵路運行安全的主要設備之一為鐵路信號設備，其在機車運行中發揮著無可替代的作用，更是提升鐵路運行效率以及能力的重要基礎，從此我們可以看出探討和研究鐵路信號設備故障診斷方法顯得具有較強的現實意義。當前，國內出現的鐵路信號故障種類較多，對其進行診斷的方式也多種多樣。在此背景下，我們必須深入研究和分析常見的故障診斷方法，筆者在本文中以實際角度對鐵道信號診斷的方法進行闡述，以期進一步提升國內鐵路信號設備故障診斷的水平和質量，為鐵路安全運行奠定良好的基礎。

1鐵路信號出現設備故障的原因

通過了解當前鐵路運行情況可知，信號設備出現故障的原因主要分為以下幾點：其一，鐵路信號設備質量較差。由于安裝在基本電路中的鐵路信號設備質量不達標，導致其在長時間應用中會出現損耗、老化等問題，最終影響信號設備的工作效率，嚴重的還會威脅鐵路運行安全;其二，維修工作不科學。對維修部門工作者而言，定期對信號設備進行維修，不僅能提升信號設備的工作效率，還可以保障鐵路安全。但由于現場維修的人員沒有較高的工作技能和綜合素養，導致實踐操作會有誤差。此時，若沒有對故障進行有效處理，不僅會威脅信號設備，還會產生不可預計的安全事故;其三，違章操作。對于鐵路系統而言，為了保障系統運行安全，企業要對各部門工作者提出具體工作要求，但了解實踐工作情況可知，大部分工作者并沒有嚴格按照規定進行操作，最終導致工作中涌現出大量的安全故障，威脅鐵路運行安全;其四，其他外界因素。鐵路信號設備大部分都是安裝在室外的，因此外界因素對其也有極大影響。如暴雨、雷擊等，都會對信號設備造成損耗。對鐵路運行來說，信號設備一直都是各部門工作者關注的基礎設備。在新時代背景下，受社會經濟和科學技術的影響，鐵路運輸安全要求也越來越高，此時就需要維修工作者利用專家系統做好信號設備故障診斷及處理工作，以此為列車穩定而安全地運行提供有效保障[1]。

2傳統的鐵路信號設備故障診斷方式

所謂傳統的故障檢測方法指的是依托工作人員扎實的工作經驗，經過分析和研究發生故障的部位，經過細致的了解設備發生故障的經過，根據現場的實際情況進行全方位的處理。在此過程中常用的方法有對比法、邏輯法、代換法等等，在日常工作中這種方法具有廣闊的市場，人們經常使用。技術人員首先全方位的檢查鐵路信號設備的故障，能夠把故障的性質、部位等良好的呈現，借助良好的實驗操作，能夠科學的斷定鐵路信號設備發生故障的大致位置以及其嚴重程度。不僅如此，通過計算機硬件以及軟件技術，還可以系統化處理常見的故障，在故障檢測過程中使用傳統技術，最重要的為保障正常的電路，保障電力的需求得到滿足，細致化的檢測設備的運行情況，最終明晰發生故障的確切部位[2]。

3人工智能在鐵路信號故障診斷中的應用研究

3.1 專家系統的應用

專家系統是容納了大量專業知識與經驗的程序系統，該系統以特定領域專家的知識及經驗為基礎而對信號故障進行推理與判斷，模擬專家的決策而進行故障的分析與診斷，并總結出適合的故障診斷策略，進而避免專家親臨信號故障現場進行故障檢測。在人工智能領域當中，鐵路信號設備故障診斷專家系統是實際應用率最高的鐵路信號設備故障診斷方法，專家系統以計算機網絡為基礎，結合了程序設計、人工智能以及數據信息資源庫等多項先進的技術實現了對鐵路信號設備故障的高效診斷與分析，該系統在鐵路系統特點的基礎上進行了優化與改進，遵循推理規則而進行鐵路信號設備故障的檢測，并對易發故障信號的狀態予以合理評判。

3.2 鐵路信號設備故障解析模型技術

我們所說的解析模型法指的是依托數理統計、解析函數等相關方法綜合處理信息的方法。這種方法的基礎為解析數學模型，然后對此進行診斷。依托解析模型法對數學模型進行科學的建立是一種行之有效且實用的方法。所以當鐵路信號系統出現故障后，系統的輸出、輸入關系隨之而改變。在此方法中使用的高科技技術比較顯著，很多具有較強研發能力和較高水平的人員參與系統的研發和建設，能夠在復雜環境下的突發故障模型進行科學的處理。在檢測和處理故障的過程中應該對這種方法多加考慮和使用，以便于科學的拔除故障。在檢測鐵路信號故障的時候，使用這種方法能夠為解決措施提供有效的途徑。在這種方法中體現出顯著的數學思想，數學運算方法體現的比較明顯，人類的智慧也體現的淋漓盡致。

3.3 混合智能診斷法的應用

這種方法是將多種診斷方式綜合運用的一種較為智能化的診斷方式，這是未來鐵路信號故障診斷的主要發展方向。如，在D-S證據理論基礎上通過信息融合技術而建立起來的故障診斷模型就屬于混合智能診斷法的一種，其將人工神經網絡以及模糊邏輯診斷方法進行了融合，以這兩種方式所做出的診斷結果為判斷依據綜合評判出信號故障的發生原因及故障點，因此，診斷結果極為可靠，應用效果也較為理想。

4結束語

鐵路信號基礎設備作為鐵路列車安全運行的保障，在整個鐵路系統中占據重要的地位。鐵路單位和信號工作人員要加強對鐵路信號基礎設備的檢修和故障診斷，對鐵路信號基礎設備可能會出現的問題通過檢修工作盡早察覺，并研究制定出相關的解決措施，保證鐵路信號系統和信號基礎設備的正常工作，進而促進我國鐵路運輸業的發展。

參考文獻

[1] 沈宇.智能分析系統在高速鐵路信號系統中的應用[J].鐵道通信信號，2012，48（1）：26-28.

[2] 常栓定.TJWX-2000型微機監測系統研究與分析[J].鐵道工程，2007，4（2）：16-18.