鐵道信號設備集中診斷及智能分析系統技術

張亦秋

摘 ?要：鐵道信號設備在信號接收及傳輸過程中，經常會出現一些故障問題。本文就從故障診斷、分析和監測等角度出發，研究使用現代化信息技術構建網絡工作平臺，引進大數據技術和人工智能技術來防范信號故障風險的方法。首先根據工作需求做好系統結構設計、功能設計和硬件配置工作，然后選擇合適的故障診斷方法，完成系統各項功能的優化。其中，關鍵是要將抽象的數據信息以便于觀察和處理的方式呈現出來，并完成信息的傳遞、整理和存儲等一系列基礎工作任務，這要求技術人員進行系統的可視化設計及組網設計工作。

關鍵詞：鐵道信號 ?集中診斷 ?人工智能 ? 故障分析

鐵路出行是一種相對較為經濟、便捷的方式，受到受眾群體的一致認可。為了保證出行安全，通常在鐵道建設工作中，要做好通信信號的管理工作，關鍵要對鐵道當中運行的所有機電設備進行統一、集中的管理，判斷設備的運行狀態是否正常，及時發現安全風險，并第一時間處理。在這個環節中，可以嘗試融入信息技術，讓鐵道信號設備診斷及分析工作具有智能化、自動化的特點，以此來降低管理工作的難度。

1鐵道信號設備集中診斷及智能分析系統的設計方案

1.1系統結構設計

要監測設備的運行參數，關注鐵道信號連接情況，需要先進行計算機結構層的構建工作，應根據工作的基本流程和要求，完成對相應軟件的安裝。基礎監控與診斷工作的側重點要放在軌道電路、電源、外電網等信號設備上，要進行信號的輸入與輸出管理，并在實際工作中完成對設備運行信息的采集。相關系統結構設計圖如圖1所示。

圖1 信號集中檢測系統的信息采集結構圖

1.2系統功能設計

使用智能分析系統時，應當做好功能設計工作。實際上，智能分析技術主要依靠人工智能技術來完成信息篩選、識別和處理等工作。與傳統的故障處理方法相比，能夠減輕員工的工作壓力，并提升工作質量及水平。具體在完善系統功能時，不僅要保障基礎硬件設施完善，還要讓計算機系統自身具有延展性、開放性的特點，并要發揮智能系統的自主學習能力，不斷優化智能分析技術，提升集中診斷與分析的效果。另外，系統應具有安全防御能力，技術人員在設計系統時，要遵循標準管理規定，嚴格規范工作行為。

1.3硬件配置工作

在軟件系統結構設計完成后，工作人員還要進行鐵路車站內部機械裝置的配置工作。具體包括：計算機顯示器、采集機柜、通信裝置、感應裝置和線路控制設備等[1]。此外，還要完善組網設備，應保障互聯網的網絡連接狀態良好，才能確保信號的穩定傳輸狀態符合工作要求。

2在智能系統中進行鐵道信號設備故障診斷工作的方法

鐵道信號出現連接異常后，需要迅速通過智能系統進行故障診斷工作。在科技信息技術穩步發展的過程中，有效的診斷方法有以下幾種。

2.1規則推理

故障診斷工作應當具有動態化、預見性的特征，目的是科學降低故障問題的發生概率。而在系統運行過程中，使用規則推理的方式，主要是通過概括專家經驗，來完成對故障的準確判斷和細節分析。具體使用該方法時，要編寫相應的程序。當鐵道信號設備出現故障問題時，應通過系統程序的設定情況，自動對引發故障的各種原因依次進行分析，逐一推理出核心問題。

2.2故障樹

在集中診斷故障問題時，也可以在系統當中收集數據信息，構建故障樹結構。在這項工作環節當中，需要完成兩項操作：一項是進行定性分析，另一項是進行定量分析。首先，要進行故障樹編輯，輸入問題信息，篩選和判斷基本故障原因和頂事件相關信息[2]。優勢是在故障推理階段，技術人員可以依靠數據系統進行反向推理，全面找出引發鐵道信號設備故障的原因，有針對性地制定解決對策。

2.3案例推理

案例推理的診斷工作流程是：根據實際發生的故障問題類型，在案例信息庫當中查找類似事件的相關信息。重點要找出引發問題的原因和案例當中所使用的解決方案，科學分析采用相關解決方法的優缺點，依靠智能系統學習處理故障的有效方法，歸納出最佳解決思路。這個環節要使用的基礎技術包括大數據技術和人工智能技術，這是分析問題、處理問題的關鍵前提，需要保障系統運行的安全與穩定。

3鐵道信號設備故障問題的智能分析系統建設及應用要點

在集中診斷工作結束后，下一項任務就是使用信息技術進行故障的智能分析，相應系統的構建思路如下。

3.1知識庫結構

知識庫的數據采集和歸納整理工作，是決定智能分析工作效果及質量的主要因素。基于此，在構建智能系統，使用智能技術之前，必須要先安排技術人員做好對知識庫組織結構體系的建設工作。系統的構建應當以便于人們操作為前提，通常知識庫系統要與外電網模塊、電源屏、電碼化模塊相關聯，每個模塊下都會對故障進行命名并分類。因此，在系統架構時，還要對數據中各種符號、字段進行準確的定義，并應當確定系統的運行流程，提前進行流程設計工作[3]。比如，信號設備在傳遞數據后，智能系統要接受開關量和模擬量，從復雜、大量的數據信息中準確識別故障，完成集中診斷任務后，將相關信息存儲在知識庫當中，方便有序展開故障分析工作。

3.2知識庫管理

在進行知識庫系統的設計工作時，要發揮信息技術的使用價值，完成對系統的管理工作。具體要完成數據庫的建立、信息的增刪與更改等基礎操作，還要能根據工作需求完成信息的一鍵檢索。在管理任務中，可以借助人工智能技術進行信息數據的校對。由于鐵路建設規模大，實際要安裝的信號設備數量多，要使用智能系統進行故障檢測、診斷和分析等工作任務，需要設置多個信息采集點，這也是知識庫配置工作的關鍵任務之一，要能夠保證采集工作的及時性、準確性和全面性。此外，相關設計工作要嚴格參照《鐵路信號集中監測技術條件》的相關規定來完成。

3.3案例庫設計

案例庫主要是為案例推理工作提供數據信息的一種資源庫，其中所有的信息都來源于以往各種信號設備故障情況的實際處理經驗，要求工作人員在處理故障問題后，按照規定的格式將相關案例整理出來[4]。比如，要設置標題、摘要，對故障原因和維修方法進行詳細的介紹。相關案例的標題及摘要中的關鍵字段，能讓工作人員快速調取案例相關信息。新時期，技術人員還會使用人工智能技術來比對現有信號設備故障問題和以往案例的相似度，找到問題的異同點，繪制表格，用于分析和處理故障。因此，應及時、合理地給人員設定登錄案例庫、修改案例資料的權限。

3.4推理機設計

信號設備出現的故障問題有時具有一定的邏輯性，可以進行邏輯分析，而推理機的設計工作就是為了便捷地找出故障自身、故障與故障之間的邏輯關系。常用推理方法如下。

3.4.1演繹法

其技術原理是：在網絡大環境的發展前提下，根據信號設備的運作情況，通過推導的方式引出結論，前因和后果之間要有明顯的、必然的關聯，才能使用這種方法，屬于一種特殊推理方案。在故障智能分析階段，需要依靠智能技術來模擬人的思維過程，去分析和解決問題。這是目前應用頻率較高的一種技術方法，實際應用效果良好。

3.4.2歸納法

歸納法是在已知各種數據信息的前提下，通過對這些數據的對比和整合，來找出與故障問題相關的特征。此方法側重于進行數據觀察、實驗分析等工作，有一定的技術難度，對系統的智能化水平及人員操作能力都有較高的要求。在使用此技術之前，應當按時根據科技信息技術的發展情況更新系統，讓系統各項功能得以優化，為降低信號設備的診斷和分析難度奠定良好基礎。

3.4.3類比法

當兩種故障問題導致了相同的結果時，就可以通過類比的方式來分析兩種故障之間的關聯性，從中科學判斷出故障信息的共同屬性特點。實際上，鐵道信號設備出現故障的原因比較復雜，要有序展開故障分析工作，必須要總結以往的工作經驗，積極融合多種分析技術的應用優勢，共同研究出提升智能分析水平的方法。

4鐵道信號設備集中診斷及智能分析系統的可視化與組網設計

4.1可視化設計要點

4.1.1虛擬設備圖

一般在構建智能系統時，要根據各種信號設備的實際安裝位置、連接方式以及設備自身型號等多方面的因素，繪制虛擬圖形。按照實物的擺放位置，借助BIM技術或其他技術方法，完成設備平面圖、立體圖形的建設任務[5]。這主要是為了在信號設備出現故障問題時，可以根據相關數據，配合虛擬圖形展開生動化、形象化的數據分析工作，以解決故障信息過于抽象的問題。

4.1.2工作原理圖

要在工作中全面應用信息技術，完成智能系統的構建工作，需要先了解工作原理，并進行原理圖的繪制工作。這個環節常用的軟件以CAD為主，要做好擴展數據的創建、更新等工作，需要進行數據編碼，并使用專用的應用程序來收集和管理數據，還要在程序當中為數據命名。完成上述操作后，進行組件對象模型的構建任務。其特點是每個組件都可以在系統當中獨立運行，互不影響，并統一受到核心系統的管控。實際工作時，還涉及對靜態圖和動態圖的繪制工作。

4.1.3具體操作

完成可視化設計后，還要規范對可視化系統的操作行為。通常依靠計算機設備，可以實現對圖形的放大和縮小操作，還能移動圖形。對于系統中的動態圖，也有回放、慢放、倒放等功能，可以按照時間軸來獲取工作信息，判斷故障發生的時間、位置。另外，在信息技術的支持下，可視化系統當中還配備了警報裝置。當系統自動檢測到鐵道信號設備的故障問題時，窗口界面會變為醒目的紅色，并彈出對應的窗口，提醒技術人員及時處理問題。

4.2組網設計要點

4.2.1集中監測系統

在組網設計階段，應從網絡準入許可方面展開分析，選擇合適的準入協議，并做好系統架構工作。新時期，大多數物聯網技術支持下的智能系統都是以c/s架構方案為核心，應用價值較高。在此基礎上，還要實現監測網絡的全面覆蓋，讓設備運行的所有參數都能第一時間輸入到計算機系統中，進行集中、統一的遠程管理。要考慮到系統負荷問題，分析多個設備連接同一個核心系統是否會出現卡頓的情況，做好網絡并聯設計工作，從而順利完成基礎組網任務[6]。除此之外，還要保障車站內計算機基礎設施齊全，才能為信號設備集中診斷和智能分析工作提供基礎支持。

4.2.2電務專用辦公網絡

由于鐵路車站內大部分的設備都屬于機電設備，需要通過電能來啟動設備，并維持設備的良好運行狀態。基于此，技術人員在實際進行智能系統架構，開展故障診斷與分析等基礎工作時，也要進行電務專用網絡的架構工作。在相應組網設計任務中，應當專門設置故障診斷的傳感器，方便第一時間排查網絡故障，避免影響設備的良好運行狀態。

5結語

綜上所述，常用于診斷故障的方法有規則推理、故障樹及案例推理，要根據故障問題的實際特點以及基礎信息系統的架構情況進行選擇，并要從知識庫構建和管理、案例庫設計、推理機設計等角度，靈活展開智能分析工作。這項工作在信息技術的支持下，可以便捷地找出故障問題之間的關聯性，能有效降低故障管理工作的難度。新時期，技術人員還會根據人們在鐵道信號設備管理環節的基本要求，優化系統的各項功能，目的是發揮出智能系統的使用價值，排查和監管信號設備的故障問題，全面保障設備的運行安全性與穩定性。

參考文獻

[1]刁婧宇.鐵路信號集中監測智能預警及診斷系統設計與實現[D].北京：北京交通大學，2018.

[2]胡恩華.基于信號集中監測的中心智能分析系統研究[J].鐵道通信信號，2018，54（9）：4.

[3]張雯柏，彭翠云，張立都，等.鐵路信號集中監測智能分析與故障診斷測試腳本系統設計與實現[J].鐵路計算機應用，2020，29（1）：6.

[4]劉泉.鐵路智能信號電源系統監測單元的研究與應用[D].蘭州：蘭州交通大學，2019.

[5]李剛，盧佩玲.基于數據驅動的高速鐵路信號智能運維技術研究[J].鐵道運輸與經濟，2021，43（10）：7.

[6]林鵬，田宇，袁志明，等.高速鐵路信號系統運維分層架構模型研究[J].自動化學報，2021（45）：1-10.