基于物聯網的鐵路信號設備智能檢測與故障診斷系統設計

嚴金鵬

（中鐵十六局集團電氣化工程有限公司，北京 100018）

0 引言

鐵路信號設備的運行安全和可靠性對于鐵路運輸系統至關重要。在現代化鐵路網絡中，信號設備的故障或不當運行可能導致嚴重的后果，包括列車延誤、運行效率降低，甚至事故發生[1]。因此，確保信號設備的高效運行和及時故障檢測是鐵路運輸安全管理的重要組成部分。隨著物聯網技術的快速發展，其在各行各業中的應用日益廣泛，鐵路行業也不例外。物聯網技術能夠提供實時數據收集和傳輸，為鐵路信號設備的智能檢測和故障診斷提供了新的可能性。通過集成傳感器、通信網絡和數據處理平臺，物聯網不僅能夠實現實時監控，還能通過數據分析預測和診斷潛在的故障，從而極大地提高了故障處理的效率和準確性[2]。綜上所述，本文設計一種基于物聯網的鐵路信號設備智能檢測與故障診斷系統。該系統綜合利用物聯網技術、數據處理和機器學習算法，旨在實現對鐵路信號設備的高效、準確的故障檢測和診斷。

1 鐵路信號設備智能檢測系統設計

鐵路信號設備智能檢測系統包含了兩個主要方面：智能檢測技術和故障診斷策略，每個方面又包括多個關鍵組件，共同協作以提高系統的效能和精確性，系統的整體框架如圖1 所示。智能檢測技術是系統的核心組成部分，該部分包含以下算法和技術：首先是檢測算法，這部分利用了數據處理和分析技術中的機器學習算法，以實現對鐵路信號設備性能的實時監測。其次，故障模式識別模塊負責從監測到的數據中識別出異常模式和潛在故障，提供早期預警。最后，實時監控機制確保系統能夠持續跟蹤設備狀態，并在檢測到任何異常時立即作出響應。故障診斷策略部分則進一步深入，首先利用智能檢測技術收集的數據來確定故障的確切原因。接著，智能決策支持模塊提供了基于數據分析的維護和修復建議，幫助技術人員做出更加準確和高效的決策。最后，風險評估模塊對可能的故障后果進行評估，確保采取的維護措施既有效又安全。

圖1 系統整體框架

整個系統的設計將這些模塊緊密結合，形成一個綜合、高效的鐵路信號設備維護和故障診斷網絡。智能檢測技術為故障診斷策略提供了必要的數據和洞察，而故障診斷策略則利用這些信息來優化維護決策和操作。這種綜合方法不僅提高了故障檢測和處理的效率，也大大增強了系統的可靠性和安全性[3]。

1.1 軟件設計

現場終端數據采集單元嵌入式軟件的開發是系統軟件設計的一部分，嵌入式軟件的設計包括數據采集、數據存儲和遠程通信等部分，對嵌入式軟件設計的需求分析具體如下：

（1）現場終端數據采集單元與遠程云服務器需實現數據交互，可實時響應云服務器發送的數據請求指令，并上傳監測的實時數據，同時也對系統監測的數據進行定時采集并上傳至服務器數據庫。

（2）現場終端數據采集單元的主控模塊通過RS485 通信模塊連接配電網各路安裝的智能儀表，主控模塊可以分別發送相應的讀取指令至各智能儀表來獲取實時的電力數據，主要有電壓、電流、功率、電能等數據。

（3）現場終端數據采集單元的主控模塊分別發送相應的讀取指令至數據采集模塊、GNSS 授時定位模塊來獲取實時的環境數據和位置數據。

1.2 硬件電路設計

鐵路信號設備智能檢測系統的硬件電路設計主要是現場終端數據采集單元部分，數據采集單元采用模塊化的設計原則，通過按需對元器件的選型、合理的電路設計及優化的PCB 布局布線，最終完成系統硬件電路的具體實現，數據采集單元硬件電路的整體連接。數據采集單元的數據交互模塊由最小系統主控模塊、JTAG 接口模塊、數據存儲模塊、RS485 通信模塊、數據采集模塊、GNSS 授時定位模塊、NB IoT 無線通信模塊組成。

2 鐵路信號設備智能檢測方法

2.1 故障模式識別

故障模式識別旨在從檢測到的數據中識別特定的故障模式。這通常涉及分類算法，例如支持向量機（SVM）。對于一個給定的特征向量，SVM 模型嘗試找到一個決策邊界，使得：

其中，yi是類別標簽，W和b分別是模型的權重和偏差。

此外，使用聚類算法，如K-均值，也可以有效地將故障數據分組。給定數據集{x1，x2，…，xn}，K-均值算法旨在將這些點劃分為K個集群，以最小化每個點到其最近的集群中心的距離的平方和，即：

其中，μk是第k個集群的中心。

通過這些識別技術，系統能夠有效區分不同類型的故障，從而為后續的診斷和維修提供準確的依據。

2.2 實時監控機制

實時監控機制負責持續跟蹤設備狀態并立即響應任何異常。這通常需要實時數據流分析，可以使用如滑動窗口技術。假設W是窗口大小，實時性能指標Pt的計算式為：

此外，異常檢測可以使用基于閾值的方法，其中閾值根據歷史數據設定，實時數據被標記為異常，表示為：

其中，μ是長期平均值。

3 鐵路信號設備故障診斷方法

在鐵路信號設備故障診斷策略的研究中，使用深度學習和模糊邏輯方法作為診斷手段。診斷的具體流程如下。神經網絡作為機器學習與深度學習的基礎網絡，具有強大的學習能力[4]。神經網絡是由按照一定規則連接的多個神經元構成，圖2 即展示了一個全連接神經網絡，圖中的每一個圓圈都代表一個神經元，每條線表示神經元之間的連接。神經網絡中的神經元按照層來布局，圖2 中左側的層是輸入層，負責接收輸入數據；右側的層是輸出層，神經網絡從該層中輸出數據。輸入層和輸出層之間的層為隱藏層。Transformer 是以注意力機制為基礎所搭建的模型，整個網絡結構完全由注意力機制組成，其最初被應用到自然語言處理任務中，之后隨著大量學者的應用和改進，逐漸被應用到計算機視覺、時間序列預測等其他深度學習任務中。

圖2 全連接神經網絡

首先，通過深度學習模型卷積神經網絡（CNN）對信號數據進行特征提取。這一過程涉及卷積運算：

其中，w是卷積核，x是輸入數據。

在提出的鐵路信號設備故障診斷策略中，結合深度學習和模糊邏輯的實質性做法涉及先進的數據處理和分析方法。通過深度學習特別是CNN 的應用，系統能夠有效地從原始信號中提取出關鍵特征，這一步驟是診斷的基礎。隸屬度函數在模糊邏輯中用于處理這些特征的不確定性，增強系統在面對模糊數據時的判斷能力。

4 系統測試與評估

4.1 系統運行環境搭建

深度學習算法在運行過程中會占用大量的計算資源和內存，對機器性能的要求較高，如果沒有強大的算力平臺支持，在模型訓練的過程中很可能會因為電腦算力不足導致訓練中斷。圖形處理器（Graphic Process Unit，GPU）的設計就是專門為了進行復雜的圖像處理，其擁有強大的浮點運算能力，善于處理大量數據，本文搭建的深度學習環境為GPU 版本，具體配置如表1 所示。

表1 環境配置

4.2 系統實驗結果與分析

在對基于物聯網的鐵路信號設備智能檢測與故障診斷系統進行綜合測試后，得出如表2 所示的系統在關鍵性能指標上的實際表現，包括響應時間、準確率和穩定性等方面的性能評估結果。

表2 系統測試結果

表2 測試結果表明，系統能夠高效準確地檢測和診斷鐵路信號設備中的故障。此外，系統在數據處理效率和故障診斷精度方面的卓越表現，進一步證明了其在實際應用中的可靠性和有效性。這些測試結果不僅強調了系統在技術層面的先進性，還突顯了其在實際鐵路信號設備維護和安全管理中的應用潛力。

5 結語

本研究成功設計并實施了一種基于物聯網的鐵路信號設備智能檢測與故障診斷系統。通過整合先進的數據收集技術、機器學習算法和智能故障診斷策略，該系統在提高鐵路信號設備故障檢測的效率和準確性方面表現出色。系統的響應時間、準確率和穩定性等關鍵性能指標均達到或超過預期目標，證明了其在實際應用中的有效性和可靠性。系統的實施不僅提高了鐵路信號設備故障診斷的效率，還為鐵路運輸安全管理提供了強大的技術支持。其高準確率的故障檢測能力和及時的故障診斷為鐵路運營的安全性和可靠性提供了重要保障。