鐵路信號設備故障知識圖譜構建與應用研究

關鍵詞：信號設備；故障診斷；知識圖譜；多元異構信息融合；智能運維

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.04.049

中圖分類號：U284 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）04-0144-05

Abstract：Railway signaling equipment is the cornerstone of the railway control systemand plays a vital role in ensuring safe and eficient railwayoperation.Improving the eficiencyoffault handling ofrailway signaling equipment is directlyrelated to improving theoverall operation and maintenance quality.The applicationof knowledge graphs in railway signaling equipment fault management provides arevolutionary method to improve fault handling effciency. Knowledge graphs can fuse various types of information， perform multi-heterogeneous information fusion，and achieve automatic diagnosis and fault-assisted maintenance through graph reasoning.This feature greatly improves the effciency of the fault management processThis article conducts an in-depth study ofthe construction process of a knowledge graph specifically designed for fault diagnosis of railway signaling equipment. It also proposes an application architecture and functional framework specifically for fault diagnosis of railway signaling equipment， making fulluseof the advantages of the knowledge graph.The framework helps integrate various data sources and supports advanced inference mechanisms to accurately identifyand diagnose faults. Inaddition，this paper illustrates the practical significance of knowledge graph-based methods in fault repair.By providing auxiliary maintenance support， the system can significantly reduce downtime and improve the reliability of railway operations.

Keywords： signal equipment; fault diagnosis; knowledge graph; multi-heterogeneous information fusion; intelligentoperationand maintenance

研究背景

鐵路信號設備在保障鐵路安全高效運行中發揮著重要作用，保持設備的最佳狀態是保證列車安全可靠運行的關鍵。隨著鐵路網絡的擴大、運行速度和運量的提高，對信號設備安全性和可靠性的要求也越來越高。以往在鐵路信號設備運維中，主要依靠人工經驗和知識積累，參考各類監控系統采集的設備監測數據和預警數據進行故障分析[1，在信息有限條件下做出的決策，往往具有主觀性、隨機性，會因相關人員不同的知識背景，造成相異的判斷。這些局限性，阻礙了對設備故障的準確定位，并難以制定有針對性的設備維護維修策略。在這種鐵路信號設備故障分析模式下，往往導致故障診斷效率低下、準確率下降，這更凸顯了信號設備故障智能化診斷的必要性。

大數據和人工智能的出現，為實現智能化的故障診斷提供了技術可行性[2]。知識圖譜作為一項數智化技術，可將多樣化、多元異構數據轉化為語義豐富的知識服務。知識圖譜可對語義化設備故障相關數據進行深度挖掘和智能應用，從而對設備故障進行有效分析。

近年來，知識圖譜技術在各行業的設備運維領域中得到廣泛研究與應用。首先在電力行業，高暢等將知識圖譜應用于核電設備健康管理知識建模與分析中，提升了核電設備的維修效率[3]；牟天昊、李少遠在流程工業控制系統中構建知識圖譜，提升了工控領域設備的故障判斷速度[4]；蔡安江、張妍、任志剛在能源行業中，將知識圖譜應用到了煤礦開采設備的故障診斷中[5]。在鐵路領域[6-9]也通過構建鐵路設備事故故障部位知識圖譜，實現了設備故障關聯分析和原因推薦。基于在各行業設備故障診斷中知識圖譜的應用情況，本文提出了一套針對鐵路信號設備故障診斷的故障知識圖譜應用架構和功能框架。

2基于知識圖譜的鐵路信號設備故障診斷應用架構

2.1技術架構

針對已有信號設備監測系統和人工診斷方法的不足，為確保鐵路信號系統運行安全，利用知識圖譜技術，構建鐵路信號設備智能故障診斷體系架構。該體系架構由以下3層構成，包含基礎數據湖、信號設備維修知識圖譜和信號設備故障診斷應用，旨在實現信號設備故障的智能診斷和輔助維修。在該體系架構下，基礎數據湖層負責匯集和存儲信號設備有關全生命周期數據；在信號維修知識圖譜層，將基礎數據湖數據轉化為結構化的知識圖譜，實現知識的融合和模型構建，并確保知識圖譜實體的唯一性、準確性；應用層則基于知識圖譜，在圖算法服務基礎上，實現各種故障模式識別、故障推理以及故障定位，并進行知識和推理結果的可視化，將故障診斷結果和輔助維修建議等以直觀的形式展示。通過三層架構的有機結合，實現了從數據到知識，再到應用推理的完整功能框架，為鐵路信號設備的智能故障診斷提供了技術支撐。

2.2鐵路信號設備基礎數據湖

基礎數據湖層，是鐵路信號設備智能故障診斷體系架構的基礎，它匯集了鐵路信號設備全生命周期各類數據，為上層知識圖譜構建提供數據支撐。這些數據包括設備基礎信息、設備維修維護記錄和故障記錄等結構化、非結構化數據。具體而言，數據湖通過各類數據采集方式，匯聚設備履歷數據、設備維修數據、設備巡檢數據、設備設計圖紙、設備巡檢流程、規范文檔、設備故障記錄和信號設備監測數據以及設備監測系統報警數據等。這些數據全面記載設備自上道以來的全生命周期事件，包括上道、運行、運維、換件、故障等各階段信息。

為有效支持上述多元異構數據的存儲和管理，基礎數據湖采用了混合數據庫架構，根據不同數據類型的特點選擇最適合的數據庫進行存儲。具體包括以下幾種存儲組件：

（1）NoSQL文檔數據庫，擅長存儲和管理非結構化數據，如信號設備監測數據等，支持靈活數據模型，適應數據結構變化，擴展性強，適合處理大量監測數據。（2）關系型數據庫，用于存儲和管理結構化數據，如信號設備配置信息等，提供事務支持和數據一致性保障，確保關鍵業務數據準確可靠。（3）內存數據庫，處理高并發、低延遲數據訪問請求，如實時監控數據，響應速度快，支持復雜緩存策略，提升系統性能。（4）全文搜索引擎，處理大規模文本數據搜索分析，如設備維護手冊等，分布式架構和全文索引能力，快速檢索信息，支持故障診斷。

（5）分布式文件系統：存儲非結構化原始語料文件。

以上數據庫協同工作，形成了一個完整的數據存儲和管理體系。MongoDB和MySQL負責原始數據的存儲，Redis提供高速緩存支持，ElasticSearch則負責文本數據的索引和檢索。通過這種多數據庫協作的方式，基礎數據湖能夠高效地管理各類數據，為知識圖譜的構建提供堅實的數據基礎。

2.3鐵路信號設備故障診斷知識圖譜構建技術

鐵路信號設備故障診斷知識圖譜的構建技術主要由知識獲取、知識對齊以及知識存儲三大技術組成。在知識獲取方面，本系統運用了諸如命名實體識別、關系抽取、三元組抽取等技術[10]，這些技術能夠通過對設備故障記錄中的文本數據進行深入的上下文語義分析，從而有效地從非結構化文本數據中提取出與故障緊密相關的關鍵信息。在知識對齊方面，本系統通過實體對齊、實體去重、實體鏈接計算等[技術，有效地整合相同、相關聯以及可能產生歧義的故障結構化數據。在知識存儲環節，將這些設備故障知識以圖形化的形式存儲在數據庫中，最后選擇高性能圖數據庫來確保數據的穩定存儲與高效檢索。

2.4鐵路信號設備故障診斷知識圖譜應用

知識圖譜信號設備故障診斷應用是鐵路信號設備智能故障診斷體系架構的頂層，它基于下層的知識圖譜，面向用戶提供故障診斷和輔助維修服務。應用層基于信號設備故障診斷知識圖譜，通過包括“多跳”檢索和貝葉斯網絡、圖深度學習等圖推理算法，實現面向鐵路信號專業設備故障診斷和故障定位功能。并可以查詢、搜索和問答類型等應用形式，向用戶提供靈活的設備故障診斷服務。具體而言，鐵路信號設備故障診斷知識圖譜應用利用圖搜索、圖遍歷、圖推理以及圖表示深度學習等技術，實現了以下故障診斷功能：

（1）故障模式識別：在傳統設備故障樹、故障案例描述基礎上，通過在知識圖譜上遍歷分析設備的相關故障現象、報警指標間關聯關系，識別可能的故障模式和失效途徑。系統能夠根據當前設備狀態數據，通過對知識圖譜遍歷結果，實現故障模式匹配，從而判斷設備可能出現的故障類型。并通過故障模式匹配結果，直觀展示故障的原因、定位和可能的處理方法。

（2）失效路徑分析：基于貝葉斯網絡的圖推理技術，分析設備由當前狀態到轉轍機無表示故障、軌道電路分路不良等完全故障的傳播路徑和影響范圍，幫助用戶了解故障的連鎖反應和潛在風險。

（3）故障定位：通過綜合分析設備狀態、故障現象和歷史數據，精確定位故障發生的位置和原因，減少故障排查的時間和成本。

（4）故障模式發現：通過圖深度學習，發現設備狀態、故障現象和設備維修之間的隱含關系，并通過更新、擴展知識圖譜內容，形成新的故障模式，以動態反映設備新的故障傳播鏈路。

在實際現場工區的故障分析過程中，通過以上基于知識圖譜的鐵路信號設備故障診斷功能可有效減少故障定位時間，降低對設備圖紙、故障記錄、設備履歷等資料查找時間，最終減少設備故障查找時間，節約設備故障處理成本。

3 鐵路信號設備故障診斷知識圖譜構建過程

3.1鐵路信號設備故障本體模式設計

在構建鐵路信號設備故障知識圖譜的過程中，首要環節在于本體模式設計。此步驟涉及對基礎數據湖中多元且結構各異的數據進行分析與整合。通過這樣的處理，明確與信號設備故障診斷緊密相關的實體單元、實體單元間的關聯以及知識表達模式。最終，設備故障的相關數據被系統地組織并轉化為知識圖譜的結構形式。

本體模式是數據層之上的框架，旨在實現數據標準化管理與限制。在知識圖譜構建中，本體庫常作為核心模式層。本體是對現實世界事物共性特征的抽象，反映事物本質與概念。針對信號設備運維業務，本方案采用自頂向下構建策略。首先，從專家審核的數據源中提取模式層的本體庫結構；其次，基于本體庫形成數據模式；然后，將數據中抽取的實體與模式匹配；最后，將實體加入知識庫，構建完整數據層。作為本體模式構成，其中節點包括了設備、器材、檢測指標、車站、線路、設備廠家、風險源、設備告警、故障模式、故障現象、故障原因、異常業務事件、檢測方法、維修處置、故障指標等。關系則包含了原因、所屬車站、所屬線路、構成器材、指標為、原因、定位、處置方法、檢測方法、導致、現象為、設備風險、設備維修、設備告警等。信號設備故障診斷相關的本體模式結構如圖2所示。

3.2鐵路信號設備故障診斷知識抽取

在已經搭建好的知識圖譜本體模式下，構建知識圖譜數據層。具體而言，數據層的構建需要經過知識抽取、知識融合、知識加工及知識更新等一系列的基本步驟。

知識抽取是在本體模式層所定義組織架構指導下，通過命名實體識別等一系列知識抽取方法從非（半）結構化數據中獲取實體，并通過規則定義、統計方法、深度學習方法，來識別實體間關系以及屬性等。知識提取過程將結合鐵路信號設備臺賬、設備構成、設備操作及維護手冊、故障維修記錄、故障分析流程圖、設備故障分析案例、故障維護臺賬、專家及維修人員訪談記錄等數據，提取與設備故障診斷相關的實體及關系。

3.3鐵路信號設備故障知識質量管理

在上述基本的知識抽取環節完成后，還需要進行知識融合和知識更新過程，以進一步提升故障診斷知識圖譜的質量。

知識融合的過程實際上是對知識抽取環節中獲取的實體進行深入的清洗和整合的過程。它的核心目標在于提升知識的準確性和可靠性，通過實體消歧和共指消解等技術手段，消除數據中的歧義和冗余，以及糾正可能存在的錯誤。具體而言，知識融合包括實體對齊和實體消歧兩種主要操作方法。前者旨在確保不同來源或不同表示形式的實體能夠被正確識別和對應，后者則著重解決同一實體在不同上下文或數據源中可能存在的不同表示問題。

知識更新則是在知識圖譜的應用過程中，持續對其中的知識進行質量評估和時效性檢查的重要環節。它要求根據知識的最新發展和變化，對圖譜中的內容進行更新和修正，以確保圖譜能夠反映當前最準確、最及時的知識狀態。

3.4鐵路信號設備故障診斷知識圖譜擴展

知識圖譜是一個動態演進的系統，需要隨著業務的發展和知識積累，不斷更新和擴展。信號設備故障診斷知識動態擴展是確保知識圖譜持續有效的關鍵環節，它通過不斷更新和優化知識內容，提升知識圖譜的知識質量和應用價值。

知識拓展分為兩個方面：

（1）本體模式擴展：隨著對信號設備故障診斷領域理解的深入，需要不斷優化和擴展本體模式。這包括添加新的實體類型、關系類型，以及調整現有的本體結構，使其更好地反映信號設備故障診斷領域知識的特點和需求。例如，隨著新型信號設備類型的投入使用，需要在本體中添加相應的設備類型和屬性特性。

（2）知識內容更新：隨著新的故障案例和維修經驗的積累，需要不斷更新知識圖譜中的具體內容。這包括添加新的實體實例、關系實例，以及更新現有實體的屬性值。例如，當發現新的故障類型或處理方法時，需要將其添加到知識圖譜中，并建立與相關實體的關聯關系。

鐵路信號設備故障診斷應用架構和功能框架

4.1基于知識圖譜的鐵路信號設備故障診斷應用服務

基于知識圖譜的鐵路信號設備故障診斷應用服務，提供一系列圖計算、圖推理相關基礎功能，以支持上層的故障診斷和輔助維修應用。這些基礎服務通過對知識圖譜的圖計算和圖推理能力，實現各類面向鐵路信號設備故障診斷的智能應用，滿足專家級故障診斷業務需求。基于知識圖譜的基礎應用服務主要包括以下幾個方面：

（1）知識檢索：提供基于知識圖譜的多跳檢索功能，支持故障現象回溯和傳播鏈路探索。通過多跳路徑分析，能夠從設備內部不同器材間的傳播關系出發，追溯故障現象的根源，并分析跨設備的影響路徑。

（2）相似圖計算：計算知識圖譜中實體和關系的相似度，發現與當前設備狀態和故障現象集匹配的故障模式。該服務利用最大圖匹配等技術，分析實體間結構相似性和語義相似性匹配關系，支持相似案例檢索和故障模式識別。

（3）基于貝葉斯網絡的可靠性分析：貝葉斯網絡是一種基于概率推理的圖模型，用于表示變量之間的依賴關系。在鐵路信號設備故障診斷中，貝葉斯網絡可以用于故障推演和風險判斷。通過構建設備狀態、故障模式和風險因素之間的有向無環圖，結合條件概率，可以動態更新網絡中參數節點的后驗概率，從而實現對設備故障的實時推演和風險評估。

（4）知識問答：基于自然語言處理技術，理解用戶的問題，并從知識圖譜中檢索答案。該服務能夠處理復雜的自然語言問題，將其轉化為知識圖譜查詢，并以知識圖譜形式返回答案，并提供直觀便捷的知識獲取結果顯示方式。特別是對于設備故障問診場景，還可以通過引入思維鏈技術，通過知識圖譜多跳推理，逐步聚焦故障定位的主要影響事件和影響要素。

（5）基于圖深度學習的隱性故障模式發現：利用圖深度學習模型的強大能力，對知識圖譜中的海量數據進行挖掘和分析，自動識別出潛在的隱性故障模式和推理規則。

4.2基于知識圖譜的鐵路信號設備故障診斷應用場景分類

基于知識圖譜的故障診斷應用可以應用于多種場景，根據應用目標和功能特點，可以將其分為以下三類：

（1）故障診斷與輔助維修類應用：這類應用主要面向一線維修人員，提供故障診斷和維修指導服務。它通過關聯分析設備狀態和故障現象，結合知識圖譜中的故障模式表示描述，快速定位故障原因，并提供針對性的維修建議。典型應用包括故障原因分析、維修方案推薦和維修過程指導等。這類應用能夠顯著提高故障處理的效率和準確性，減少設備停機時間。

（2）知識問答與決策支持類應用：這類應用主要面向技術人員和決策者，提供知識咨詢和決策支持服務。它通過自然語言交互方式，使用戶能夠方便地獲取設備知識、相關事件和故障信息，支持復雜的知識查詢和分析，并通過思維鏈和圖深度學習，對相關事件關聯路徑進行可視化展示，發現關聯路徑中隱性鏈路，從而為復雜故障場景提供決策支持等。

（3）設備風險分析與預測類應用：這類應用主要面向預防性維護和設備風險管理，提供設備風險量化評估和故障預測服務。它通過分析設備歷史運行狀態間遷移規律，在知識圖譜中構建貝葉斯網絡，實現故障演化模式的表達，并通過條件概率推理預測設備可能出現的故障和風險。典型應用包括設備可靠性分析、故障演化鏈路預測和故障預警等。

這三類應用場景相互補充，共同構成了一個完整的設備故障診斷應用體系。它們分別從故障處理、規則模式發現和風險預防三個方面，為鐵路信號設備故障的運維提供全面的知識支持，有效提升了設備運維的智能化水平和效率。

5 結束語

本文提出基于知識圖譜的鐵路信號設備故障診斷智能應用框架，融合多元異構數據，構建完整故障診斷知識體系，實現全鏈路智能化。該框架采用三層架構：基礎數據湖、知識圖譜層及信號設備故障診斷應用層，兼顧設備特性與診斷需求，促進數據、知識與應用深度融合。研究詳述了知識圖譜構建的關鍵技術，涵蓋本體模式設計、知識抽取、質量管理和擴展等環節，保障知識圖譜質量與可用性。同時，開發了基于知識圖譜的故障診斷應用，涵蓋知識檢索、相似圖計算、可靠性分析、知識問答、隱性故障模式發現等基礎應用服務，以及故障診斷、輔助維修、決策支持、風險預測等應用功能。實踐證明，此方法可顯著提升故障處理效率與運維質量，助力鐵路信號專業優化設備故障處置流程與維修管理標準，保障鐵路運輸安全可靠。

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