人工智能在铁路信号故障诊断中的应用研究

潘虹

摘 要 伴随着我国科技水平的发展，人工智能被广泛应用在各个领域中。作为保障铁路安全运输的重要设备，信号设备的应用不仅可以提高铁路运输安全，还可以提高列车的指挥效率。现阶段，铁路信号系统的设计不断应用人工智能技术，传统的信号设备故障诊断技术已无法适应日趋智能化的铁路信号系统。基于此，应创新与优化铁路信号故障诊断技术与方法，建立完善的故障诊断机制，以提高故障诊断效率。本文简要分析了铁路信号设备故障的诊断方法，并对人工智能在铁路信号故障诊断中的应用展开了探讨。

关键词 人工智能;铁路信号;故障诊断;应用研究

引言

进入新世纪后，我国铁路运输行业获得极快的发展，作为人们出行的主要工具，铁路运输扮演着重要的角色，因此在速度不断提升的背景下，保障其安全运行就显得极为重要。其中保障铁路运行安全的主要设备之一为铁路信号设备，其在机车运行中发挥着无可替代的作用，更是提升铁路运行效率以及能力的重要基础，从此我们可以看出探讨和研究铁路信号设备故障诊断方法显得具有较强的现实意义。当前，国内出现的铁路信号故障种类较多，对其进行诊断的方式也多种多样。在此背景下，我们必须深入研究和分析常见的故障诊断方法，笔者在本文中以实际角度对铁道信号诊断的方法进行阐述，以期进一步提升国内铁路信号设备故障诊断的水平和质量，为铁路安全运行奠定良好的基础。

1铁路信号出现设备故障的原因

通过了解当前铁路运行情况可知，信号设备出现故障的原因主要分为以下几点：其一，铁路信号设备质量较差。由于安装在基本电路中的铁路信号设备质量不达标，导致其在长时间应用中会出现损耗、老化等问题，最终影响信号设备的工作效率，严重的还会威胁铁路运行安全;其二，维修工作不科学。对维修部门工作者而言，定期对信号设备进行维修，不仅能提升信号设备的工作效率，还可以保障铁路安全。但由于现场维修的人员没有较高的工作技能和综合素养，导致实践操作会有误差。此时，若没有对故障进行有效处理，不仅会威胁信号设备，还会产生不可预计的安全事故;其三，违章操作。对于铁路系统而言，为了保障系统运行安全，企业要对各部门工作者提出具体工作要求，但了解实践工作情况可知，大部分工作者并没有严格按照规定进行操作，最终导致工作中涌现出大量的安全故障，威胁铁路运行安全;其四，其他外界因素。铁路信号设备大部分都是安装在室外的，因此外界因素对其也有极大影响。如暴雨、雷击等，都会对信号设备造成损耗。对铁路运行来说，信号设备一直都是各部门工作者关注的基础设备。在新时代背景下，受社会经济和科学技术的影响，铁路运输安全要求也越来越高，此时就需要维修工作者利用专家系統做好信号设备故障诊断及处理工作，以此为列车稳定而安全地运行提供有效保障[1]。

2传统的铁路信号设备故障诊断方式

所谓传统的故障检测方法指的是依托工作人员扎实的工作经验，经过分析和研究发生故障的部位，经过细致的了解设备发生故障的经过，根据现场的实际情况进行全方位的处理。在此过程中常用的方法有对比法、逻辑法、代换法等等，在日常工作中这种方法具有广阔的市场，人们经常使用。技术人员首先全方位的检查铁路信号设备的故障，能够把故障的性质、部位等良好的呈现，借助良好的实验操作，能够科学的断定铁路信号设备发生故障的大致位置以及其严重程度。不仅如此，通过计算机硬件以及软件技术，还可以系统化处理常见的故障，在故障检测过程中使用传统技术，最重要的为保障正常的电路，保障电力的需求得到满足，细致化的检测设备的运行情况，最终明晰发生故障的确切部位[2]。

3人工智能在铁路信号故障诊断中的应用研究

3.1 专家系统的应用

专家系统是容纳了大量专业知识与经验的程序系统，该系统以特定领域专家的知识及经验为基础而对信号故障进行推理与判断，模拟专家的决策而进行故障的分析与诊断，并总结出适合的故障诊断策略，进而避免专家亲临信号故障现场进行故障检测。在人工智能领域当中，铁路信号设备故障诊断专家系统是实际应用率最高的铁路信号设备故障诊断方法，专家系统以计算机网络为基础，结合了程序设计、人工智能以及数据信息资源库等多项先进的技术实现了对铁路信号设备故障的高效诊断与分析，该系统在铁路系统特点的基础上进行了优化与改进，遵循推理规则而进行铁路信号设备故障的检测，并对易发故障信号的状态予以合理评判。

3.2 铁路信号设备故障解析模型技术

我们所说的解析模型法指的是依托数理统计、解析函数等相关方法综合处理信息的方法。这种方法的基础为解析数学模型，然后对此进行诊断。依托解析模型法对数学模型进行科学的建立是一种行之有效且实用的方法。所以当铁路信号系统出现故障后，系统的输出、输入关系随之而改变。在此方法中使用的高科技技术比较显著，很多具有较强研发能力和较高水平的人员参与系统的研发和建设，能够在复杂环境下的突发故障模型进行科学的处理。在检测和处理故障的过程中应该对这种方法多加考虑和使用，以便于科学的拔除故障。在检测铁路信号故障的时候，使用这种方法能够为解决措施提供有效的途径。在这种方法中体现出显著的数学思想，数学运算方法体现的比较明显，人类的智慧也体现的淋漓尽致。

3.3 混合智能诊断法的应用

这种方法是将多种诊断方式综合运用的一种较为智能化的诊断方式，这是未来铁路信号故障诊断的主要发展方向。如，在D-S证据理论基础上通过信息融合技术而建立起来的故障诊断模型就属于混合智能诊断法的一种，其将人工神经网络以及模糊逻辑诊断方法进行了融合，以这两种方式所做出的诊断结果为判断依据综合评判出信号故障的发生原因及故障点，因此，诊断结果极为可靠，应用效果也较为理想。

4结束语

铁路信号基础设备作为铁路列车安全运行的保障，在整个铁路系统中占据重要的地位。铁路单位和信号工作人员要加强对铁路信号基础设备的检修和故障诊断，对铁路信号基础设备可能会出现的问题通过检修工作尽早察觉，并研究制定出相关的解决措施，保证铁路信号系统和信号基础设备的正常工作，进而促进我国铁路运输业的发展。

参考文献

[1] 沈宇.智能分析系统在高速铁路信号系统中的应用[J].铁道通信信号，2012，48（1）：26-28.

[2] 常栓定.TJWX-2000型微机监测系统研究与分析[J].铁道工程，2007，4（2）：16-18.