铁道信号设备集中诊断及智能分析系统技术

张亦秋

摘  要：铁道信号设备在信号接收及传输过程中，经常会出现一些故障问题。本文就从故障诊断、分析和监测等角度出发，研究使用现代化信息技术构建网络工作平台，引进大数据技术和人工智能技术来防范信号故障风险的方法。首先根据工作需求做好系统结构设计、功能设计和硬件配置工作，然后选择合适的故障诊断方法，完成系统各项功能的优化。其中，关键是要将抽象的数据信息以便于观察和处理的方式呈现出来，并完成信息的传递、整理和存储等一系列基础工作任务，这要求技术人员进行系统的可视化设计及组网设计工作。

关键词：铁道信号  集中诊断  人工智能   故障分析

鐵路出行是一种相对较为经济、便捷的方式，受到受众群体的一致认可。为了保证出行安全，通常在铁道建设工作中，要做好通信信号的管理工作，关键要对铁道当中运行的所有机电设备进行统一、集中的管理，判断设备的运行状态是否正常，及时发现安全风险，并第一时间处理。在这个环节中，可以尝试融入信息技术，让铁道信号设备诊断及分析工作具有智能化、自动化的特点，以此来降低管理工作的难度。

1铁道信号设备集中诊断及智能分析系统的设计方案

1.1系统结构设计

要监测设备的运行参数，关注铁道信号连接情况，需要先进行计算机结构层的构建工作，应根据工作的基本流程和要求，完成对相应软件的安装。基础监控与诊断工作的侧重点要放在轨道电路、电源、外电网等信号设备上，要进行信号的输入与输出管理，并在实际工作中完成对设备运行信息的采集。相关系统结构设计图如图1所示。

图1 信号集中检测系统的信息采集结构图

1.2系统功能设计

使用智能分析系统时，应当做好功能设计工作。实际上，智能分析技术主要依靠人工智能技术来完成信息筛选、识别和处理等工作。与传统的故障处理方法相比，能够减轻员工的工作压力，并提升工作质量及水平。具体在完善系统功能时，不仅要保障基础硬件设施完善，还要让计算机系统自身具有延展性、开放性的特点，并要发挥智能系统的自主学习能力，不断优化智能分析技术，提升集中诊断与分析的效果。另外，系统应具有安全防御能力，技术人员在设计系统时，要遵循标准管理规定，严格规范工作行为。

1.3硬件配置工作

在软件系统结构设计完成后，工作人员还要进行铁路车站内部机械装置的配置工作。具体包括：计算机显示器、采集机柜、通信装置、感应装置和线路控制设备等[1]。此外，还要完善组网设备，应保障互联网的网络连接状态良好，才能确保信号的稳定传输状态符合工作要求。

2在智能系统中进行铁道信号设备故障诊断工作的方法

铁道信号出现连接异常后，需要迅速通过智能系统进行故障诊断工作。在科技信息技术稳步发展的过程中，有效的诊断方法有以下几种。

2.1规则推理

故障诊断工作应当具有动态化、预见性的特征，目的是科学降低故障问题的发生概率。而在系统运行过程中，使用规则推理的方式，主要是通过概括专家经验，来完成对故障的准确判断和细节分析。具体使用该方法时，要编写相应的程序。当铁道信号设备出现故障问题时，应通过系统程序的设定情况，自动对引发故障的各种原因依次进行分析，逐一推理出核心问题。

2.2故障树

在集中诊断故障问题时，也可以在系统当中收集数据信息，构建故障树结构。在这项工作环节当中，需要完成两项操作：一项是进行定性分析，另一项是进行定量分析。首先，要进行故障树编辑，输入问题信息，筛选和判断基本故障原因和顶事件相关信息[2]。优势是在故障推理阶段，技术人员可以依靠数据系统进行反向推理，全面找出引发铁道信号设备故障的原因，有针对性地制定解决对策。

2.3案例推理

案例推理的诊断工作流程是：根据实际发生的故障问题类型，在案例信息库当中查找类似事件的相关信息。重点要找出引发问题的原因和案例当中所使用的解决方案，科学分析采用相关解决方法的优缺点，依靠智能系统学习处理故障的有效方法，归纳出最佳解决思路。这个环节要使用的基础技术包括大数据技术和人工智能技术，这是分析问题、处理问题的关键前提，需要保障系统运行的安全与稳定。

3铁道信号设备故障问题的智能分析系统建设及应用要点

在集中诊断工作结束后，下一项任务就是使用信息技术进行故障的智能分析，相应系统的构建思路如下。

3.1知识库结构

知识库的数据采集和归纳整理工作，是决定智能分析工作效果及质量的主要因素。基于此，在构建智能系统，使用智能技术之前，必须要先安排技术人员做好对知识库组织结构体系的建设工作。系统的构建应当以便于人们操作为前提，通常知识库系统要与外电网模块、电源屏、电码化模块相关联，每个模块下都会对故障进行命名并分类。因此，在系统架构时，还要对数据中各种符号、字段进行准确的定义，并应当确定系统的运行流程，提前进行流程设计工作[3]。比如，信号设备在传递数据后，智能系统要接受开关量和模拟量，从复杂、大量的数据信息中准确识别故障，完成集中诊断任务后，将相关信息存储在知识库当中，方便有序展开故障分析工作。

3.2知识库管理

在进行知识库系统的设计工作时，要发挥信息技术的使用价值，完成对系统的管理工作。具体要完成数据库的建立、信息的增删与更改等基础操作，还要能根据工作需求完成信息的一键检索。在管理任务中，可以借助人工智能技术进行信息数据的校对。由于铁路建设规模大，实际要安装的信号设备数量多，要使用智能系统进行故障检测、诊断和分析等工作任务，需要设置多个信息采集点，这也是知识库配置工作的关键任务之一，要能够保证采集工作的及时性、准确性和全面性。此外，相关设计工作要严格参照《铁路信号集中监测技术条件》的相关规定来完成。

3.3案例库设计

案例库主要是为案例推理工作提供数据信息的一种资源库，其中所有的信息都来源于以往各种信号设备故障情况的实际处理经验，要求工作人员在处理故障问题后，按照规定的格式将相关案例整理出来[4]。比如，要设置标题、摘要，对故障原因和维修方法进行详细的介绍。相关案例的标题及摘要中的关键字段，能让工作人员快速调取案例相关信息。新时期，技术人员还会使用人工智能技术来比对现有信号设备故障问题和以往案例的相似度，找到问题的异同点，绘制表格，用于分析和处理故障。因此，应及时、合理地给人员设定登录案例库、修改案例资料的权限。

3.4推理机设计

信号设备出现的故障问题有时具有一定的逻辑性，可以进行逻辑分析，而推理机的设计工作就是为了便捷地找出故障自身、故障与故障之间的逻辑关系。常用推理方法如下。

3.4.1演绎法

其技术原理是：在网络大环境的发展前提下，根据信号设备的运作情况，通过推导的方式引出结论，前因和后果之间要有明显的、必然的关联，才能使用这种方法，属于一种特殊推理方案。在故障智能分析阶段，需要依靠智能技术来模拟人的思维过程，去分析和解决问题。这是目前应用频率较高的一种技术方法，实际应用效果良好。

3.4.2归纳法

归纳法是在已知各种数据信息的前提下，通过对这些数据的对比和整合，来找出与故障问题相关的特征。此方法侧重于进行数据观察、实验分析等工作，有一定的技术难度，对系统的智能化水平及人员操作能力都有较高的要求。在使用此技术之前，应当按时根据科技信息技术的发展情况更新系统，让系统各项功能得以优化，为降低信号设备的诊断和分析难度奠定良好基础。

3.4.3类比法

当两种故障问题导致了相同的结果时，就可以通过类比的方式来分析两种故障之间的关联性，从中科学判断出故障信息的共同属性特点。实际上，铁道信号设备出现故障的原因比较复杂，要有序展开故障分析工作，必须要总结以往的工作经验，积极融合多种分析技术的应用优势，共同研究出提升智能分析水平的方法。

4铁道信号设备集中诊断及智能分析系统的可视化与组网设计

4.1可视化设计要点

4.1.1虚拟设备图

一般在构建智能系统时，要根据各种信号设备的实际安装位置、连接方式以及设备自身型号等多方面的因素，绘制虚拟图形。按照实物的摆放位置，借助BIM技术或其他技术方法，完成设备平面图、立体图形的建设任务[5]。这主要是为了在信号设备出现故障问题时，可以根据相关数据，配合虚拟图形展开生动化、形象化的数据分析工作，以解决故障信息过于抽象的问题。

4.1.2工作原理图

要在工作中全面应用信息技术，完成智能系统的构建工作，需要先了解工作原理，并进行原理图的绘制工作。这个环节常用的软件以CAD为主，要做好扩展数据的创建、更新等工作，需要进行数据编码，并使用专用的应用程序来收集和管理数据，还要在程序当中为数据命名。完成上述操作后，进行组件对象模型的构建任务。其特点是每个组件都可以在系统当中独立运行，互不影响，并统一受到核心系统的管控。实际工作时，还涉及对静态图和动态图的绘制工作。

4.1.3具体操作

完成可视化设计后，还要规范对可视化系统的操作行为。通常依靠计算机设备，可以实现对图形的放大和缩小操作，还能移动图形。对于系统中的动态图，也有回放、慢放、倒放等功能，可以按照时间轴来获取工作信息，判断故障发生的时间、位置。另外，在信息技术的支持下，可视化系统当中还配备了警报装置。当系统自动检测到铁道信号设备的故障问题时，窗口界面会变为醒目的红色，并弹出对应的窗口，提醒技术人员及时处理问题。

4.2组网设计要点

4.2.1集中监测系统

在组网设计阶段，应从网络准入许可方面展开分析，选择合适的准入协议，并做好系统架构工作。新时期，大多数物联网技术支持下的智能系统都是以c/s架构方案为核心，应用价值较高。在此基础上，还要实现监测网络的全面覆盖，让设备运行的所有参数都能第一时间输入到计算机系统中，进行集中、统一的远程管理。要考虑到系统负荷问题，分析多个设备连接同一个核心系统是否会出现卡顿的情况，做好网络并联设计工作，从而顺利完成基础组网任务[6]。除此之外，还要保障车站内计算机基础设施齐全，才能为信号设备集中诊断和智能分析工作提供基础支持。

4.2.2电务专用办公网络

由于铁路车站内大部分的设备都属于机电设备，需要通过电能来启动设备，并维持设备的良好运行状态。基于此，技术人员在实际进行智能系统架构，开展故障诊断与分析等基础工作时，也要进行电务专用网络的架构工作。在相应组网设计任务中，应当专门设置故障诊断的传感器，方便第一時间排查网络故障，避免影响设备的良好运行状态。

5结语

综上所述，常用于诊断故障的方法有规则推理、故障树及案例推理，要根据故障问题的实际特点以及基础信息系统的架构情况进行选择，并要从知识库构建和管理、案例库设计、推理机设计等角度，灵活展开智能分析工作。这项工作在信息技术的支持下，可以便捷地找出故障问题之间的关联性，能有效降低故障管理工作的难度。新时期，技术人员还会根据人们在铁道信号设备管理环节的基本要求，优化系统的各项功能，目的是发挥出智能系统的使用价值，排查和监管信号设备的故障问题，全面保障设备的运行安全性与稳定性。

参考文献

[1]刁婧宇.铁路信号集中监测智能预警及诊断系统设计与实现[D].北京：北京交通大学，2018.

[2]胡恩华.基于信号集中监测的中心智能分析系统研究[J].铁道通信信号，2018，54（9）：4.

[3]张雯柏，彭翠云，张立都，等.铁路信号集中监测智能分析与故障诊断测试脚本系统设计与实现[J].铁路计算机应用，2020，29（1）：6.

[4]刘泉.铁路智能信号电源系统监测单元的研究与应用[D].兰州：兰州交通大学，2019.

[5]李刚，卢佩玲.基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术研究[J].铁道运输与经济，2021，43（10）：7.

[6]林鹏，田宇，袁志明，等.高速铁路信号系统运维分层架构模型研究[J].自动化学报，2021（45）：1-10.