基于物联网的铁路信号设备智能检测与故障诊断系统设计

严金鹏

（中铁十六局集团电气化工程有限公司，北京 100018）

0 引言

铁路信号设备的运行安全和可靠性对于铁路运输系统至关重要。在现代化铁路网络中，信号设备的故障或不当运行可能导致严重的后果，包括列车延误、运行效率降低，甚至事故发生[1]。因此，确保信号设备的高效运行和及时故障检测是铁路运输安全管理的重要组成部分。随着物联网技术的快速发展，其在各行各业中的应用日益广泛，铁路行业也不例外。物联网技术能够提供实时数据收集和传输，为铁路信号设备的智能检测和故障诊断提供了新的可能性。通过集成传感器、通信网络和数据处理平台，物联网不仅能够实现实时监控，还能通过数据分析预测和诊断潜在的故障，从而极大地提高了故障处理的效率和准确性[2]。综上所述，本文设计一种基于物联网的铁路信号设备智能检测与故障诊断系统。该系统综合利用物联网技术、数据处理和机器学习算法，旨在实现对铁路信号设备的高效、准确的故障检测和诊断。

1 铁路信号设备智能检测系统设计

铁路信号设备智能检测系统包含了两个主要方面：智能检测技术和故障诊断策略，每个方面又包括多个关键组件，共同协作以提高系统的效能和精确性，系统的整体框架如图1 所示。智能检测技术是系统的核心组成部分，该部分包含以下算法和技术：首先是检测算法，这部分利用了数据处理和分析技术中的机器学习算法，以实现对铁路信号设备性能的实时监测。其次，故障模式识别模块负责从监测到的数据中识别出异常模式和潜在故障，提供早期预警。最后，实时监控机制确保系统能够持续跟踪设备状态，并在检测到任何异常时立即作出响应。故障诊断策略部分则进一步深入，首先利用智能检测技术收集的数据来确定故障的确切原因。接着，智能决策支持模块提供了基于数据分析的维护和修复建议，帮助技术人员做出更加准确和高效的决策。最后，风险评估模块对可能的故障后果进行评估，确保采取的维护措施既有效又安全。

图1 系统整体框架

整个系统的设计将这些模块紧密结合，形成一个综合、高效的铁路信号设备维护和故障诊断网络。智能检测技术为故障诊断策略提供了必要的数据和洞察，而故障诊断策略则利用这些信息来优化维护决策和操作。这种综合方法不仅提高了故障检测和处理的效率，也大大增强了系统的可靠性和安全性[3]。

1.1 软件设计

现场终端数据采集单元嵌入式软件的开发是系统软件设计的一部分，嵌入式软件的设计包括数据采集、数据存储和远程通信等部分，对嵌入式软件设计的需求分析具体如下：

（1）现场终端数据采集单元与远程云服务器需实现数据交互，可实时响应云服务器发送的数据请求指令，并上传监测的实时数据，同时也对系统监测的数据进行定时采集并上传至服务器数据库。

（2）现场终端数据采集单元的主控模块通过RS485 通信模块连接配电网各路安装的智能仪表，主控模块可以分别发送相应的读取指令至各智能仪表来获取实时的电力数据，主要有电压、电流、功率、电能等数据。

（3）现场终端数据采集单元的主控模块分别发送相应的读取指令至数据采集模块、GNSS 授时定位模块来获取实时的环境数据和位置数据。

1.2 硬件电路设计

铁路信号设备智能检测系统的硬件电路设计主要是现场终端数据采集单元部分，数据采集单元采用模块化的设计原则，通过按需对元器件的选型、合理的电路设计及优化的PCB 布局布线，最终完成系统硬件电路的具体实现，数据采集单元硬件电路的整体连接。数据采集单元的数据交互模块由最小系统主控模块、JTAG 接口模块、数据存储模块、RS485 通信模块、数据采集模块、GNSS 授时定位模块、NB IoT 无线通信模块组成。

2 铁路信号设备智能检测方法

2.1 故障模式识别

故障模式识别旨在从检测到的数据中识别特定的故障模式。这通常涉及分类算法，例如支持向量机（SVM）。对于一个给定的特征向量，SVM 模型尝试找到一个决策边界，使得：

其中，yi是类别标签，W和b分别是模型的权重和偏差。

此外，使用聚类算法，如K-均值，也可以有效地将故障数据分组。给定数据集{x1，x2，…，xn}，K-均值算法旨在将这些点划分为K个集群，以最小化每个点到其最近的集群中心的距离的平方和，即：

其中，μk是第k个集群的中心。

通过这些识别技术，系统能够有效区分不同类型的故障，从而为后续的诊断和维修提供准确的依据。

2.2 实时监控机制

实时监控机制负责持续跟踪设备状态并立即响应任何异常。这通常需要实时数据流分析，可以使用如滑动窗口技术。假设W是窗口大小，实时性能指标Pt的计算式为：

此外，异常检测可以使用基于阈值的方法，其中阈值根据历史数据设定，实时数据被标记为异常，表示为：

其中，μ是长期平均值。

3 铁路信号设备故障诊断方法

在铁路信号设备故障诊断策略的研究中，使用深度学习和模糊逻辑方法作为诊断手段。诊断的具体流程如下。神经网络作为机器学习与深度学习的基础网络，具有强大的学习能力[4]。神经网络是由按照一定规则连接的多个神经元构成，图2 即展示了一个全连接神经网络，图中的每一个圆圈都代表一个神经元，每条线表示神经元之间的连接。神经网络中的神经元按照层来布局，图2 中左侧的层是输入层，负责接收输入数据；右侧的层是输出层，神经网络从该层中输出数据。输入层和输出层之间的层为隐藏层。Transformer 是以注意力机制为基础所搭建的模型，整个网络结构完全由注意力机制组成，其最初被应用到自然语言处理任务中，之后随着大量学者的应用和改进，逐渐被应用到计算机视觉、时间序列预测等其他深度学习任务中。

图2 全连接神经网络

首先，通过深度学习模型卷积神经网络（CNN）对信号数据进行特征提取。这一过程涉及卷积运算：

其中，w是卷积核，x是输入数据。

在提出的铁路信号设备故障诊断策略中，结合深度学习和模糊逻辑的实质性做法涉及先进的数据处理和分析方法。通过深度学习特别是CNN 的应用，系统能够有效地从原始信号中提取出关键特征，这一步骤是诊断的基础。隶属度函数在模糊逻辑中用于处理这些特征的不确定性，增强系统在面对模糊数据时的判断能力。

4 系统测试与评估

4.1 系统运行环境搭建

深度学习算法在运行过程中会占用大量的计算资源和内存，对机器性能的要求较高，如果没有强大的算力平台支持，在模型训练的过程中很可能会因为电脑算力不足导致训练中断。图形处理器（Graphic Process Unit，GPU）的设计就是专门为了进行复杂的图像处理，其拥有强大的浮点运算能力，善于处理大量数据，本文搭建的深度学习环境为GPU 版本，具体配置如表1 所示。

表1 环境配置

4.2 系统实验结果与分析

在对基于物联网的铁路信号设备智能检测与故障诊断系统进行综合测试后，得出如表2 所示的系统在关键性能指标上的实际表现，包括响应时间、准确率和稳定性等方面的性能评估结果。

表2 系统测试结果

表2 测试结果表明，系统能够高效准确地检测和诊断铁路信号设备中的故障。此外，系统在数据处理效率和故障诊断精度方面的卓越表现，进一步证明了其在实际应用中的可靠性和有效性。这些测试结果不仅强调了系统在技术层面的先进性，还突显了其在实际铁路信号设备维护和安全管理中的应用潜力。

5 结语

本研究成功设计并实施了一种基于物联网的铁路信号设备智能检测与故障诊断系统。通过整合先进的数据收集技术、机器学习算法和智能故障诊断策略，该系统在提高铁路信号设备故障检测的效率和准确性方面表现出色。系统的响应时间、准确率和稳定性等关键性能指标均达到或超过预期目标，证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。系统的实施不仅提高了铁路信号设备故障诊断的效率，还为铁路运输安全管理提供了强大的技术支持。其高准确率的故障检测能力和及时的故障诊断为铁路运营的安全性和可靠性提供了重要保障。