涂繼亮 董德存

(1.同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院，201804，上海;2.南昌航空大學(xué)信息工程學(xué)院，330063，南昌∥第一作者，講師)

由于城市軌道交通工程建設(shè)難度大、施工環(huán)境復(fù)雜、運(yùn)營(yíng)過(guò)程中載客量大、客流密度高、空間相對(duì)封閉，加上安全管理控制不利和投入不足，造成當(dāng)前城市軌道交通事故時(shí)有發(fā)生的局面，給軌道交通安全監(jiān)控理論和方法的研究帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，同時(shí)也帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。在國(guó)內(nèi)城市軌道交通系統(tǒng)安全監(jiān)測(cè)儀器及自動(dòng)化設(shè)備研制水平不斷提高和國(guó)外先進(jìn)設(shè)備引進(jìn)的基礎(chǔ)上，依據(jù)豐富、全面的傳感器采集的安全信息資源，將信息科學(xué)、人工智能理論、計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)、車地寬帶無(wú)線通信技術(shù)等與傳統(tǒng)軌道交通工程設(shè)計(jì)理論和方法綜合集成融合，為完善軌道交通安全監(jiān)控理論和方法、解決軌道交通安全監(jiān)控遇到的新問(wèn)題、保障和提高列車運(yùn)行的可靠性和安全性，提供了很好的思路與途徑。本文在論述軌道交通系統(tǒng)所具有的開(kāi)放、復(fù)雜巨系統(tǒng)特性的基礎(chǔ)上，基于系統(tǒng)工程全方位思維模式，應(yīng)用海量數(shù)據(jù)綜合集成、多學(xué)科交叉融合的思想，建立了軌道交通安全智能融合監(jiān)控體系。

1 軌道交通系統(tǒng)特性

狹義地看，城市軌道交通系統(tǒng)是一個(gè)獨(dú)立的、封閉的系統(tǒng)，有自己的信號(hào)指揮系統(tǒng)，相對(duì)其它公共交通工具似乎更加安全［2］。但從廣義上講，城市軌道交通包括線路、軌道、車站、車輛段、指揮控制系統(tǒng)，以及附屬建筑物及其周圍環(huán)境等，是一類受時(shí)間、空間和事件多重驅(qū)動(dòng)的混雜系統(tǒng)。按系統(tǒng)論的觀點(diǎn)，軌道交通監(jiān)控可視為一個(gè)開(kāi)放的復(fù)雜巨系統(tǒng)［3］:其與周圍環(huán)境有物質(zhì)、能量等的交換，是城市人流、物流、信息流的載體，是“開(kāi)放的”;集成和互聯(lián)的專業(yè)子系統(tǒng)數(shù)量多、差異大，如電力、環(huán)境、自動(dòng)售檢票、旅客向?qū)?、列車自?dòng)控制等系統(tǒng)，是“巨系統(tǒng)”;子系統(tǒng)的種類繁多，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備復(fù)雜，數(shù)據(jù)量大，技術(shù)要求高且相互制約影響，是“復(fù)雜的”。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

(1)災(zāi)害的漸變性。軌道交通系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境運(yùn)營(yíng)條件作用下，隨著時(shí)間推移、列車運(yùn)行速度提高和運(yùn)輸質(zhì)量增大、車輛及各子系統(tǒng)使用年限增長(zhǎng)，系統(tǒng)關(guān)鍵零部件不可避免地會(huì)產(chǎn)生病變，如果不及時(shí)處理，病變就會(huì)逐漸累積，以至于產(chǎn)生重大事故。因此，需采用快速、自適應(yīng)的檢測(cè)方法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病變，找出病因，給出相應(yīng)的防護(hù)及控制措施。

(2)結(jié)構(gòu)的不確定性。軌道交通系統(tǒng)中存在大量的不確定性問(wèn)題，這種不確定性既有客觀上的，也有主觀上的［4］。其中客觀上的不確定性，主要有路基和基底地質(zhì)構(gòu)造的現(xiàn)狀、車站主體建筑材料參數(shù)、施工質(zhì)量，以及難以估計(jì)的客流量等。這些不確定性引起主觀上的不確定性，如計(jì)算模型、模型參數(shù)的選取、計(jì)算的假定、計(jì)算簡(jiǎn)化及信息描述等。由于在軌道交通安全監(jiān)控中主、客觀不確定性共存，因此對(duì)于全局性、綜合性的問(wèn)題(如軌道系統(tǒng)故障診斷、系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)等)，需要充分運(yùn)用已有知識(shí)、數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)等做出系統(tǒng)分析。

(3)力學(xué)特性的多元性。軌道交通系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)工作條件和結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜，列車在高速條件下的非正常狀態(tài)的特征千變?nèi)f化隨機(jī)不定，系統(tǒng)力學(xué)特性呈現(xiàn)出多元性特征［5］。如巖土材料和結(jié)構(gòu)的非線性、軌道及路基材料參數(shù)的非均勻性、荷載的隨機(jī)性以及施工的影響等，這使得高速運(yùn)行條件下列車軌道結(jié)構(gòu)的力學(xué)機(jī)理極其復(fù)雜，且多半是非線性的。軌道車輛耦合動(dòng)力學(xué)分析計(jì)算模型的多元性導(dǎo)致軌道系統(tǒng)故障分析診斷和系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)成為一個(gè)難題，許多力學(xué)特性難以用一個(gè)概念模型概括［6］。為此，在理論分析和數(shù)值模擬時(shí)通常會(huì)做出一些假設(shè)，然后應(yīng)用已有的理論和方法進(jìn)行處理。這種方式導(dǎo)致分析結(jié)果與實(shí)際有誤差或失真。

(4)因素制約的多樣性。從世界各國(guó)及我國(guó)城市軌道交通建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)中看，影響制約軌道交通建設(shè)的因素眾多，需加以權(quán)衡，系統(tǒng)地考慮。例如:每個(gè)城市間多種交通方式的互相干擾導(dǎo)致覆蓋面的盲區(qū);片面追求城市外在形象，不能合理地對(duì)遠(yuǎn)期城市人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及需要的城市客運(yùn)交通運(yùn)輸能力加以分析;不考慮城市交通與環(huán)境及居民的關(guān)系，過(guò)分發(fā)展公路交通，造成空氣、水大量污染;或在軌道交通線路周邊盲目進(jìn)行地產(chǎn)開(kāi)發(fā)，不考慮噪聲振動(dòng)等影響環(huán)境的因素。另外，速度、可達(dá)性、設(shè)施水平，以及舒適的乘車環(huán)境都是軌道交通系統(tǒng)建設(shè)需要綜合考慮的因素。

2 安全監(jiān)控思維模式

由于城市軌道交通系統(tǒng)的復(fù)雜性，對(duì)軌道交通系統(tǒng)結(jié)構(gòu)機(jī)理進(jìn)行分析，首先要從單一的正向思維走向全方位的系統(tǒng)思維、不確定性思維與逆向思維，充分利用人腦思維的功能，進(jìn)行抽象思維和形象思維的模擬［7］。

(1)正向思維。早期的軌道系統(tǒng)安全分析方法可稱之為正向思維模式，不論是理論分析還是數(shù)值方法均過(guò)分依賴于數(shù)據(jù)的獲取。往往根據(jù)試驗(yàn)或?qū)崪y(cè)資料建立模型、處理本構(gòu)關(guān)系，在特定條件下求解。

(2)逆向思維。20世紀(jì)70年代，觀測(cè)資料反分析方法的研究引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的重視。該方法將正分析的成果作為依據(jù)，通過(guò)相應(yīng)的反演理論分析。文獻(xiàn)［8］采用模擬退火算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演了凍土路基的熱力學(xué)參數(shù)，并在反演參數(shù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用有限元法模擬預(yù)測(cè)了凍土路基在不同保溫處理方案下的長(zhǎng)期溫度場(chǎng)變化情況，從而提高了分析結(jié)果的可靠性。這種反分析方法是一種逆向思維過(guò)程，開(kāi)辟了軌道交通系統(tǒng)安全分析的新途徑。

(3)系統(tǒng)思維。系統(tǒng)思維是一種邏輯抽象能力，也稱為整體觀、全局觀。它主張從系統(tǒng)論的角度研究問(wèn)題，強(qiáng)調(diào)組成系統(tǒng)的單元同系統(tǒng)整體的聯(lián)系和區(qū)別;從系統(tǒng)的全過(guò)程進(jìn)行研究，通過(guò)不斷調(diào)整，自適應(yīng)地完成復(fù)雜問(wèn)題的求解。對(duì)于城市軌道交通安全框架體系的研究便是系統(tǒng)思維的一個(gè)突出體現(xiàn)。它將事故預(yù)防、安全保障、事故應(yīng)急救援、設(shè)計(jì)施工、運(yùn)營(yíng)、安全管理政策等層面視為相互依賴并綜合相成的一個(gè)整體，對(duì)各部分各過(guò)程做協(xié)調(diào)研究，著重彼此間內(nèi)在的相互聯(lián)系及其系統(tǒng)的整體性。

(4)反饋思維。反饋思維主張從信息反饋的角度進(jìn)行研究，通過(guò)測(cè)量系統(tǒng)的輸出狀態(tài)推知系統(tǒng)的輸入狀態(tài)。利用控制論的思想，根據(jù)控制系統(tǒng)產(chǎn)生的輸出，決定對(duì)軌道交通各子系統(tǒng)病變進(jìn)行有效的控制和采取相應(yīng)的補(bǔ)強(qiáng)消缺措施。

全方位思維主張從不同的途徑探索解決問(wèn)題的方法。即采用多學(xué)科交叉、滲透、融合，發(fā)展新的更加完善的軌道交通安全監(jiān)控理論和方法。思維方式的轉(zhuǎn)變是軌道交通安全監(jiān)控理論突破的關(guān)鍵，是軌道交通安全監(jiān)控智能融合理論和方法體系構(gòu)筑的基石。由于開(kāi)放的復(fù)雜巨系統(tǒng)要處理大量的信息和知識(shí)，且有些信息和知識(shí)是經(jīng)驗(yàn)性的，無(wú)法進(jìn)行精確的定量處理，因此需基于全方位思維模式，采用定性和定量綜合集成的方法對(duì)其進(jìn)行研究［9］。其根本途徑是把專家群體、數(shù)據(jù)和各種信息與計(jì)算機(jī)技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，把各種學(xué)科的理論和人的知識(shí)結(jié)合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)高度智能化的人機(jī)結(jié)合系統(tǒng)。它能把人的成果經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、智慧，以及各種資料和信息集成起來(lái)，從多方面的定性認(rèn)識(shí)上升到定量認(rèn)識(shí)，從而完成軌道交通安全監(jiān)控中的各項(xiàng)工作，如數(shù)據(jù)處理、結(jié)構(gòu)性狀分析、故障診斷、安全評(píng)價(jià)等。

3 智能融合的基本原理和典型方法

結(jié)合軌道交通安全監(jiān)控領(lǐng)域的特點(diǎn)，智能融合可分為數(shù)據(jù)級(jí)融合、分析級(jí)融合、診斷級(jí)融合和評(píng)價(jià)級(jí)融合等4個(gè)層次。

3.1 數(shù)據(jù)級(jí)融合

軌道交通系統(tǒng)原型觀測(cè)數(shù)據(jù)級(jí)融合的基本原理是借助現(xiàn)代計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)，運(yùn)用一定的準(zhǔn)則和算法，自動(dòng)對(duì)來(lái)自各信源的數(shù)據(jù)(如城市軌道交通運(yùn)輸調(diào)度、機(jī)車車輛、線路、電力、通信信號(hào)等各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)，以及上述各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù))呈報(bào)進(jìn)行聯(lián)合、變換、相關(guān)和合成。其目的是修補(bǔ)殘缺數(shù)據(jù)，剔除無(wú)效的采集數(shù)據(jù)，保證信息平臺(tái)的高層次功能的需求，以獲得高質(zhì)量的軌道交通系統(tǒng)安全性狀信息(如各類環(huán)境指標(biāo)、設(shè)備工況、人員信息、作業(yè)參數(shù)與調(diào)度指令等)。多傳感器數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)級(jí)融合的基礎(chǔ)。協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理是數(shù)據(jù)級(jí)融合的核心。數(shù)據(jù)級(jí)融合的優(yōu)點(diǎn)是能保持盡可能多的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，提供其它融合層次所不能提供的細(xì)微信息。但其局限性也很明顯，例如:它所要處理的傳感器數(shù)據(jù)量太大，處理代價(jià)高，實(shí)時(shí)性差;這種融合是在信息的最低層進(jìn)行的，傳感器原始信息的不確定性、不完全性和不穩(wěn)定性要求在融合時(shí)有較高的糾錯(cuò)處理能力;要求各傳感器信息必須來(lái)自同質(zhì)傳感器(傳感器觀測(cè)的是同一物理現(xiàn)象);數(shù)據(jù)通信量較大，抗干擾能力差。數(shù)據(jù)級(jí)融合需要解決的問(wèn)題主要有度量函數(shù)(融合度)、有效數(shù)據(jù)提取準(zhǔn)則、融合算法等的設(shè)計(jì)［10］。此階段常用的數(shù)據(jù)融合方法包括卡爾曼濾波法、貝葉斯估計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。

3.2 分析級(jí)融合

分析級(jí)融合屬于中間層次，它先對(duì)來(lái)自傳感器的原始信息進(jìn)行特征提取，然后對(duì)特征信息進(jìn)行綜合分析和處理。一般來(lái)說(shuō)，該層次提取的特征信息應(yīng)是物理現(xiàn)象最基本單元(如圖像中的像素)信息的充分表示量或充分統(tǒng)計(jì)量，然后按特征信息對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、匯集和綜合。分析級(jí)融合的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)了可觀的信息壓縮，有利于實(shí)時(shí)處理，并且由于所提取的特征直接與決策分析有關(guān)而使融合結(jié)果能最大限度地給出決策分析所需要的特征信息。該階段是擴(kuò)展交通數(shù)據(jù)的應(yīng)用服務(wù)，主要用于獲取難以直接采集的數(shù)據(jù)(如突發(fā)事件預(yù)測(cè)、列車精確定位、短期客流預(yù)測(cè)等)。常用的數(shù)據(jù)融合方法包括卡爾曼濾波法、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、熵法、DS證據(jù)推理法、貝葉斯法、模糊數(shù)學(xué)等。

3.3 診斷級(jí)融合

從20世紀(jì)60年代開(kāi)始人們就致力于現(xiàn)代設(shè)備故障診斷學(xué)的研究，并在計(jì)算機(jī)技術(shù)、系統(tǒng)工程、信息論、數(shù)理邏輯等推動(dòng)下，不斷取得新的研究成果。實(shí)踐表明，迅速而準(zhǔn)確地查出故障原因是一個(gè)十分關(guān)鍵而復(fù)雜的問(wèn)題。由于軌道交通系統(tǒng)的復(fù)雜性，其故障具有模糊性、隨機(jī)性及征兆的局限性等特征。系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)在任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障，都可能導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)入阻塞模式，因而很難用傳統(tǒng)的故障診斷手段來(lái)進(jìn)行故障定位。

傳統(tǒng)方法對(duì)軌道交通系統(tǒng)故障的確定多依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域知識(shí)、結(jié)合系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行特點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)，缺乏自適應(yīng)性，且所確定的故障可能原因往往帶有一定的盲目性，造成故障診斷的冗余。因此，在對(duì)軌道交通各子系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷的過(guò)程中，需綜合考慮軌道交通子系統(tǒng)的安全相關(guān)信息(數(shù)據(jù)、規(guī)則、知識(shí)等)。這是一個(gè)典型的信息融合過(guò)程，需要對(duì)軌道交通各子系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的各種信息進(jìn)行綜合處理和協(xié)同分析，從而尋找發(fā)生故障的部位和引起故障的原因。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的優(yōu)點(diǎn)，推理速度快，泛化能力和容錯(cuò)能力強(qiáng)，同時(shí)對(duì)處理故障征兆和故障原因的非線性映射問(wèn)題具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)處理能力，且知識(shí)表達(dá)準(zhǔn)確，符合實(shí)際需要，可以在一定程度上解決上述問(wèn)題。

文獻(xiàn)［11］在傳統(tǒng)的油中溶解氣體分析方法的基礎(chǔ)上，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)有力的關(guān)系處理能力，通過(guò)分析數(shù)值邏輯故障診斷模型和物理邏輯故障診斷模型兩類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型，考慮信息采集節(jié)點(diǎn)的向量特性、變化趨勢(shì)特性以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋特性，給出了牽引變壓器全局故障診斷模型。該算法首先確立增益參數(shù)、權(quán)系數(shù)判定矩陣與決策矩陣;其次對(duì)診斷模型中的部分參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)調(diào)整，提高故障類別對(duì)故障征兆的敏感度;最后通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程，對(duì)樣本進(jìn)行聚類分析，修正故障征兆與故障類別間的因果關(guān)系，得出故障征兆——故障類別集。試驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能更好地分析牽引變壓器各類故障產(chǎn)生的原因，明確故障特征類型;避免了用單一特征數(shù)據(jù)集診斷牽引變壓器故障帶來(lái)的局限性，可以提高故障診斷的準(zhǔn)確率。

此外，如何從各種歷史故障信息(數(shù)據(jù)、規(guī)則、規(guī)范、經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)等)中識(shí)別出合理、新穎、有潛在價(jià)值及最終可理解的病變——病因模式，設(shè)計(jì)一種廣義規(guī)則集的增量式自動(dòng)在線故障診斷模式，從而提高病變分析診斷的自適應(yīng)性和計(jì)算機(jī)可操作性，也是診斷級(jí)信息融合需要解決的問(wèn)題。

3.4 評(píng)價(jià)級(jí)融合

城市軌道交通系統(tǒng)安全狀況是質(zhì)與量的統(tǒng)一體，其變化有量變和質(zhì)變之分。同時(shí)，軌道交通系統(tǒng)受多種因素的影響，各種因素間的關(guān)系是復(fù)雜、相關(guān)、不確定的，有時(shí)是具有轉(zhuǎn)異特征的。對(duì)這樣的復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，需要合理構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，制定指標(biāo)度量規(guī)則，研究綜合評(píng)價(jià)的工程方法。

評(píng)價(jià)級(jí)融合是軌道交通系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)的最高級(jí)融合，其體系結(jié)構(gòu)主要由綜合推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)、工程數(shù)據(jù)庫(kù)、方法庫(kù)和圖庫(kù)(簡(jiǎn)稱“一機(jī)四庫(kù)”)組成(見(jiàn)圖1)，從而真正實(shí)現(xiàn)定性與定量融合評(píng)價(jià)。

(1)綜合推理機(jī):位于系統(tǒng)的頂層，應(yīng)用正向推理、反向推理和系統(tǒng)推理等人工智能技術(shù)，對(duì)知識(shí)庫(kù)識(shí)別的異常測(cè)值或故障報(bào)警進(jìn)行識(shí)別及定位，對(duì)故障成因解析，并根據(jù)模型評(píng)價(jià)、指標(biāo)評(píng)價(jià)、方案比較、綜合分析對(duì)系統(tǒng)總體安全性進(jìn)行評(píng)價(jià)，提出輔助決策建議。

(2)知識(shí)庫(kù):依據(jù)專家的群體知識(shí)和個(gè)性知識(shí)及監(jiān)測(cè)資料正反分析成果等構(gòu)成各類評(píng)判準(zhǔn)則，應(yīng)用模式識(shí)別等理論，識(shí)別異常監(jiān)測(cè)值或潛在故障。

(3)工程數(shù)據(jù)庫(kù):管理監(jiān)測(cè)資料以及與安全有關(guān)的設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行管理、監(jiān)測(cè)資料正反分析等資料及信息。

(4)方法庫(kù):分析和反分析各類監(jiān)測(cè)資料，以建立各類監(jiān)控模型和監(jiān)控指標(biāo)，包括軌道交通系統(tǒng)的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)、強(qiáng)度、穩(wěn)定復(fù)核和綜合分析評(píng)價(jià)等各類程序。

(5)圖庫(kù):用于管理監(jiān)測(cè)資料及其正反分析、軌道交通安全分析評(píng)價(jià)和監(jiān)控等各類圖表圖像，使整個(gè)綜合分析評(píng)價(jià)過(guò)程有優(yōu)良的圖形和圖像界面。

圖1 評(píng)價(jià)級(jí)融合體系結(jié)構(gòu)圖

4 智能融合體系架構(gòu)

圖2 城市軌道交通安全智能融合體系框圖

從軌道交通開(kāi)放的復(fù)雜巨系統(tǒng)特性出發(fā)，根據(jù)智能融合的基本原理和方法，建立圖2所示智能融合體系框圖。通過(guò)合理分布、高度自適應(yīng)的感知系統(tǒng)，實(shí)時(shí)獲取軌道交通系統(tǒng)狀態(tài)信息;應(yīng)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，快速地從海量的感知數(shù)據(jù)源中提煉出準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù);用數(shù)學(xué)、力學(xué)、信息科學(xué)和人工智能技術(shù)融合的方法，分析這些數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)異常因素;基于系統(tǒng)、全局的觀點(diǎn)，自適應(yīng)地診斷故障成因和評(píng)價(jià)系統(tǒng)的安全狀況，快速做出輔助決策建議，返回給決策部門(mén);根據(jù)最終決策意見(jiàn)，執(zhí)行相關(guān)的措施。

軌道交通安全監(jiān)控領(lǐng)域多學(xué)科交叉的性質(zhì)，要求將信息、人工智能、工程與管理等學(xué)科的理論和方法進(jìn)行科學(xué)、有效、合理的融合，以期把目前廣泛采用的離線、靜態(tài)、被動(dòng)的監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)樵诰€、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的智能監(jiān)控。這是從根本上解決城市軌道交通系統(tǒng)全壽命期間安全及減小災(zāi)害影響的一條新思路。

5 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)軌道交通系統(tǒng)開(kāi)放的復(fù)雜巨系統(tǒng)特性，以實(shí)現(xiàn)軌道交通系統(tǒng)安全的智能監(jiān)控為目標(biāo)，轉(zhuǎn)變思維模式，從多信息(數(shù)據(jù)、規(guī)則、知識(shí)等)、多理論、多方法智能化融合的角度，運(yùn)用人工智能技術(shù)和新興信息科學(xué)技術(shù)，探討了在數(shù)據(jù)處理、原型觀測(cè)資料分析、故障診斷和安全評(píng)價(jià)等方面的智能融合思想和方法，構(gòu)筑了軌道交通系統(tǒng)安全監(jiān)控智能融合體系。該監(jiān)控體系將大幅減少人工處理的工作量，提高分析的精度和效率。此外，利用建立的分析系統(tǒng)，軌道交通運(yùn)營(yíng)管理部門(mén)可及時(shí)根據(jù)需要開(kāi)展一些相對(duì)簡(jiǎn)單的自我評(píng)估，或?qū)M開(kāi)展的工程和非工程措施實(shí)施方案進(jìn)行比較，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，提高軌道交通系統(tǒng)管理水平。

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