■ 陳建譯 周榮

1 概述

近年來(lái)，我國(guó)部分高校和科研單位積極開(kāi)展電務(wù)設(shè)備故障智能診斷分析技術(shù)方面的研究工作，推動(dòng)了電務(wù)監(jiān)測(cè)維護(hù)技術(shù)向智能化發(fā)展。雖然我國(guó)鐵路在信號(hào)監(jiān)測(cè)方面取得了一些成績(jī)，但還存在一些亟待解決的問(wèn)題，如監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析智能化程度不足。信號(hào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集大量數(shù)據(jù)，由于智能化程度不高，大量數(shù)據(jù)只能靠人工分析，尤其是高速鐵路引入一些新設(shè)備或智能系統(tǒng)，這些新設(shè)備或智能系統(tǒng)還沒(méi)有建立全面完整的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行智能化分析診斷，無(wú)法完全代替人工分析。

針對(duì)目前高速鐵路信號(hào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能化分析水平不高、故障判斷依靠人工經(jīng)驗(yàn)和維護(hù)方式采用計(jì)劃修的問(wèn)題，以高速鐵路信號(hào)設(shè)備為研究對(duì)象，結(jié)合目前主流的人工智能算法，對(duì)智能分析技術(shù)進(jìn)行研究，并將智能分析技術(shù)應(yīng)用到信號(hào)集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，為高速鐵路信號(hào)設(shè)備維護(hù)提供有力的維護(hù)手段。

2 智能分析技術(shù)

人工智能（Artificial Intelligence，AI）也稱(chēng)作機(jī)器智能，是指由人工系統(tǒng)所表現(xiàn)出來(lái)的智能。通常人工智能是指通過(guò)普通計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的智能。智能分析技術(shù)就是人工智能的一種。

2.1 專(zhuān)家系統(tǒng)

專(zhuān)家系統(tǒng)是早期人工智能的一個(gè)重要分支，可以看作是一類(lèi)具有專(zhuān)門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，一般采用人工智能中的知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)來(lái)模擬通常由領(lǐng)域?qū)＜也拍芙鉀Q的復(fù)雜問(wèn)題。

一般來(lái)說(shuō)，專(zhuān)家系統(tǒng)=知識(shí)庫(kù)+推理機(jī)，因此專(zhuān)家系統(tǒng)也被稱(chēng)為基于知識(shí)的系統(tǒng)。

專(zhuān)家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能利用專(zhuān)家的知識(shí)和解決問(wèn)題的方法處理該領(lǐng)域問(wèn)題。專(zhuān)家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量的專(zhuān)門(mén)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專(zhuān)家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類(lèi)專(zhuān)家的決策過(guò)程，以便解決那些需要人類(lèi)專(zhuān)家處理的復(fù)雜問(wèn)題。簡(jiǎn)而言之，專(zhuān)家系統(tǒng)是一種模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決領(lǐng)域問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。

2.2 自學(xué)習(xí)

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)主要基于漸進(jìn)理論來(lái)解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，即當(dāng)訓(xùn)練樣本趨向無(wú)窮大時(shí)，應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則來(lái)優(yōu)化學(xué)習(xí)機(jī)器的參數(shù)。但是經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)之間存在差異，這種差異在小樣本情況下尤為明顯。在實(shí)際的故障診斷問(wèn)題中，故障發(fā)生的突然性、信號(hào)設(shè)備與故障之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的模糊性等因素使得典型故障的樣本數(shù)是有限的。像人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種基于經(jīng)驗(yàn)最小化原則的學(xué)習(xí)機(jī)器，如何從有限的故障樣本中得到推廣能力較強(qiáng)的決策函數(shù)是其難題，因其漸進(jìn)性的前提條件得不到滿(mǎn)足，導(dǎo)致在故障診斷這種小樣本問(wèn)題中難以取得令人滿(mǎn)意的結(jié)果，也很難得到有價(jià)值的、具有推廣意義的應(yīng)用。在工程實(shí)際中，對(duì)解決小樣本學(xué)習(xí)問(wèn)題的有效方案有著迫切的需求。采用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）能解決小樣本問(wèn)題，還能解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的高維問(wèn)題和局部極值問(wèn)題，這使其具有更大的優(yōu)勢(shì)。

2.3 綜合分析

智能分析系統(tǒng)在對(duì)信號(hào)設(shè)備不同的方面進(jìn)行分析時(shí)，大多數(shù)時(shí)間需要采用多種算法進(jìn)行綜合分析，基本思路是：信號(hào)聯(lián)鎖表＋經(jīng)驗(yàn)值＋故障后臺(tái)模型＋邏輯推理算法。智能分析系統(tǒng)對(duì)信號(hào)設(shè)備分析時(shí)，會(huì)采用綜合分析的方法才能得到滿(mǎn)意的結(jié)果。在故障發(fā)生后給出故障點(diǎn)的判斷，幫助信號(hào)工迅速判斷室內(nèi)外故障，壓縮故障延時(shí)。

3 智能分析技術(shù)應(yīng)用

智能分析系統(tǒng)使用業(yè)界成熟的專(zhuān)家系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式進(jìn)行設(shè)計(jì)，大范圍收集鐵路信號(hào)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，最終形成鐵路信號(hào)專(zhuān)有的知識(shí)庫(kù)，利用先進(jìn)的推理機(jī)算法，最終實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)預(yù)警和故障診斷。

智能分析系統(tǒng)針對(duì)歷史數(shù)據(jù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和邏輯關(guān)聯(lián)分析，結(jié)合系統(tǒng)中各類(lèi)實(shí)時(shí)信息和歷史信息，對(duì)設(shè)備進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)警和預(yù)防性維修警示，從而為維護(hù)人員提供科學(xué)的養(yǎng)護(hù)依據(jù)。

故障診斷時(shí)，對(duì)捕捉到的異常信息采用靈活的推理控制策略，從信號(hào)維護(hù)專(zhuān)家的角度進(jìn)行故障診斷，以實(shí)時(shí)報(bào)警的形式為現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)維護(hù)人員提供及時(shí)有效的診斷信息和解決問(wèn)題的方向。

3.1 監(jiān)測(cè)預(yù)警

實(shí)時(shí)監(jiān)控信號(hào)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和運(yùn)用質(zhì)量，捕捉瞬間異常情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)設(shè)備的預(yù)警分析。預(yù)警分析從設(shè)備電氣特性的波動(dòng)或趨勢(shì)變化方面進(jìn)行，自動(dòng)判斷異常程度，便于信號(hào)維護(hù)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患并處理，為信號(hào)設(shè)備從計(jì)劃修轉(zhuǎn)變?yōu)闋顟B(tài)修提供基礎(chǔ)。

3.1.1 電氣特性預(yù)警

針對(duì)各類(lèi)信號(hào)設(shè)備模擬量的電氣特性變化，對(duì)如下方面進(jìn)行異常分析：

（1）突變：電氣特性突然脫離工作值后不回歸正常工作值或短暫、脈沖式偏離正常工作值。

（2）異常波動(dòng)：電氣特性短、中期持續(xù)抖動(dòng)或周期性地偏離工作值。

（3）趨勢(shì)：電氣特性中、長(zhǎng)期劣化的趨勢(shì)。

以軌道電路繼電器端電壓為例，通過(guò)分析判斷，將繼電器端電壓異常波動(dòng)從正常曲線(xiàn)挑選出來(lái)單獨(dú)顯示，在用戶(hù)界面上預(yù)警提示，提醒信號(hào)維護(hù)人員查找異常波動(dòng)原因，發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患，防止設(shè)備故障發(fā)生。電氣特性分析示例見(jiàn)圖1。

3.1.2 道岔動(dòng)作曲線(xiàn)預(yù)警

針對(duì)道岔動(dòng)作電流、功率曲線(xiàn)，依據(jù)道岔曲線(xiàn)故障特征專(zhuān)家?guī)?，采用以下分析方法?/p>

（1）基于參考曲線(xiàn)的圖形相似度匹配算法：是預(yù)警的主要手段，捕捉設(shè)備異常、發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患。

（2）基于參考曲線(xiàn)的特征捕捉算法：依據(jù)曲線(xiàn)段特征，采用對(duì)比分析，查找異常、故障可能原因。

（3）基于獨(dú)立特征的故障分析算法：部分曲線(xiàn)不依賴(lài)于參考曲線(xiàn)，具有獨(dú)立特征，捕捉設(shè)備曲線(xiàn)是否具有該獨(dú)立特征，依此判斷設(shè)備故障或異常。

圖1 電氣特性分析示例

以ZD6道岔動(dòng)作電流曲線(xiàn)為例，將道岔動(dòng)作電流曲線(xiàn)分解為道岔解鎖曲線(xiàn)、道岔轉(zhuǎn)換曲線(xiàn)、道岔鎖閉曲線(xiàn)，以時(shí)間軸為基準(zhǔn)，以標(biāo)準(zhǔn)道岔動(dòng)作電流曲線(xiàn)為依據(jù)，自動(dòng)判斷出道岔密貼時(shí)摩擦，不能正常轉(zhuǎn)換（在用戶(hù)界面中預(yù)警信息歸納到報(bào)警中，因?yàn)榇爽F(xiàn)象已產(chǎn)生故障）。道岔動(dòng)作電流曲線(xiàn)分析示例見(jiàn)圖2。

3.2 故障診斷

故障診斷功能是在故障發(fā)生后，由專(zhuān)家系統(tǒng)依據(jù)知識(shí)庫(kù)，通過(guò)多種方法進(jìn)行綜合分析，自動(dòng)給出故障原因判斷，幫助信號(hào)維護(hù)人員迅速判斷故障范圍和故障性質(zhì)，壓縮故障處理時(shí)間。

故障診斷分析方法如下：

（1）綜合流程分析：采用信號(hào)專(zhuān)家處理故障流程進(jìn)行信號(hào)設(shè)備故障診斷。

（2）進(jìn)路關(guān)聯(lián)分析：利用信號(hào)聯(lián)鎖表和三點(diǎn)檢查的聯(lián)鎖原理進(jìn)行診斷分析。

（3）自定義插件分析：開(kāi)發(fā)一套“故障知識(shí)樹(shù)”的描述工具，用戶(hù)只需要用工具采用自定義方式畫(huà)出故障樹(shù)，系統(tǒng)即可實(shí)現(xiàn)符合故障樹(shù)邏輯的分析方法。當(dāng)“故障知識(shí)”發(fā)生變化或有新的設(shè)備類(lèi)型、新的分析邏輯出現(xiàn)時(shí)，不需要更新軟件，只需要修改或增加相應(yīng)的故障樹(shù)即可。

（4）故障整合分析：根據(jù)同一個(gè)時(shí)刻出現(xiàn)多個(gè)報(bào)警，采用歸納方法分析，將故障真實(shí)原因報(bào)警出來(lái)。

以ZPW-2000A設(shè)備為例進(jìn)行故障診斷分析：基于專(zhuān)家故障模型，結(jié)合動(dòng)態(tài)行車(chē)關(guān)聯(lián)分析，采用進(jìn)路關(guān)聯(lián)分析，利用故障樹(shù)技術(shù)和邏輯推理技術(shù)完成各類(lèi)ZPW-2000A的故障分析及故障點(diǎn)定位。根據(jù)采集的發(fā)送電壓、發(fā)送電纜側(cè)電壓、本區(qū)段和相鄰區(qū)段的小軌電壓，經(jīng)綜合分析，自動(dòng)判斷發(fā)送通道中電纜模擬單元斷線(xiàn)或短路故障。ZPW-2000A故障定位分析示例見(jiàn)圖3。

圖2 道岔動(dòng)作電流曲線(xiàn)分析示例

圖3 ZPW-2000A故障定位分析示例

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著智能分析的日漸成熟和知識(shí)庫(kù)的積累，逐步形成了豐富、專(zhuān)門(mén)的道岔、軌道電路、信號(hào)機(jī)、各信號(hào)子系統(tǒng)等不同的電務(wù)設(shè)備 “專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)”。通過(guò)對(duì)高速鐵路電務(wù)設(shè)備的實(shí)時(shí)智能分析，可指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)維修人員的日常維修工作。該智能分析系統(tǒng)在廣深港高速鐵路已運(yùn)用一年多時(shí)間，效果良好。

[1] 鐵道部運(yùn)輸局. 運(yùn)基信號(hào)［2010］709號(hào) 鐵路信號(hào)集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)技術(shù)條件 [S].

[2] 鐵道部運(yùn)輸局. 運(yùn)基信號(hào)［2011］377號(hào) 鐵路信號(hào)集中監(jiān)測(cè)安全要求 [S].

[3] 廣州鐵路（集團(tuán)）公司. 廣鐵電發(fā)［2014］36號(hào) 鐵路信號(hào)集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能分析與故障診斷功能技術(shù)規(guī)范 [S].