劉伯鴻,伏玉明,宋爽

(蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

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車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

劉伯鴻,伏玉明,宋爽

(蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

采用人工智能的方法，對(duì)車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行分析和探討。根據(jù)車(chē)站信號(hào)設(shè)備復(fù)雜的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，建立一種分層多級(jí)信息融合的故障診斷方法。首先針對(duì)來(lái)自各子系統(tǒng)的狀態(tài)信息，應(yīng)用故障樹(shù)系統(tǒng)進(jìn)行分層分級(jí)判斷；然后，將子系統(tǒng)診斷結(jié)果應(yīng)用D—S證據(jù)理論加以綜合，給出信號(hào)設(shè)備的故障診斷決策。通過(guò)評(píng)估證據(jù)的可靠性，降低識(shí)別的整體誤差，提高診斷的準(zhǔn)確性。

信息融合；故障診斷；專(zhuān)家系統(tǒng)；證據(jù)理論；車(chē)站；信號(hào)設(shè)備

車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)在鐵路列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)中占有十分重要的地位。車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)直接關(guān)系到列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)的安全運(yùn)用。由于車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)24 h不間斷工作，發(fā)生故障在所難免。目前,鐵路現(xiàn)場(chǎng)對(duì)車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)的故障診斷和維護(hù)主要是電務(wù)維護(hù)人員憑經(jīng)驗(yàn)處理故障，難免存在盲目性或顧此失彼，且維護(hù)人員的業(yè)務(wù)水平也直接影響故障處理的效率和正確率。如果不能及時(shí)排除故障，會(huì)影響行車(chē)效率，甚至?xí)斐尚熊?chē)事故。如何快速有效地診斷車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障，仍是擺在電務(wù)技術(shù)人員面前的一個(gè)重要難題。近年來(lái)，學(xué)者們對(duì)車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷進(jìn)行研究[1-8]。祝庚[3]分析了幾個(gè)實(shí)用的故障分析模型和故障診斷方法,并結(jié)合HJO4A計(jì)算機(jī)聯(lián)鎖系統(tǒng)的故障情況,對(duì)其實(shí)例進(jìn)行了分析，但未能深入研究計(jì)算機(jī)聯(lián)鎖系統(tǒng)的故障模式和故障機(jī)理。何向東[4]對(duì)車(chē)站計(jì)算機(jī)聯(lián)鎖故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行了開(kāi)發(fā)研究?；矢μm蘭[5]以故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)為依托，開(kāi)發(fā)了適用于全電子計(jì)算機(jī)聯(lián)鎖設(shè)備的故障診斷決策支持系統(tǒng)。但車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)包括室內(nèi)外設(shè)備，其故障原因、故障征兆和故障產(chǎn)生機(jī)理之間存在著復(fù)雜性和不確定性，僅靠單一診斷方法難以完成診斷任務(wù)，且既有故障模式分類(lèi)難以涵蓋所有故障事件。為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本文采用信息融合技術(shù)，信息融合可以綜合利用多傳感器獲得同一對(duì)象的多維故障信息并進(jìn)行故障診斷，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確率[6-8]。

本文根據(jù)鐵路車(chē)站信號(hào)設(shè)備故障診斷的特點(diǎn)，提出了一種分層多級(jí)信息融合的故障診斷方法，將診斷過(guò)程分為子系統(tǒng)級(jí)和系統(tǒng)級(jí)兩級(jí)診斷。子系統(tǒng)級(jí)采用D-S證據(jù)理論實(shí)現(xiàn)故障診斷，系統(tǒng)級(jí)運(yùn)用故障樹(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)故障進(jìn)行綜合決策評(píng)判。

1　鐵路車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

鑒于鐵路車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)設(shè)備故障構(gòu)成的復(fù)雜性，依據(jù)信息融合的基本構(gòu)成原理，設(shè)計(jì)了鐵路車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)[9-12]，如圖1所示。

圖1　車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Station signaling interlocking system fault diagnosis system construction

該信息融合故障診斷系統(tǒng)主要由設(shè)備狀態(tài)輸入信息、故障診斷知識(shí)獲取方法，故障樹(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)，子系統(tǒng)級(jí)故障診斷、系統(tǒng)級(jí)故障診斷和故障診斷人機(jī)交互界面子系統(tǒng)等功能模塊構(gòu)成。

1)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和缺口檢查數(shù)據(jù)等導(dǎo)入功能模塊

該模塊主要實(shí)現(xiàn)從車(chē)站信號(hào)集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取各種信號(hào)設(shè)備的工況狀態(tài)信息，為故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)提供必要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。它通過(guò)接口軟件完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、校核及向系統(tǒng)狀態(tài)信息數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能。

車(chē)站信號(hào)微機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)信息類(lèi)型有開(kāi)關(guān)量、模擬量和其它量等。開(kāi)關(guān)量數(shù)據(jù)主要包括聯(lián)鎖設(shè)備I/O接口及信號(hào)機(jī)、轉(zhuǎn)轍機(jī)、軌道電路等室外信號(hào)設(shè)備組合繼電器的關(guān)鍵繼電器狀態(tài)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。模擬量數(shù)據(jù)主要包括供電電源屏的輸入/輸出電壓、電流、頻率、功率及電壓相位角，軌道電路的軌道繼電器端電壓，道岔轉(zhuǎn)換過(guò)程的轉(zhuǎn)轍機(jī)動(dòng)作電流和動(dòng)作時(shí)間，電纜芯線(xiàn)全程對(duì)地絕緣電壓，電源屏輸出電源對(duì)地漏泄電流，站內(nèi)電碼化和移頻自動(dòng)閉塞的發(fā)送電壓、電流、載頻及低頻頻率，以及環(huán)境狀態(tài)(溫度、濕度等)模擬量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

道岔缺口檢測(cè)裝置用于檢查道岔尖軌與基本軌縫的密貼程度。

視頻采集系統(tǒng)運(yùn)用圖像采集和處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)(如無(wú)人值守車(chē)站信號(hào)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)等)和現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備環(huán)境的監(jiān)測(cè)。

2)知識(shí)獲取子系統(tǒng)功能模塊

該模塊主要實(shí)現(xiàn)對(duì)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域性知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)的獲取、分析與加工過(guò)程等功能，為信息融合診斷系統(tǒng)提供診斷知識(shí)和規(guī)則。知識(shí)獲取處理可由人工直接完成，也可通過(guò)某種知識(shí)獲取方法間接實(shí)現(xiàn)。

故障診斷知識(shí)獲取方法主要包括：車(chē)站信號(hào)復(fù)雜系統(tǒng)的分層模型知識(shí)獲取方法、基于電路模型原理邏輯的故障機(jī)理知識(shí)獲取方法、電源故障邏輯知識(shí)獲取方法、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)的故障機(jī)理知識(shí)獲取方法、基于維修人員故障處理實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)獲取方法、基于設(shè)備壽命機(jī)理的知識(shí)獲取方法，以及基于案例統(tǒng)計(jì)信息的自學(xué)習(xí)知識(shí)獲取方法等。

3)故障樹(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)模塊

專(zhuān)家系統(tǒng)能夠運(yùn)用專(zhuān)家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理、判斷和決策。具有啟發(fā)性、透明性、靈活性等特點(diǎn)。

故障樹(shù)(FTA)就是頂事件(系統(tǒng)失效)和底事件之間的一張邏輯圖，能夠系統(tǒng)的反映故障發(fā)生的原因及因果關(guān)系。

故障樹(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)是以故障樹(shù)和專(zhuān)家系統(tǒng)相結(jié)合故障診斷模塊，該模塊滿(mǎn)足車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)初步診斷。

對(duì)車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖這樣的復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷時(shí)，簡(jiǎn)單的故障描述是不夠的，為了滿(mǎn)足故障診斷和定位的需求，在故障診斷時(shí)，往往附加一些其他信息，如故障征兆的描述、故障的檢測(cè)方式或方法、診斷建議和維修策略等。

基于故障樹(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)，給出故障診斷的方法、診斷知識(shí)的規(guī)范化表示方法和快速推理策略，以解決車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)獲取和快速推理問(wèn)題。

4)子系統(tǒng)診斷模塊

該模塊主要針對(duì)人機(jī)會(huì)話(huà)計(jì)算機(jī)、聯(lián)鎖機(jī)、I/O接口部分、室外信號(hào)設(shè)備控制電路的故障診斷。人機(jī)會(huì)話(huà)計(jì)算機(jī)采用專(zhuān)家系統(tǒng)故障診斷；聯(lián)鎖機(jī)除單元部件本身有軟硬件自檢測(cè)程序外，采用專(zhuān)家系統(tǒng)故障診斷；室外信號(hào)設(shè)備控制電路采用粗糙集和D-S證據(jù)理論故障診斷。

5)故障診斷人機(jī)界面子系統(tǒng)功能模塊

故障診斷人機(jī)界面是現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備維護(hù)人員與故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行友好信息交互的窗口。在選擇以故障征兆驅(qū)動(dòng)診斷過(guò)程的推理機(jī)制條件下，該模塊的主要功能是實(shí)現(xiàn)各種故障診斷的類(lèi)別選擇(如室內(nèi)電路設(shè)備故障診斷、室外信號(hào)設(shè)備故障診斷、復(fù)雜故障診斷等)、故障診斷結(jié)果顯示、故障處理信息提示、故障分析圖示信息、故障統(tǒng)計(jì)分析、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)人、知識(shí)庫(kù)維護(hù)、數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)、系統(tǒng)初始化，以及系統(tǒng)幫助等信息的交互功能。

2　信息融合的鐵路車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷

2.1專(zhuān)家系統(tǒng)

車(chē)站信號(hào)設(shè)備在上道之前，會(huì)進(jìn)行一系列的相關(guān)試驗(yàn)，如可靠性試驗(yàn)和安全性試驗(yàn)；在線(xiàn)路開(kāi)通運(yùn)營(yíng)之前，車(chē)站要進(jìn)行室內(nèi)外聯(lián)鎖試驗(yàn)，這些都會(huì)暴露車(chē)站信號(hào)設(shè)備的故障；在線(xiàn)路運(yùn)營(yíng)期間，鐵路局電務(wù)段會(huì)存有較全面的檢修維護(hù)故障歷史記錄。人類(lèi)專(zhuān)家在判斷和解決這些故障的時(shí)候，有些經(jīng)驗(yàn)很難規(guī)則化，而且即使形成規(guī)則后也容易引起沖突。同時(shí)，這些經(jīng)驗(yàn)又彌足珍貴，因此必須加以充分利用。但是基于事例的推理畢竟是不夠的，還需要大量從實(shí)踐中抽取規(guī)則同時(shí)進(jìn)行推理，才能有效地解決問(wèn)題。所以本文采取基于規(guī)則和基于案例的混合推理機(jī)制的專(zhuān)家系統(tǒng)，最終專(zhuān)家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2　基于混合推理的專(zhuān)家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)Fig.2 Expert system based on combination reasoning

2.2故障樹(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)

針對(duì)傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)的不足，在鐵路車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)的故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)中，引入故障樹(shù)分析技術(shù)，充分利用系統(tǒng)深層知識(shí)，以期解決傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)獲取上的“瓶頸”問(wèn)題。車(chē)站信號(hào)設(shè)備故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)以參數(shù)自診斷方式，利用知識(shí)庫(kù)中的事實(shí)和規(guī)則，并采用以綜合診斷重要度為引導(dǎo)的推理機(jī)制[13-17]。故障樹(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3　車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.3 Station signaling interlocking system fault diagnosis expert system construction

知識(shí)庫(kù)由故障樹(shù)知識(shí)庫(kù)、模糊推理規(guī)則庫(kù)以及電路模型規(guī)則庫(kù)構(gòu)成。故障樹(shù)知識(shí)庫(kù)包含系統(tǒng)故障樹(shù)結(jié)構(gòu)和各故障模式之間的邏輯關(guān)系；模糊推理規(guī)則庫(kù)利用系統(tǒng)參數(shù)判斷輸出事件發(fā)生前提下各輸入事件發(fā)生的可能性，即求出各輸入事件的模糊重要度；電路模型規(guī)則庫(kù)含有人機(jī)會(huì)話(huà)計(jì)算機(jī)、聯(lián)鎖機(jī)、I/O接口部分、室外信號(hào)設(shè)備控制電路等電路模型知識(shí)；知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)用于對(duì)知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則進(jìn)行增加、刪除和修改等各種操作；綜合數(shù)據(jù)庫(kù)用于存放原始信息和推理過(guò)程中得到的中間信息等；解釋機(jī)制是解答用戶(hù)對(duì)專(zhuān)家系統(tǒng)的行為詢(xún)問(wèn)的一個(gè)程序模塊；推理機(jī)利用當(dāng)前系統(tǒng)參數(shù)，根據(jù)綜合故障重要度來(lái)引導(dǎo)推理，從故障樹(shù)的頂事件逐漸推理到底事件(基本事件)，完成故障推理；驗(yàn)證機(jī)根據(jù)故障樹(shù)推理機(jī)制診斷的結(jié)果，有針對(duì)性地調(diào)用出現(xiàn)假設(shè)故障的診斷控制體，然后調(diào)用電路模型規(guī)則，驗(yàn)證該控制體是否發(fā)生故障；人-機(jī)交互診斷通過(guò)對(duì)話(huà)的方式要求用戶(hù)回答系統(tǒng)在推理過(guò)程中提出的問(wèn)題；系統(tǒng)最終給出診斷結(jié)果并給出維修意見(jiàn)。

2.3粗糙集

粗糙集(rough set)的出現(xiàn)為解決上述問(wèn)題提供了新的強(qiáng)有力的手段。粗糙集理論是一種刻畫(huà)不完整性和不確定性的工具，能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律。采用粗糙集進(jìn)行信息融合綜合故障診斷，主要是利用其對(duì)包含冗余和不一致信息的故障診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、推理、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)系、提取出用于故障診斷的決策規(guī)則和簡(jiǎn)化信息的能力來(lái)融合多源復(fù)雜故障信息，以提高融合診斷速度和進(jìn)行最優(yōu)化融合算法的選擇，生成簡(jiǎn)單、有效的診斷決策規(guī)則，增強(qiáng)系統(tǒng)的決策能力。本文采用了一種基于粗糙集理論的多源信息融合故障診斷模型，并驗(yàn)證了其可行性和有效性[18-22]。

2.3.1基本概念

若A=C∪D，C∩D=φ ，C為條件屬性值，D為決策屬性值，則知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)S稱(chēng)為決策表。

分別稱(chēng)為X的R下近似集和R的上近似集。

2.3.2D—S證據(jù)理論診斷信息融合

在故障診斷過(guò)程中，由于多方面的原因，如現(xiàn)場(chǎng)傳感器測(cè)量噪聲的存在、診斷知識(shí)的不完全等，使得故障診斷存在著不確定性，這些不確定性會(huì)影響到診斷結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確度，因而在診斷過(guò)程中需要對(duì)這些不確定性加以處理。作為Bayes方法的推廣，D—S證據(jù)理論采用信度的半可加性原則較好地對(duì)不確定性推理問(wèn)題中主、客觀性之間的矛盾進(jìn)行了折中處理，將主觀不確定性信息融入推理過(guò)程，成為提高診斷決策可靠性的一種有效手段。

定義1對(duì)于一個(gè)決策問(wèn)題，所有能夠認(rèn)識(shí)到的可能結(jié)果的有限集合用Θ表示，稱(chēng)Θ為一個(gè)識(shí)別框架。

在對(duì)一個(gè)事件的認(rèn)識(shí)舉證過(guò)程中，不同的證據(jù)可能提供了不同的信任度，而在決策中需要將各證據(jù)的信任度融合起來(lái)，給出一個(gè)總的信任度的度量。Dempster合成法則給出一種多證據(jù)聯(lián)合作用的合成方法，對(duì)于給定同一識(shí)別框架上幾個(gè)的基于不同證據(jù)的信度函數(shù)，如果這幾個(gè)證據(jù)不是完全沖突的，那么就可以利用Dempster合成法則計(jì)算出一個(gè)總的信度函數(shù)，作為那幾個(gè)證據(jù)聯(lián)合作用下產(chǎn)生的信度函數(shù)。

定理(Dempster合成法則) 設(shè)Bel1,Bel2,…,Beln是同一識(shí)別框架Θ上的信度函數(shù)，m1,m2,…,mn是對(duì)應(yīng)的基本可信度分配，則合成后的可信度分配

3　基于信息融合的故障診斷系統(tǒng)診斷實(shí)例

利用基于信息融合的故障診斷系統(tǒng)對(duì)進(jìn)站信號(hào)機(jī)滅燈事故進(jìn)行故障診斷。進(jìn)站信號(hào)機(jī)室外控制電路如圖4所示。

以綠燈為例，當(dāng)綠燈點(diǎn)燈單元輸出故障(不良)或信號(hào)機(jī)主副燈絲雙斷時(shí)，點(diǎn)燈單元故障。

當(dāng)信號(hào)機(jī)點(diǎn)綠(L)燈時(shí)，綠燈點(diǎn)燈電路分別檢查DJ條件，微機(jī)監(jiān)測(cè)同時(shí)采集DJ電流信息。以L燈為例 LXJ ZXJ 2DJ LUXJ在信號(hào)主組合中，故障進(jìn)行約簡(jiǎn)后，其中任何一個(gè)繼電器故障，認(rèn)為L(zhǎng)XJ組合中有故障發(fā)生。如表1所示。

圖4　進(jìn)站信號(hào)機(jī)室外控制電路Fig.4 Enteringsignal lamp drive circuit

U分線(xiàn)盤(pán)電壓正?；蚱叻志€(xiàn)盤(pán)電壓無(wú)或偏低LDZHJ室內(nèi)驅(qū)采單元決策屬性類(lèi)型表D10000LXJ組合中的繼電器故障21000DJ故障31000變壓器故障41010主副燈絲斷絲滅燈50100室外短線(xiàn)

3.1可信度計(jì)算

完備子集個(gè)數(shù)，樣本集有5個(gè)樣本，每次抽取一個(gè)元素進(jìn)行組合，則總的組合數(shù)Imin，因此本例中的樣本數(shù)應(yīng)為2×2×2=8，顯然本例中的樣本集還缺少3個(gè)樣本。應(yīng)用R-S理論對(duì)表1進(jìn)行處理，可推出如下決策規(guī)則。

[r11r21r31]→d1

[r11r21r31]→d2

[r22]→d3

[r32]→d4

[r12]→d5

η([·]→ei)=不完備子集中的樣本數(shù)/完備集樣本數(shù)

根據(jù)定義，可計(jì)算出前面推理所得5條規(guī)則的可信度分別為

η([r11r21r31]→d1)

η([r11r21r31]→d2)

η([r22]→d3)

η([r32]→d4)

η([r12]→d5)

由表1可得決策屬性d得出的決策表為

CLASS(d)={Y1 Y2 Y3 Y4 Y5}={{1}、{2}、{3}、{4}、{5}}

根據(jù)表1計(jì)算給定證據(jù)所對(duì)應(yīng)的每個(gè)條件屬性的條件

3.2重要度的計(jì)算

σcd(c′)=rc(D)-rc-c′(D)

條件屬性集c={c1， c2， c3}

表U/IND(C1，C2，C3)={{1},{2},{3},{4},{5}}

1)去掉屬性c1后，U/IND(C2，C3)={{1,2},{3},{4},{5}}

D的c-c1正域?yàn)镻oSc-c1(d)={3,4,5}

則c-c1依賴(lài)度為rc-c1(D)=Card(PoSc-c1(D))/Card(D)=3/5=0.6

因此指標(biāo)c1的重要度σCD(c1)-0.6=0.4

2)去掉屬性c2后，U/IND(C1，C3)={{1，2，3},{4},{5}}

D的c-c2正域?yàn)镻oSc-c2(d)={,4,5}

則c-c2依賴(lài)度為rc-c2(D)=Card(PoSc-c2(D))/Card(D)=2/5=0.4

因此指標(biāo)c2的重要度σCD(c2)-0.4=0.6

3)去掉屬性c3后，U/IND(C1，C2)={{1，2，4},{3},{5}}

D的c-c3正域?yàn)镻oSc-c3(d)={3,5}

則c-c3依賴(lài)度為rc-c3(D)=Card(PoS(c-c3(D))/Card(D)=2/5=0.4

因此指標(biāo)c3的重要度σCD(c2)-0.4=0.6

從上面計(jì)算可知，條件屬性相對(duì)決策屬性的重要度。

3.3判定規(guī)則

對(duì)故障類(lèi)型的判斷，采用基于規(guī)則的方法，其基本原則為：1)判定的故障類(lèi)型(或元件)應(yīng)具有最大的可信度函數(shù)值；2)判定的故障類(lèi)型(或元件)和其他類(lèi)型的可信度函數(shù)值之差要大于某個(gè)門(mén)限值，如0.45；3)不確定信度函數(shù)值必須小于某個(gè)門(mén)限，如0.15。

3.3實(shí)例

例如某電務(wù)段管內(nèi)某車(chē)站信號(hào)機(jī)發(fā)生故障，經(jīng)分析現(xiàn)象，信號(hào)機(jī)無(wú)顯示，主副燈絲正常。利用證據(jù)理論推理，C1=0.78，C2=0.16；C3=0.15，C4=0.18，根據(jù)診斷規(guī)則，發(fā)生概率最大的故障類(lèi)型即為信號(hào)機(jī)最大故障點(diǎn)。推理得LXJ組合中的繼電器故障。與現(xiàn)場(chǎng)故障原因分析一致。

4　結(jié)論

1)根據(jù)鐵路車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)設(shè)備、信號(hào)集中監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能特點(diǎn)，采用模塊化的設(shè)計(jì)思路，將設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、道岔缺口檢查等數(shù)據(jù)導(dǎo)入，分別建立了子系統(tǒng)故障診斷模塊和故障數(shù)診斷模塊，構(gòu)建了車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)。

2)根據(jù)故障診斷系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，采用基于規(guī)則和基于案例的獲取機(jī)構(gòu)，以突破知識(shí)獲取困難的瓶頸；在推理機(jī)制上，根據(jù)車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)研發(fā)、生產(chǎn)、上道、運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的重要經(jīng)驗(yàn)，以及電務(wù)段存有較全面的故障維護(hù)歷史記錄情況，設(shè)計(jì)了基于案例推理和規(guī)則推理的混合推理策略。建立了基于信息融合的車(chē)站信號(hào)聯(lián)鎖系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)。

3)在介紹粗糙集理論的基礎(chǔ)上，利用粗糙集的條件屬性和決策屬性進(jìn)行故障診斷，并結(jié)合實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了基于粗糙集的車(chē)站信號(hào)設(shè)備故障診斷。應(yīng)用該方法，對(duì)故障診斷擁有較高的故障診斷精度。

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Development of railway station signaling interlocking system fault diagnosis system

LIU Bohong,FU Yuming,SONG Shuang

(School of Automation and Electrical Engineering, Lanzhou Jiaotong University，Lanzhou 730070,China)

Development and implementation of the station signaling interlocking system fault diagnosis system are studied by the artificial intelligence system methods．According to the station signaling structural characteristic with complex equipment, a fault diagnosing method based on hierarchical information fusion is presented. In this method, Firstly fault tree expert system is applied to field fault multiple hierarchical diagnosis judgment on the basis of state information from subsystems，then D-S evidence theory is used to synthesis the diagnosis results from subsystems and give the signaling equipment diagnosing decision．This method can be used to evaluate the reliability of evidence, reduce the overall error of recognition frame, and raise the accuracy of fault diagnosis.

information fusion；fault diagnosis；expert system ；evidence theory；railway station；signaling equipment

2015-12-22

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61164010)

劉伯鴻(1968-),男,甘肅臨洮人,副教授，從事鐵路運(yùn)輸自動(dòng)化及控制研究；E-mail：liubohong@mail.lzjtu.cn

U292.36

A

1672-7029(2016)09-1825-08