浅析几个常见铁路信号设备故障诊断方法

乔曦

摘 要：铁路信号设备在对于铁路安全运行、铁路行车信息及时发布、铁路运输效率和铁路行车人员的工作条件改善、提高等方面有着不可忽视的作用和影响。目前，我国铁路信号设备故障以及常见的故障诊断方法有很多，文章对这些常见的故障诊断方法进行了分析，阐述了在铁路信号故障诊断中的实际运用和目前还存在的不足，希望对未来我国铁路信号设备的发展和提高起到积极的推动作用。

关键词：铁路信号设备；故障诊断；人工智能；方法

引言

伴随着铁路事业的不断向前发展和不断深入，铁路信号设备也向着专业化、自动化和密集化的方向发展推进。目前我国有不少机构和组织对铁路信号设备的故障诊断都进行了相应的研究和分析，取得了一些新的进展和成果。众所周知，铁路信号设备是铁路安全运行必不可少的，它对进行指挥列车运行，提高铁路运输能力和效率，提高并改善行车人员工作、保障铁路运输良好稳定安全的关键设备。铁路信号用特定的装置设备的颜色、形状或用仪表和音响等设备装置向铁路行车相关的工作人员传递出机车车辆运行和设备状态的实况信息，及时发布指示和命令等方面的内容和信息。就目前我国的发展现状来看，铁路信号主要包括有铁路区间信号、列车车站信号和驼峰调车控制等项目内容。信号是指挥火车的命令，也是告诫人们要时刻注意铁路安全的警示语和温馨提示。

对有关的铁路的信号的掌握对保证自身安全是大有裨益的，它也是一种生活常识。铁路信号按作用可划分为指挥列车运行的行车信号和指挥调车作业的调车信号；按信号设置的处所可划分为车站信号、区间信号，以及行车指挥和列车运行自动化等；按信号显示制式可划分为选路制信号和速差制信号；按结构可分划为臂板信号、色灯信号、灯列信号以及机车信号机。铁路信号设备总体上可分为三大类：一是信号机，二是标志，三是表示器。随着科技的普及和广泛应用，铁路信号在元部件制造方面向着小型化、固态化、高可靠性方向发展；在设计方面朝着故障自动检测、高可用度、自动诊断、与计算机、微处理机相结合的方面发展；在安装施工方面朝着模块化和工厂施工化的方向发展；在使用方面正向着无维修或高度自动化、少维修、智能化的方向发展。传统铁路信号设备故障诊断方法过去过于依赖个人能力，无法如实客观反映问题，未来诊断系统的智能化趋势会成为系统发展的主要方向，需要加大对铁路信号系统的建设力度和强度，通过不断的研究和摸索，应用相关的高新技术和成果，不断完善故障诊断机制。

1 常见铁路信号设备故障诊断方法及措施分析

为了提高铁路信号设备工作的安全性和准确性，采取必要的措施对其运行实况进行监测和故障诊断对设备的良好运行时大有裨益的。然而，因为控制设备本身构造复杂，尤其是控制电路极为复杂，受到设备使用和操作环境等因素的影响，容易造成设备故障的原因多方面的，具有明显的随机性、不确定性和模糊性。鉴于此现状，十分有必要建立和开发专家系统以对铁路信号设备故障进行准确的分析和诊断，可以提供辅助性的决策对此很有帮助，可以提高现有的对铁路信号设备装置的技术水平。以铁路信号设备故障处理技术的历史发展脉络为考虑，可以将针对铁路信号设备故障所采用的方法和诊断氛围这样四大类，分别是：传统的铁路信号设备故障诊断法、机遇铁路信号设备故障处理方法、基于解析铁路信号模型法以及基于人工智能专家系统故障诊断方法。

1.1 传统故障诊断方法

所谓传统故障诊断方法有赖于信号设备维修人员，依靠设备故障所存在的问题，对此进行的把，这需要维修人员有维修的经验和能力技术，来到现场进行实地分析、考察以提高判断和处理故障的准确性。这些维修人员主要常用方法有这样几种：比较法、校核法、代换法、观察检法、优先选择法、实验分析法、逻辑推理法等。通过这些不同的方法和技巧，可以检查出铁路信号设备故障出现的原因和大体位置以便于进行接下来的维修工作的顺利进行。随着科学技术的发展和应用，利用大型计算机联锁设备和设施，对传统的故障方法进行了故障处理和诊断工作。可以对硬件故障中的控制台按钮损坏情况或者连线断线的问题、按钮采集板损坏、铁路联锁机光电隔离板损坏等问题的出现进行故障诊断和软件故障诊断。以上这些都是传统故障诊断中咋实际处理故障问题时所经常用到的方法。

1.2 信号处理法

信号处理法一般而言是利用信号模型，这些信号模型检测出铁路信号，从而顺利诊断出铁路信号设备的故障。信号处理方法的长处很明显，这个放放的不需要对象的准确模型，有很强的适应性和应用性。信号处理操作方法简单容易实现；但与此同时，短处也很明显，在于信号处理法对信号的检测和处理结果的依赖性太强了，这样会带来不稳定因为信号噪声的影响而不稳定，这种方法在现实使用中一般只在于特定信号诊断或某些特定故障时采用这个方法处理故障。当所面对的诊断对象太庞大太复杂，需要多增加检验手段、方法、策略和加大计算量，这样会使得诊断系统局限性太强，一般来说只适用于某一具体的系统或折具体的故障的诊断，在扩充使用领域和扩大应用对象方面是有难度的，不容易实现，在现实中对铁路信号故障处理存在受限的方面，使用起来便利性和实用性受到影响。

1.3 解析模型法

所谓解析模型法以诊断对象精确，并已经建立号数学模型的基础之上的一种诊断故障方法，它的运用涉及到相关的数理统计和解析函数等数学方法一旦系统中存在故障，那么系统的输入和输出方面就会相应有所改变，这些改变会相对应地反映在解析模型中，这里用到的是数学模型。所以说，通过对数学模型的观测，分析参数的变化可以利于判定出该系统是否存在故障和问题这个方法的有点事对深入研究系统本质的动态性质大有帮助。

1.4 人工智能故障诊断法

人工智能故障诊断法是通过对专家系统的利用、模糊逻辑和人工神经网络的使用等来进行故障诊断和其他的传统技术相结合的一种诊断方法，是以诊断对象进行状态识别、状态预测和状态判断和推理，通过模拟专家决策的过程来解决那些要用到专家来解决的复杂性问题。

2 结束语

铁路信号故障的类型及现象有很多种，不仅涉及的设备种类多，而且由故障带来的各种现象及产生的原因、形式十分复杂，有的故障具有很大的偶发性和模糊性，因此故障诊断问题具有非结构化或半结构化的特征，鉴于此，十分有必要通过相应的诊断故障的系统和方法，为故障诊断分析决策提供可靠准确的依据。综上所述，传统铁路信号设备故障诊断方法过去过于依赖个人能力，无法如实客观反映问题，未来诊断系统的智能化趋势会成为系统发展的主要方向，需要加大对铁路信号系统的建设力度和强度，通过不断的研究和摸索，应用相关的高新技术和成果，不断完善故障诊断机制，实现高效、稳定且应用范围广泛的故障诊断技术，以确保铁路信号设备稳定运行，有效推动铁路运输的良性健康稳定发展。

参考文献

[1]杜洁.基于故障树技术的铁路信号设备诊断专家系统的实现方法研究[D].2009.

[2]张大威.铁路信号故障诊断专家系统探讨[J].铁道通信信号，2011.