贝叶斯网络在计算机联锁系统故障诊断中的应用

兰州交通大学自动控制研究所　甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室　王　刚　牛宏侠

0　引言

铁路车站计算机联锁系统主要用于实现铁路车站“运行指挥，安全防护”的控制功能，是在计算机控制技术以及可靠性、安全性理论的基础上结合铁路信号系统自身的特点设计的系统[1]。近些年来，针对铁路系统故障的特点，学者们相继提出了基于专家系统，神经网络，支持向量机，最小近邻法和模糊推理系统等人工智能技术的故障诊断方法，并且取得了一定的实际应用效果。但是，对于计算机联锁系统的故障诊断，很少有文献关注并做深入研究分析。目前，在计算机联锁系统故障诊断的实际应用中，多数情况下依然采用人工经验进行诊断分析，这已不能满足当前高速铁路对列车信号系统的安全性和快速性的要求。

本文在近年来故障诊断技术发展的基础上，考虑到车站计算机联锁系统故障的复杂性、不确定性的特点，提出将贝叶斯网络推理模型应用于计算机联锁系统的故障诊断中，充分发挥贝叶斯网络在不确定性知识表达和推理领域的无法比拟的优势，对车站计算机联机联锁系统准确、及时地判断故障部位，以便于后期快速、准确地排除故障。

1　计算机联锁系统故障诊断模型的建立

铁路车站计算机联锁系统，其主要功能是首先对铁路车站的道岔设备、轨道电路设备、信号机设备的状态信息以及相邻区间内处于列车占用或者通过情况进行采集,然后依据列车调度中心下发的调度命令，对列车运行实时情况进行安全控制及防护。图1代表了计算机联锁系统的基本结构，主要包含两个部分，即室内部分和室外部分。其中，室内部分又由软件部分和硬件部分构成。软件部分主要包含编码信息、冗余软件和检测软件，硬件部分主要包含上位机、联锁机和结构电路等。室外部分主要包括道岔转换设备、信号机和轨道电路。

为了实现快速准确地判断故障部位，查找故障原因的需求，在统计分析车站联锁设备以往多年的故障类型的基础上，结合系统的工作原理和实际结构，将计算机联锁系统按功能和层次结构进行分级分解。第一级为四个子类，A11代表室内控制部分，A12代表室外设备，A13代表控制台，A14代表电源部分。然后依据系统结构在每一个一级子类下面再次分解，构成如表1所示的20个二级子类[2]。

图1　计算机联锁系统的基本结构

表1　计算机联锁系统分级分解模块

计算机联锁系统故障诊断模型是在深入分析各个子系统的功能原理和层次结构的基础上，结合专家系统的经验和以往的故障维护记录进行建立的。在建立每一个子系统的故障模型以后，用虚拟事件来代替系统故障，然后用逻辑门将各个故障子系统联系起来，最终构成整个系统的故障结构模型。

以道岔控制电路子模块的故障模型建立的过程为例来说明计算机联锁系统故障诊断模型建立的过程[3]。故障模型的建立一般分为三个步骤：

（1）选取顶事件。所谓顶事件，即是指系统逻辑分析和功能发生故障的事件。根据系统是否发生故障失去预定的功能，我们将道岔控制电路不能正常工作视作故障模型的顶事件。

（2）分析顶事件。将顶事件作为系统的输出事件，之后依据系统运行时的实际的逻辑关系，寻找出能引发顶事件产生的必要的直接的原因，构成输入事件，并以适当的逻辑门相联系。具体针对道岔控制电路来说，根据其工作原理和逻辑关系的分析可知，能引发道岔控制电路发生故障的原因主要有两个，一个是道岔启动电路发生故障，另一个是道岔表示电路发生故障。

（3）分析输入事件。在分析顶事件之后可以得到输入事件，然后根据二者的因果关系对输入事件进一步分析，倘若当前的输入事件还能做下一步分解，就将其作为下一级的输出事件。

根据自上而下逐级分解的原则，对以上步骤进行重复操作，直到对输入事件不能再次进行分解，即可建立道岔控制电路的故障模型。

2　贝叶斯网络故障诊断算法

贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）是基于图形化的结构模型，主要包含数值和图形两个部分。图形代表着系统的拓扑结构，是一个有向无环图，是根据系统内部各个节点之间的逻辑关联关系建立的；数值代表着系统内各个节点之间相互影响的概率分布。在进行故障推理时候，这两部分内容必不可少。考虑到车站计算机联锁系统的复杂性和安全性要求，如何确定节点之间的概率数值，对于领域专家来说往往需要花费大量时间和精力。本文主要采用以下三种方式来获取计算机联锁系统的故障知识。（1）从专家处获取知识[4]。通过产生式规则来表达知识之间的因果关系。（2）从FMEA(故障模式及影响分析)表单获取知识。根据事先建立的故障结构模型和规则对系统进行诊断并生成相应的定性知识，而其中系统的先验概率以及规则的置信度就是定量知识[5]。（3）从故障模型分析结果获取知识。通过研究计算机联锁系统的故障结构模型的层次结构导出各节点之间的因果关系。贝叶斯网络推理模型如图2所示。

图2　贝叶斯网络推理流程图

在贝叶斯网络诊断推理过程中，团树传播算法是一种表常用的算法，在该传播算法中，主要包括两个部分：建立团结合树；在团结合树上面推理计算。以下是算法的实现步骤：

（1）建立团结合树

①建立贝叶斯网络的道德图；

②三角化剖分道德图；

③从三角化剖分过程中抽取团节点；

④建立团结合树。

（2）在团结合树上推理计算

根据诊断网络是否得到所需的证据信息，可以将团结合树上的推理计算分为两种情况，①诊断网络没有得到所需的证据信息：初始化→全局传递→边缘化；②给定诊断网络证据信息：初始化→全局传递→边缘化。

3　贝叶斯网络在计算机联锁系统故障诊断中的应用

依据贝叶斯网络的诊断推理方法，在对计算机联锁系统进行诊断时，首先需要输入诊断对象的故障现象，接下来系统会查询该故障现象所属的诊断网络模型，然后调出相应模型对其实行进一步的诊断。在得到与当前故障现象相关的原因以及先验概率和条件概率之后，才能进行系统下一步的推理诊断，如果系统的数据不完整，将会在一定程度上对最终的诊断结果的准确性产生影响。在所需的故障知识齐备后，就可以利用贝叶斯网络进行诊断推理，找出引起该故障发生的所有故障原因及相应概率值，经比较判断，给出最大可能性的故障原因。图3给出了贝叶斯网络在计算机联锁系统故障诊断中的应用的流程。

图3　故障推理实现流程

4　结束语

当前，在我国铁路快速发展和体制全面改革的形势下，计算机联锁系统作为铁路信号系统的核心技术装备，对于保证旅客安全，维护铁路秩序，促进国民经济发展起着至关重要的作用。计算机联锁系统的安全可靠设计和故障修复势必是一个值得研究的课题。本文结合计算机联锁系统的故障结构模型和贝叶斯网络在不确定性知识表达与推理中的优势，给出了系统故障推理的实现流程，对于实际系统的故障诊断应用和相关领域的学术研究具有一定的参考价值。

[1]徐洪泽,岳强.车站信号计算机联锁控制系统:原理及应用[M].中国铁道出版社,2005.

[2]何向东.铁路车站计算机联锁故障诊断专家系统研究[D].长沙:中南大学,2008

[3]李国宁,曹杰,刘伯鸿.故障树分析在计算机联锁系统中的应用[J].兰州交通大学学报,2006,25(6):16-19.

[4]张志恒,董昱.计算机联锁设备故障诊断专家系统的研究[J].铁路通信信号工程技术,2007.

[5]谭洁,张友鹏.铁路信号设备故障诊断专家系统知识库的研究[J].铁道运营技术,2011,17(1):1-3.