铁路信号监测技术发展与展望

李明柔

中国铁路北京局集团有限公司北京电务段 北京 100071

1 我国铁路信号监测技术的发展历程

1.1 我国的行车调度指挥系统发展经历了一个复杂的阶段

由人工调度指挥，发展到调度监督或调度集中，到TDCS系统到分散自律调度集中系统。TDCS 增加了分散自律功能和排路功能到 CTC（Centralized Traffic Control System，调度集中）。分散自律系统将列车运行调整计划下传到各个车站自律机自主自动执行，解决了列车作业和调车作业的冲突，实现列车、调车作业统一控制。我国的新建高速铁路线路尤其是列车运行速度超过 160km/h 的线路区段，积极应用了 CTC技术。新建的非繁忙干线和局部连接线路，可采用区域集中联锁与TDCS（Total Distributed Control System集散控制系统）结合的方式。在未来 CTC 系统的车站设备与连锁等设备要更优化的配置，CTC 系统要有可靠的通信传输通道的保障，特别是在客专和繁忙干线。

1.2 我国的列车控制系统同样经历了一个漫长的探索过程

由点式机车信号自动停车装置发展到连续式机车信号自动停车装置，由通用式机车信号自动停车装置到通用式机车信号运行监控记录器，由主体机车信号运行监控记录器，最后到CTCS系统。随着高速铁路列车速度的不断提升，仅仅依靠地面信号行车并不能完全保证行车安全，车载信号也起到了重要作用，一方面指导司机操作，并对列车速度进行实时监控，并在列车超速时进行实时控制。ATP现已成为行车安全不可缺少的重要技术装备。CTCS 是铁路信号系统中的主要技术装备，防止列车运行过程中超过线路规定的速度，防止列车冒进关闭的信号机。新的 CTCS 系统采用卫星定位、应答器对当前列车位置测量、确认，提供不间断的速度控制，提高了列车定位精度[1]。

2 国外铁路信号监测技术的发展现状

目前，日本，德国，意大利和法国同是世界上高铁技术发展比较成熟的国家。上述国家中，铁路列车的综合检测被用作检测工具，来确保铁路列车的运行安全。信号检测在整个检测系统中占有相当重要的地位，在铁路的维护养护工作中起着非常重要的作用。日本作为铁路运输方面起步非常早的国家，早在1964年，日本就在东海道的新干线上开通和运营火车，并应用综合检测技术。与现在的技术相比，当时只有集成检测列车的信号检测系统安装在1号和7号车厢中。而成熟的信号检测技术可以通过中央控制调度中心，对通信设备以及线路信号发生的故障信息进行统一管理，同时还可以获得联锁设备的动作信息数据以及轨道电路信息数据。通过图表的方式对雨量、风速等外部影响因素进行监测，对列车的运行状态进行合理调控。其次，不仅对室内的信号系统进行了全面监测，同时对室外信号系统也实现了全面监测，能够对轨道电路、信号机以及道岔等数据信息进行实时监测。

同日本相比，意大利的发展略慢。意大利于2001年开始使用综合检测技术。所用的检测技术是阿基米德综合检测技术。该技术的最高检测速度为每小时220公里。

3 铁路信号系统智能监测技术简介

铁路信号系统智能监测技术是在铁路信息化建设中形成的一种新型技术。在我国当前铁路系统建设日趋完善的背景下，对于铁路信号系统监测技术要求也越来越高。通过信号系统智能监测技术应用，能科学的控制现有系统监控运行情况，对于更好的调度铁路系统是非常关键的。因而需要在现有铁路系统运行管理中，将信号系统智能监测技术应用完善。首先，建立信号系统，对所有列车信息记录，包括对列车的开行信息等其他信息进行记录；其次，对列车的运行调度按照列车运行控制需求，将列车调度工作落实，科学监测列车的运行情况，对列车的运行管理作出分析，提高铁路系统运行效率[2]。

4 铁路信号智能监测技术的发展现状

4.1 信号监测系统测试技术水平

我国高速铁路信号监测系统测试技术，特别是动态测试验证技术，经历了十年的发展，已日趋完善，并在高速铁路建设、运营维护、技术创新发展等方面发挥了重要的作用。

4.1.1 建立了完善的测试标准体系

以《CTCS-3级列控系统测试案例》为标志，陆续颁布了针对单一设备、设备接口、系统功能以及互联互通的测试标准，规范了测试内容和测试方法，同时不断丰富完善测试案例和测试场景。

4.1.2 建立了先进的实验室仿真测试环境

系统级的实验室测试环境从无到有，以铁科院开发的基于环行铁道的高速列控实验室，北京交通大学开发的列控车载设备互联互通实验室，以及铁科院、通号院、北京和利时公司开发的面向工程的仿真实验室等为代表，仿真测试手段不断完善，仿真测试已成为工程数据验证、设备上道、互联互通的不可或缺的环节。

4.1.3 自主研发了系列化的综合检测列车

从电务试验车起步，我国的综合检测列车已形成系列化的“黄医生”家族，覆盖了CRH2型、CRH3型、CRH-380A，CRH-380B等各种动车组车型以及车载ATP型号，最高检测速度突破了400km/h，除了对信号设备功能、性能进行检测验证外，还可通过对检测数据的历史性、重复性以及关联性进行综合处理分析，实现设备状态预警功能。

4.2 信号监测系统现阶段存在的不足

4.2.1 互联性不足

互联性问题是目前铁路信号智能监测系统所面临的主要问题。其表现为各个子系统之间的互通能力非常低，信息的关联程度不足。从铁路信号智能监测技术的发展期望来看，智能监测系统需要对铁路的主要设备进行细致实时的监控，尤其对于监测系统主干信号集中监测系统来说，需要保证对电缆和轨道电路的实时精确监控。虽然现阶段信号集中监测系统已经基本接入了TCC/ZPW2000，但是RBC终端和DMS设施之间互通性仍然达不到相关标准，这样一来就导致监测数据的综合程度不够，一旦发生问题时，工作人员无法第一时间判定故障出现的位置，极大地影响了铁路交通运行的安全性。

4.2.2 信号系统协调难

铁路信号系统智能监测技术应用过程中，对于信号系统的协调管理也是非常关键的，但是通过对我国现有铁路信号系统运行监督管理工作研究发现。目前铁路信号系统智能监测技术应用中，对于信号系统的协调还存有一定的难度，所以这种情况下，就不能为信号系统的监测管理提供帮助。对于铁路信号系统智能监测技术应用而言，信号系统的协调控制是比较关键的，但是如果在信号系统协调中，不能科学的控制信号协调方式，将会影响到信号系统运行效果[3]。

5 铁路信号系统智能监测技术应用策略

为满足工程建设、信号系统升级改造以及信号系统技术发展的需求，信号系统测试技术的发展，应适用于以下几方面：

5.1 基于虚拟云技术，开发适应于不同枢纽站场的综合仿真测试中心

虚拟化技术将某台物理服务器资源，通过虚拟化软件的方法分割为多个虚拟云服务器，每个虚拟服务器独立运行，与后台的物理平台或者具体的硬件实现无关，非常适合测试环境的搭建。

基于虚拟云技术的综合仿真测试中心，被测试对象采用完全真实设备，通过以太网接人云平台；相邻设备以及线路仿真软件等全部运行于虚拟机中，根据需要可以任意调用，便于测试环境的倒换；为防止不同枢纽间IP的冲突，云平台各枢纽间通过划分ULAN的方式实现网络隔离。

基于虚拟云技术的仿真测试中心，采用私有云的创建模式，不需要租用云端服务器或进行云服务器托管，最大限度地保护了数据的安全。

5.2 基于大数据技术，继续推进智能运维系统、车载智能化集成分析平台开发

大数据技术的应用，就是在已有海量数据的基础上，通过统计、分析、深度挖掘和人工智能等手段，努力寻求和开发其潜在的价值；对于铁路信号系统，首要目标就是尽可能实现各种监测、检测、维护数据的系统性整合，深化研究智能化分析技术，多专业数据融合及大数据分析应用技术，为运营维护提供数据支持。

例如，对于智能运维系统，通过进行深入的关键数据对比与逻辑分析、车地数据一体化对比分析等，可以进一步提升故障综合辅助分析功能；对于信号动态检测系统，通过信号系统与其他系统检测数据的融合和综合分析，可以进一步加强列控报文与基础数据的比对分析以及故障定位等功能。

5.3 基于专家系统技术，不断完善自动化、智能化测试水平

专家系统是人工智能的一个重要分支，是其最重要也最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从一般性推理策略探讨到运用专门知识、从理论研究走向实际应用的重大突破。

基于自动测试技术的专家系统是高速铁路列控系统仿真测试的关键技术之一，其核心是通过计算机进行自动测试、分析与判断，输出结果，由系统替代人工，实现智能化数据判断，减少人工参与的程度，提高测试的效率和准确性。专家系统的关键技术主要包括：车载数据的下载和导入；测试案例的触发条件、约束条件与对比的期望结果等信息；不同测试案例之间的关联关系；完整的测试案例库；测试序列的分类，测试子序列、测试案例之间的内部逻辑关系；以及每个测试序列覆盖的测试案例和数量等。

5.4 采取智能化分析技术

铁路信号智能分析主要体现在以下两方面：第一是通过使用不同子系统对各种设备之间的连接故障进行逻辑性分析，其包括了各种设备之间的对比分析，如列车与地面、地面与地面以及信号与通信之间的综合相关性分析；第二是对各个设备的故障分析，主要包括设备运行趋势分析、设备生命周期分析以及不同类型设备的故障分析等。在对设备信号进行逻辑故障分析过程中，我们可以建立相应的专家数据库诊断系统，收集和分类存储专家提供的专业知识以及宝贵经验。知识库的规划和建立直接影响到系统智能诊断的正确率与实用性，故系统故障智能判断需要建立能涵盖多个设备相对应的系统库。

在故障排除过程中，为了最大限度地提高诊断效率，缩小调查范围，可以从以下两个方面来构建专家系统库：首先，根据不同设备的性能与组成内容之间的差异，将相关设备和对应的知识点组合成相对独立的知识体系；其次，根据系统的结构将子系统的知识置于单个模块中，可实现有针对性的检索和提高知识库查询的效率；再次，依据不同的数学模型，将知识内容划分为几个不同的模块，以提高知识库的综合应用；最后根据专家对不同领域的划分，将知识库有划分为对象性知识、故障类知识以及信号处理过程性知识等方面。根据铁路信号装置之间的故障相关性，采用树状关联的方法将其简单的表达出来，根据具体设备的特征，将不同设备的特定故障类型以树状形式添加到专家知识库中，该方法可以有效降低冗余并且还能缩小设备故障类型的判断范围。

5.5 加强网络支持

网络信号是连接智能监测系统的脉络，因此提升网络稳定性是铁路信号系统智能监测技术完善的首要步骤。相关技术人员在智能监测系统的建立和维护工作中要通过网络的优化来重点加强设备之间的互联程度，使设备能够在良好的网络环境当中实现完美的互联。在网络优化建设的过程当中，工作人员要将细节层面的重点放在共享数据和存储数据的监测上，一旦故障发生时，利用网络之间的设备互联建立起快速响应的机制，从而能够在第一时间内利用设备信息之间的交互确定故障发生的位置，并对相关的监测数据进行实时分析，最终实现智能监测系统的性能优化。

5.6 提高数据协调性和规范性

在铁路信号系统智能监测技术应用过程中，需要针对系统的协调性和规范性管理作出科学的分析，只有信号系统的协调性和规范性得到了保障，这样才能满足信号系统的运行控制需求，提高信号系统运行质量。例如，在铁路信号系统智能监测技术应用过程中，相关人员依照系统调度应用需求，借助大数据技术运算分析，将系统数据运行的协调性和规范性体现出来。通过时差和错位调度法应用，将系统数据的调度协调性表现出来，科学的为列车分配调度信息，从而提高列车调度运行效果，提升铁路系统调度运行质量[4]。

5.7 提高数据传输实时性及抗干扰能力

铁路信号与信息的高效传递和接收需要相关技术设备具备良好的抵抗各类干扰因素的能力。监测技术需要具备能够实时获取设备和系统运行状态信息数据的能力。通过实行对铁路系统的全覆盖模式，对列车运行中的信号传递和整个传送过程施加有力的技术支持和保证。让信号能够准确清晰的在系统网络之中实现高速传递，既需要保障信号传递的及时性，也要确保信号传递的完整性和有效性，防止在信号传输过程中受到各种其他来自外界环境和其他因素的干扰。列车调度指挥人员需要通过控制中心来实时汇总所有的信息信号，对这些信号实行实时、高效的监测是必不可少的，这样才能充分地发挥出全覆盖模式的关键作用，实现对列车运行的合理管理和控制。

总而言之，铁路信号监测系统在铁路建设的进一步发展过程中起到越来越重要的作用。现代铁路信号系统对智能化技术要求越来愈高，以往的人工判断故障模式已不能满足现阶段铁路运行的需求，我们需要搭建与现代信号系统相匹配的综合智能化电务监测维护系统，该系统的建立有助于提高铁路信号的监测水平、综合智能分析能力以及辅助决策能力。搭建一个先进的铁路信号监测系统需要将技术与铁路的运营需求相结合，提出合理的改进方法以及完善措施，重点研究系统结构设计方案、智能化分析与应用技术[5]。