铁路信号设备故障诊断方法研究

铁路信号设备故障诊断方法研究

王医晨 ,吕辉 ,罗岸虹

中国石油兰州石化公司化工储运中心，甘肃兰州，730060

摘要：铁路运输作为我国重要的运输方式之一，铁路运输的安全性、可靠性，对我国经济发展有着重大的意义。而铁路信号设备作为保证铁路运输安全的关键设备之一，对其进行有效故障诊断是非常有必要的，因此，在对铁路信号设备进行检测维护时，要保证维护人员有足够的技术水平，相关技术人员需要了解清楚每个铁路信号设备的工作原理、工作方式以及实际应用等。当前，我国铁路信号设备故障诊断技术虽取得了一定的进展，但仍然存在一些问题。本文将对当前铁路信号设备故障诊断方法进行分析和总结，进一步提高信号设备的质量和水平，为保证铁路的安全运营打下坚实的基础。

关键字：铁路，信号设备，故障诊断

引言

在实际工作中，由于铁路信号设备运行时间长、环境恶劣等原因，容易出现故障。为了能够保证铁路运输的安全、高效等需求，需要做好故障诊断工作。铁路信号设备在铁路运行过程中会出现多种故障，信号设备的故障诊断比较复杂，所以无法全部诊断出信号设备所存在的故障问题，在实际工作中，诊断铁路信号故障的方法有多种，如传统诊断和解析模型等方法。为了提高诊断的准确性 ，必须根据现场的具体情况和相关的因素来确定。

一、铁路信号设备故障及信号采集处理

（一）信号采集

针对不同的铁路信号设备故障，可以划分为人工故障和设备故障，人为故障是指现场工作人员不能严格按要求进行信号设备的操作而造成的各种故障，而设备故障则是因为信号设备本身质量不达标或维修、维护有问题，从而造成信号设备出现故障。在铁路信号设备中，通过采集相关铁路信号设备数据是分析和判断故障的重要手段之一。在实际工作中，需要通过一些方式将信号进行采集，并对采集到的信号进行处理，从而实现铁路信号设备故障诊断的目的。如在对铁路信号设备进行检测时，可以通过将相应数据发送给计算机模型进行计算和处理。在处理数据时，可将其分为数字量和模拟量两种，并根据不同的故障类型进行数据输入，模拟量则可以通过输入端进行采集、输出端进行显示。在实际工作中需要根据不同的类型进行分类处理。

（二）数据处理与分析

数据处理与分析是故障诊断的关键环节，这一环节主要包括数据采集、数据预处理等内容。其中，数据预处理是指对采集的信号数据进行相关处理，从而减少处理后数据的误差、提高信息的准确性。对于铁路信号设备而言，采集到的是一系列数据，如电流、电压、温度等。因此，需要对这些数据进行及时处理，从而保证其准确性。

对于数据预处理工作来说，其主要包括三个方面：首先是对数据的标准化处理；其次是对冗余数据进行去除；最后是对不完整的信息进行补充。在铁路信号设备故障诊断过程中，需要充分发挥出各数据之间的关联性，这样才能够有效提高检测结果的准确性和可靠性，把信号设备故障用科学的措施和途径予以解决。

（三）常见故障

铁路信号设备故障通常包括轨道电路故障、轨道电路的短路故障以及道岔转换装置故障等。这些故障对铁路运输造成的影响比较大，如果不能及时解决这些问题，可能会出现较大的事故。例如，在铁路运行中，如果轨道电路发生短路，就会引发列车倾覆等严重后果。因此在实际工作中必须做好对铁路信号设备的维护工作。

在实际工作中，通常可以利用测试的方法来解决轨道电路故障，这种方法就是将采集到的信号通过数据分析来判断是否存在故障。由于列车运行过程中会产生一定的干扰信号，因此很难通过采集得到正常信号来判断轨道电路是否正常运行。因此在这种情况下，还需要采用一些相关检测技术来对轨道电路的故障进行有效诊断。

二、铁路信号设备及故障诊断方法

（一）故障预测

铁路信号设备故障预测是指对铁路信号设备的运行情况进行模拟分析，从而提前制定维修计划。而在实际工作中，铁路信号设备具有故障多、维修时间长等特性，这使得故障预测具有较大难度。而利用基于神经网络的故障预测方法则能较好解决这一问题。基于神经网络的故障预测方法，主要是通过对历史数据进行分析，并结合当前数据和未来数据，从而进行数据的处理和分析，以此来预测故障。

此外，基于神经网络的故障预测方法还具有较高的准确率，这是因为神经网络具有较强的非线性处理能力，通过研究发现神经网络能够对铁路信号设备故障进行有效预测，且准确率较高。人工智能技术在铁路信号设备故障诊断与维护中的应用是未来的主要手段，也是检测技术发展的一个重要趋势。在技术上的全面发展，使铁路信号设备能够平稳地运转。

（二）人工神经网络法

人工神经网络法是近年来出现的一种新型故障诊断方法，该方法属于智能诊断，与传统故障诊断方法相比，具有一定优势。该方法主要由网络和权重两部分组成。网络部分是对铁路信号设备进行监控，通过采集相关数据，进行分析并输出相应的故障诊断结果。而权重部分是对网络中的输出结果进行处理，以使故障得到有效的处理。

该方法使用较为简单，且不需要数学公式即可操作，且易于推广，并且可在铁路信号设备故障的诊断中得到有效应用。为就为神经网络的分析打下了很的基础，这种方法指的是依托人脑思维和处理问题的方式，把人性化的思维赋给机器，并在此过程中找到问题，这样即不需要建立信息知识库，也不会在计算过程中遇到复杂的问题，保证了处理的效率。在实际工作中也需要结合不同的铁路信号设备类型采取不同的故障诊断方法。

（三）小波分析法

小波分析法是利用小波变换，通过分析信号中的有效信息，将小波变换后的信号和原始信号相比较，然后通过分析原始信号与小波变换后信号的差别，从而实现对设备故障的诊断。此外，这种方法在实际应用中，也能够得到较高的精度，因此在铁路设备故障诊断中具有重要价值。

与其他诊断方法相比，小波分析法也有明显优势：首先，在进行故障诊断时，无需对铁路信号设备进行测试，对铁路信号设备运行状态进行评价。其次，小波分析法具有较高的精度和精确度。最后，小波分析法具有良好的时频分辨率以及时频局部化特性，因此可以根据需要进行故障诊断。

（四）专家诊断分析方法

专家诊断方法是一种以人工智能为基础建立的一套专家系统，通过模拟专家的思维方式来进行智能问题求解的软件系统。它利用人类专家的经验和知识，通过计算机系统模拟人类专家解决复杂问题的过程。在专家系统中，一般会有一个知识获取机构（如数据库）、推理机构（如推理机）、解释机构（如解释机制）等组成。知识库中包含许多关于某一类或某些类型故障的知识和经验，以及一些相关的规则、标准和程序，然后将其交给推理机制来识别故障原因和故障类别。这些知识和经验被转化成计算机可理解的形式，并加以解释，最终将其生成专家系统所需要的数据库、知识库和推理机等，利用该方法可以将人工干扰因素降低到最小，确保测量结果的精确度。

结束语

由于铁路信号设备的工作环境较为复杂，因此在实际工作中可能会出现多种故障。如果出现故障，需要及时对其进行处理，如果处理不及时，很可能会造成严重后果。因此，为了能够确保铁路系统的安全、高效运行，需要对铁路信号设备进行有效诊断。在实际工作中，需要做好信号设备故障诊断方法的分析，通过对信号设备工作原理、特点等，来分析了解信号设备的故障类型和原因。然后利用系统知识、经验等知识和信息，来对信号设备的故障进行判断、处理，以此来提高故障诊断的准确性。通过以上内容的介绍，能够看出故障诊断技术的重要性和必要性。为了能够更好地开展这项工作，需要采取科学的方法和手段来对故障进行诊断，对诊断故障的技术、方法和系统不断完善，保障其能够有效、可靠地工作，促进铁路运输顺利的进行。

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