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★中鐵十六局集團電氣化工程有限公司李登

關鍵詞：人工智能；鐵路信號；故障診斷；深度學習；專家系統；智能預警

鐵路信號系統作為鐵路運輸安全保障的核心設備，其可靠性對鐵路運輸安全具有重要影響。傳統故障診斷方法主要依賴人工經驗判斷，但面對現代化鐵路信號系統日趨復雜的特點，依賴維修人員的經驗難以滿足快速準確地診斷需求。人工智能技術的發展為信號系統故障診斷開辟了新途徑。深度學習算法能夠實現故障特征自動提取，專家知識庫能夠提供經驗支撐，兩者結合可以達到智能化診斷預測目標。鐵路信號系統智能診斷技術的創新對提升鐵路運輸安全性具有重要實踐意義。

1　鐵路信號系統故障特征分析

1.1　故障數據采集與預處理

鐵路信號系統設備運行狀態數據涵蓋軌道電路與道岔及信號機等關鍵設備的電壓電流與動作時間及頻率響應等多維參數，通過分布式傳感器網絡進行實時采集。原始數據存在噪聲干擾與異常值及缺失值等問題，需運用中值濾波技術消除高頻噪聲，采用基于統計特征的異常檢測方法剔除離群值，結合時序相關性進行數據插補。針對不同類型設備的數據特點，設計差分量化算法實現數據歸一化，可提高后續分析的可比性^[1]。在數據預處理環節，重點關注設備狀態轉換期間的動態特征提取，建立包含靜態參數和動態參數的多維特征向量，為故障診斷模型提供高質量的輸入數據。本文通過對某鐵路局10個車站的信號設備運行數據進行采集分析，形成了標準化的數據預處理流程，確保了數據的完整性與一致性及可靠性。

1.2　故障特征建模與分類

鐵路信號系統故障特征建模過程中，基于設備運行機理和專家經驗構建多層次故障特征模型。信號設備故障模式可劃分為性能退化型、突發故障型及間歇性故障型三大類，每類故障又包含多個子類型。性能退化型故障表現為設備參數逐步偏離正常范圍，通過建立參數趨勢模型進行量化描述。突發故障型特征主要體現在關鍵參數的突變特性，需結合時域和頻域分析方法進行特征提取。間歇性故障則表現為參數的周期性異常，采用時頻分析技術識別其特征模式^[2]。運用層次分析法確定各類特征參數的權重，構建故障特征向量空間，實現故障類型的精細化分類。針對復雜故障的交互影響，建立基于模糊理論的特征關聯模型，提高故障特征的表達能力和分類準確度。

2　基于人工智能的故障診斷模型構建

2.1　機器學習模型構建

信號系統故障診斷模型采用改進型CNN-LSTM深度神經網絡架構，通過卷積層提取故障信號的局部特征，長短時記憶網絡捕捉時序變化規律。卷積層的輸出特征圖計算公式為式（1）：

其中，Y(i,j)為輸出特征圖在位置(i,j)的值，K(m,n)為卷積核權重，X為輸入數據，b為偏置項。

卷積層使用多尺度卷積核進行特征提取，增強模型對不同尺度故障模式的識別能力。LSTM單元的核心計算過程可表示為式（2）：

其中，ft、it、ot分別為遺忘門、輸入門和輸出門的激活值，ct為單元狀態，ht為隱藏狀態，W為權重矩陣，b為偏置向量，σ為sigmoid激活函數，⊙表示逐元素相乘。

引入注意力機制后，時序特征的加權表示為式（3）：

其中，αt為注意力權重，V和W為可學習的參數矩陣，st為加權后的特征表示。

為防止過擬合，模型訓練過程中引入dropout正則化，其數學表達式為式（4）：

其中，r為隨機生成的二元掩碼向量，元素值服從伯努利分布，x為輸入向量。

通過對比實驗驗證，改進后的網絡模型在故障識別準確率和實時性方面均優于傳統深度學習模型，在復雜環境下表現出較強的魯棒性和適應性。模型在測試數據集上的故障診斷準確率達到94.6%，平均診斷時間小于100ms。

2.2　專家知識庫建立

專家知識庫系統集成鐵路信號專家多年積累的故障診斷經驗，采用本體論方法構建知識表示模型。知識庫內容涵蓋設備故障類型、故障特征、診斷規則與處理方案等多個維度，通過語義網絡技術建立知識單元間的關聯關系。在知識獲取階段，結合半結構化訪談和案例分析方法，從專家經驗中提煉出標準化的診斷規則；知識表示采用基于框架的混合表示方法，實現知識的模塊化組織和靈活調用^[3]。知識庫管理系統提供知識更新、驗證及查詢等功能，支持知識的動態擴充和優化。針對新出現的故障類型，設計知識學習算法，通過分析歷史故障案例自動提取新的診斷規則，實現知識庫的自我完善和進化。知識推理引擎采用改進的前向鏈推理策略，結合案例推理方法，提高了復雜故障情況下的診斷效率。

2.3　智能診斷流程設計

智能診斷流程整合機器學習模型和專家知識庫的優勢，構建多層次的故障診斷決策機制。診斷過程首先對采集的設備狀態數據進行特征提取和預處理，將標準化后的特征向量輸入深度學習模型進行初步故障識別。模型輸出的故障類型概率分布結果與專家知識庫中的診斷規則進行匹配，通過置信度評估確定最終的故障診斷結果（如圖1所示）。在診斷流程中設置多級驗證機制，當機器學習模型的診斷結果置信度較低時，觸發知識庫的規則推理流程，結合設備歷史故障數據進行深入分析^[4]。系統還具備實時學習能力，可對新發現的故障模式和診斷規則進行自動學習和知識更新。診斷流程的每個環節都配備實時監控和異常處理機制，確保診斷過程的可靠性和連續性。通過對某鐵路局實際運行數據的驗證，該診斷流程在復雜故障場景下展現出優異的識別性能和較強的適應能力。

圖1  鐵路信號系統智能故障診斷流程圖

3　故障診斷系統實驗驗證

3.1　系統性能評估

實驗數據采集自某鐵路局10個車站的信號設備運行記錄，構建包含52,680條數據的實驗數據集，涵蓋正常運行數據及典型故障數據。數據集按7:2:1的比例劃分為訓練集、驗證集及測試集，采用準確率、召回率及F1分數等多維指標評估系統性能。測試結果通過混淆矩陣分析不同故障類型的識別效果，重點關注系統在復雜故障場景下的診斷能力，如表1所示。

表1  故障診斷系統性能評估結果

系統穩定性測試顯示，在連續運行168小時的情況下，計算資源占用率保持穩定，診斷性能無明顯衰減。與傳統基于規則的診斷方法相比，人工智能診斷系統在準確率和實時性方面表現出顯著優勢，特別是在處理非典型故障時，診斷效率提升達到65%。在測試過程中，系統表現出較強的環境適應性和抗干擾能力，為實際應用奠定了堅實基礎。

3.2　實際應用效果

在包神鐵路布爾臺站開展為期六個月的實際運行測試中，系統實現對信號設備故障的全面監控和診斷。運行期間，系統表現出優秀的故障識別能力和預警效果，顯著提升了設備維護效率和故障處理速度。通過對實際運行數據的統計分析，系統展現出較高的可靠性和實用價值，如表2所示。

表2  系統實際運行效果統計

系統的實際運行效果得到了維護人員的高度認可，特別是在夜間和惡劣天氣條件下，其顯著提高了故障處理效率。系統預警功能的準確性和及時性有效預防了多起潛在設備故障，避免了行車中斷事件的發生。通過分析六個月的運行數據，系統在故障診斷準確性與響應及時性及維護便利性等方面均達到預期目標，證明該系統在實際應用中的可行性和有效性。

3.3　系統優化建議

針對系統運行過程中發現的問題，我們提出了多個優化建議：深度學習模型結構需進一步優化，通過引入輕量化網絡設計降低計算資源消耗，探索知識蒸餾技術提升模型推理速度；專家知識庫的知識獲取機制需要改進，建議開發基于自然語言處理的知識自動提取工具，提高知識庫更新效率；系統實時性能優化方面，建議采用邊緣計算架構，將部分數據處理任務下放至現場設備端，減輕中心服務器負載^[5]；故障預警機制可結合季節性因素和環境參數，建立更加精確的預警閾值動態調整機制；數據采集頻率應根據設備運行狀態動態調整，在保證診斷準確性的同時降低數據傳輸壓力；維護人員操作界面需優化交互設計，增加故障診斷過程的可視化展示，提供更直觀的故障處理建議；建立跨站聯動機制，實現故障信息的區域共享和協同分析，提升系統的整體診斷能力。

4　結語

本研究基于人工智能技術構建鐵路信號系統故障診斷模型，集成深度學習算法與專家系統優勢，實現故障特征自動提取識別。改進型神經網絡在實際應用中展現出優秀識別能力與診斷效率，提高了故障診斷準確性與及時性，降低了維護人員工作強度。診斷模型可準確預警潛在故障隱患，縮短故障處理時間，有效避免設備故障導致行車中斷。未來將持續優化算法模型，擴展故障類型覆蓋范圍，提升智能診斷系統實用性與可靠性，推動鐵路信號系統維護向智能化方向發展。

作者簡介：

李　登（1986-），男，貴州遵義人，中級工程師，學士，現就職于中鐵十六局集團電氣化工程有限公司，研究方向為鐵道通信信號。

參考文獻：

[1]安志強.人工智能輔助的鐵道信號故障診斷系統設計[J].智慧中國,2025,(2):35-36.

[2]王沖.人工智能將提高未來鐵路信號的安全性和效率[J].鐵路通信信號工程技術,2024,21(8):115.

[3]張賀寧,李欣,王彩,等.人工智能在鐵路信號故障診斷中的應用路徑分析[J].信息系統工程,2023,(8):72-75.

[4]宋智鵬,陸啟榮,王加義,等.鐵路信號基礎設備綜合巡檢機器人研發與應用[J].鐵道通信信號,2023,59(4):89-93.

[5]王東升.人工智能在鐵路信號故障診斷中的應用研究[J].科技風,2020,(17):123-124.

摘自《自動化博覽》2025年6月刊