貝葉斯網絡在計算機聯鎖系統故障診斷中的應用

蘭州交通大學自動控制研究所　甘肅省高原交通信息工程及控制重點實驗室　王　剛　牛宏俠

0　引言

鐵路車站計算機聯鎖系統主要用于實現鐵路車站“運行指揮，安全防護”的控制功能，是在計算機控制技術以及可靠性、安全性理論的基礎上結合鐵路信號系統自身的特點設計的系統[1]。近些年來，針對鐵路系統故障的特點，學者們相繼提出了基于專家系統，神經網絡，支持向量機，最小近鄰法和模糊推理系統等人工智能技術的故障診斷方法，并且取得了一定的實際應用效果。但是，對于計算機聯鎖系統的故障診斷，很少有文獻關注并做深入研究分析。目前，在計算機聯鎖系統故障診斷的實際應用中，多數情況下依然采用人工經驗進行診斷分析，這已不能滿足當前高速鐵路對列車信號系統的安全性和快速性的要求。

本文在近年來故障診斷技術發展的基礎上，考慮到車站計算機聯鎖系統故障的復雜性、不確定性的特點，提出將貝葉斯網絡推理模型應用于計算機聯鎖系統的故障診斷中，充分發揮貝葉斯網絡在不確定性知識表達和推理領域的無法比擬的優勢，對車站計算機聯機聯鎖系統準確、及時地判斷故障部位，以便于后期快速、準確地排除故障。

1　計算機聯鎖系統故障診斷模型的建立

鐵路車站計算機聯鎖系統，其主要功能是首先對鐵路車站的道岔設備、軌道電路設備、信號機設備的狀態信息以及相鄰區間內處于列車占用或者通過情況進行采集,然后依據列車調度中心下發的調度命令，對列車運行實時情況進行安全控制及防護。圖1代表了計算機聯鎖系統的基本結構，主要包含兩個部分，即室內部分和室外部分。其中，室內部分又由軟件部分和硬件部分構成。軟件部分主要包含編碼信息、冗余軟件和檢測軟件，硬件部分主要包含上位機、聯鎖機和結構電路等。室外部分主要包括道岔轉換設備、信號機和軌道電路。

為了實現快速準確地判斷故障部位，查找故障原因的需求，在統計分析車站聯鎖設備以往多年的故障類型的基礎上，結合系統的工作原理和實際結構，將計算機聯鎖系統按功能和層次結構進行分級分解。第一級為四個子類，A11代表室內控制部分，A12代表室外設備，A13代表控制臺，A14代表電源部分。然后依據系統結構在每一個一級子類下面再次分解，構成如表1所示的20個二級子類[2]。

圖1　計算機聯鎖系統的基本結構

表1　計算機聯鎖系統分級分解模塊

計算機聯鎖系統故障診斷模型是在深入分析各個子系統的功能原理和層次結構的基礎上，結合專家系統的經驗和以往的故障維護記錄進行建立的。在建立每一個子系統的故障模型以后，用虛擬事件來代替系統故障，然后用邏輯門將各個故障子系統聯系起來，最終構成整個系統的故障結構模型。

以道岔控制電路子模塊的故障模型建立的過程為例來說明計算機聯鎖系統故障診斷模型建立的過程[3]。故障模型的建立一般分為三個步驟：

（1）選取頂事件。所謂頂事件，即是指系統邏輯分析和功能發生故障的事件。根據系統是否發生故障失去預定的功能，我們將道岔控制電路不能正常工作視作故障模型的頂事件。

（2）分析頂事件。將頂事件作為系統的輸出事件，之后依據系統運行時的實際的邏輯關系，尋找出能引發頂事件產生的必要的直接的原因，構成輸入事件，并以適當的邏輯門相聯系。具體針對道岔控制電路來說，根據其工作原理和邏輯關系的分析可知，能引發道岔控制電路發生故障的原因主要有兩個，一個是道岔啟動電路發生故障，另一個是道岔表示電路發生故障。

（3）分析輸入事件。在分析頂事件之后可以得到輸入事件，然后根據二者的因果關系對輸入事件進一步分析，倘若當前的輸入事件還能做下一步分解，就將其作為下一級的輸出事件。

根據自上而下逐級分解的原則，對以上步驟進行重復操作，直到對輸入事件不能再次進行分解，即可建立道岔控制電路的故障模型。

2　貝葉斯網絡故障診斷算法

貝葉斯網絡（Bayesian Network，BN）是基于圖形化的結構模型，主要包含數值和圖形兩個部分。圖形代表著系統的拓撲結構，是一個有向無環圖，是根據系統內部各個節點之間的邏輯關聯關系建立的；數值代表著系統內各個節點之間相互影響的概率分布。在進行故障推理時候，這兩部分內容必不可少。考慮到車站計算機聯鎖系統的復雜性和安全性要求，如何確定節點之間的概率數值，對于領域專家來說往往需要花費大量時間和精力。本文主要采用以下三種方式來獲取計算機聯鎖系統的故障知識。（1）從專家處獲取知識[4]。通過產生式規則來表達知識之間的因果關系。（2）從FMEA(故障模式及影響分析)表單獲取知識。根據事先建立的故障結構模型和規則對系統進行診斷并生成相應的定性知識，而其中系統的先驗概率以及規則的置信度就是定量知識[5]。（3）從故障模型分析結果獲取知識。通過研究計算機聯鎖系統的故障結構模型的層次結構導出各節點之間的因果關系。貝葉斯網絡推理模型如圖2所示。

圖2　貝葉斯網絡推理流程圖

在貝葉斯網絡診斷推理過程中，團樹傳播算法是一種表常用的算法，在該傳播算法中，主要包括兩個部分：建立團結合樹；在團結合樹上面推理計算。以下是算法的實現步驟：

（1）建立團結合樹

①建立貝葉斯網絡的道德圖；

②三角化剖分道德圖；

③從三角化剖分過程中抽取團節點；

④建立團結合樹。

（2）在團結合樹上推理計算

根據診斷網絡是否得到所需的證據信息，可以將團結合樹上的推理計算分為兩種情況，①診斷網絡沒有得到所需的證據信息：初始化→全局傳遞→邊緣化；②給定診斷網絡證據信息：初始化→全局傳遞→邊緣化。

3　貝葉斯網絡在計算機聯鎖系統故障診斷中的應用

依據貝葉斯網絡的診斷推理方法，在對計算機聯鎖系統進行診斷時，首先需要輸入診斷對象的故障現象，接下來系統會查詢該故障現象所屬的診斷網絡模型，然后調出相應模型對其實行進一步的診斷。在得到與當前故障現象相關的原因以及先驗概率和條件概率之后，才能進行系統下一步的推理診斷，如果系統的數據不完整，將會在一定程度上對最終的診斷結果的準確性產生影響。在所需的故障知識齊備后，就可以利用貝葉斯網絡進行診斷推理，找出引起該故障發生的所有故障原因及相應概率值，經比較判斷，給出最大可能性的故障原因。圖3給出了貝葉斯網絡在計算機聯鎖系統故障診斷中的應用的流程。

圖3　故障推理實現流程

4　結束語

當前，在我國鐵路快速發展和體制全面改革的形勢下，計算機聯鎖系統作為鐵路信號系統的核心技術裝備，對于保證旅客安全，維護鐵路秩序，促進國民經濟發展起著至關重要的作用。計算機聯鎖系統的安全可靠設計和故障修復勢必是一個值得研究的課題。本文結合計算機聯鎖系統的故障結構模型和貝葉斯網絡在不確定性知識表達與推理中的優勢，給出了系統故障推理的實現流程，對于實際系統的故障診斷應用和相關領域的學術研究具有一定的參考價值。

[1]徐洪澤,岳強.車站信號計算機聯鎖控制系統:原理及應用[M].中國鐵道出版社,2005.

[2]何向東.鐵路車站計算機聯鎖故障診斷專家系統研究[D].長沙:中南大學,2008

[3]李國寧,曹杰,劉伯鴻.故障樹分析在計算機聯鎖系統中的應用[J].蘭州交通大學學報,2006,25(6):16-19.

[4]張志恒,董昱.計算機聯鎖設備故障診斷專家系統的研究[J].鐵路通信信號工程技術,2007.

[5]譚潔,張友鵬.鐵路信號設備故障診斷專家系統知識庫的研究[J].鐵道運營技術,2011,17(1):1-3.