鐵路信號集中監測系統的分析與運用

王曉鵬

摘要：我國鐵路和城市軌道交通發展日新月異。鐵路信號系統是行車安全的核心保障系統，在技術和設施上的不斷研發投入，從而進入了迅猛發展的新階段。不同信號設備合理有效的正常工作是鐵路運輸平穩、高效與安全的根本前提。所以，鐵路管理部門應該及時有效的研發和管理信號監測系統，不斷將信號設備控制從以往的人工模式向自動化與智能化的方向發展。本文對鐵路信號集中監測系統的應用現狀進行分析，并展望了未來的發展趨向。

【關鍵詞】鐵路;信號監測;運用

1.信號集中監測系統的作用及構成要素

信號集中監測設備是關鍵的行車設備。其主要有鐵路局、電務段、車站監測設備等組成的監測網絡系統，它的功能體現在如下幾點上：第一，通過微機及時信息分析手段，開展高效監測、問題分析、智能選擇;第二，通過微機大規模信息儲存手段，對數據進行分析、處理和存儲;第三，通過微機聯網手段，提高調度指揮、問題解決和統一控制的水平。

2.現階段信號集中監測系統的使用現狀

車站監測網為系統的核心組成要素，主要是進行數據的收集、細分與處理，完成信號設備的高效監測和問題分析。其主要是由站機、收集設備和網絡通信設備組成的。

電務段監測子系統為系統的核心系統，主要控制段內全部的車站節點，保存站機數據，對外傳播相關指令而對站機進行管理，按照監測終端的要求進行數據傳播與web服務。其能夠裝配數據庫服務器、通信前置機、web服務器和監測終端等設備。鐵路局電務監測子系統為整個信號集中監測系統的管理核心，對其中全部的電務段和車站節點進行控制，能夠和電務段與鐵路總公司間實現數據共享。其裝配了應用服務器和聯網車站，能夠和不同鐵路局間形成連接與數據共享。

廣域網數據傳輸系統主要包括鐵路總公司的上層網、電務段和鐵路局等。其基層采取了環形組網的形式，環路包括5到12個車站，還采取大于2M通道抽頭方式來和電務段星型建立聯系。上層網采取了高于2M通道星型的組網形式，每個網絡節點通過TCP/IP協議與集中的數據形式建立聯系。

鐵路信號集中監測系統的對象主要是由模擬量、帶自診作用的信號與開關量組成。系統能夠及時的收集到信號設備的電氣特點、設備情況、故障等信息，其中采取曲線等方式帶來了人機交互頁面，有著信息呈現、集中分析、故障分析等作用。系統能夠對原始的信號設備信息進行收集和分析，還能夠對不同信號子系統的維護單元進行幾種整理，給電務維護人員帶來一體化的集中監測與問題處理模式。

自這一系統被使用之后，其有效的進行了故障分析與場地操作，給事故定責帶來了合理的參考，在很大程度上減小了電務部門的工作困難，強化了電務維護的質量，提高了行車的安全性，從而發展成鐵路信號系統的核心設備。

隨著鐵路運輸安全要求的不斷提高，信號集中監測系統出現一些問題：第一，系統的自動化研究和故障分析水平低下。現階段的系統還停滯在收集數據的呈現頁面，設備的維護信息主要通過人工來分析和研究，未能利用系統智能化分析設備工作過程中所存在的問題。怎樣把系統收集的信息進行合理的整理和研究，為電務維護人員帶來有效的輔助信息與有效的處理方法，是急需要去處理的問題。第二，系統的監測規模需進一步的擴大。對于RBCHE TSRS等設備來說，雖然現階段系統存在預留接口，然而未能完成監測，車載ATP子系統的信息還沒有被錄入;和信號系統有關的安全數據網與視頻監控系統也沒有被錄入到監測范圍之中。對于一些已經錄入到監測范圍之中的信號設備，系統所收集的設備狀態信息與業務信息需進行細化和延伸。第三，系統的作用需待擴展。現階段的系統作用表現為對信號設備的監測，在電務部門的施工操作與指揮管理上力度不足。

3.信號集中監測系統的發展趨向

3.1基于仿真的系統級故障診斷

鐵路信號系統包括不同的子系統與設備等單元，不同單元間通過業務信息來實現連接，在電氣特征上不存在較大的聯系。研究不同單元的業務作用，收集核心業務數據，建立業務體系，是系統故障分析的前提。基于模擬的系統故障分析，就是通過數學模型來模擬信號系統，之后把模型所處狀態和信號系統的實際業務狀態進行對比，以此找出系統所存在的問題。進行分析的數據模型涉及到不同單元的業務體系和彼此間的聯系，能夠體現實際系統的核心特點。在對信號系統的業務環節進行研究后，將其歸結為離散事件系統，也就是它的狀態在部分離散時間點上出現改變。模擬的完成需要事件來推動，該種事件有區段占用與進路公開等，它的出現時間和實際系統相互影響。如果仿真系統和實際系統的業務狀態出現不同，則需要按照時間順序和判斷原則來對故障進行辨別和研究。

3.2基于機器學習的設備級故障診斷

信號設備的故障診斷本質體現在所處的不可預估性與困難性狀態。監測中外部的噪音等客觀條件通常有著不可預估性的特點。信號設備包括眾多元件，各元件的電氣功能間存在不同，并且設備的操作條件與搭載業務也在持續改變，很難形成高效合理的體系。圍繞已知數據展開，采取概率與分析的手段，利用機器學習技術，找出其中存在的知識，接著再利用這部分知識來分析不確定性數據，是處理這一系列問題的根本手段。特征挖掘是其中非常關鍵的內容，需作用不同設備層面的相關知識，從而讓挖掘而出的特點和故障種類密切相關，還要保持不同特征間相互獨立。機器學習技術建立在概率的基礎上，對特征數據進行研究，智能化建立科學的概率體系與處理算法，還要進一步完善參數，從而找出統計層面上的合理分析結果。

轉轍機為所有故障中較為復雜的設備，它的監測量主要是由動作功率、轉換方向與動作電流組成。在利用相關的觀察數據和以往的經驗，對轉轍機故障進行了分析之后，收獲了較大的成就。系統智能化設定閾值，對初始的電流與功率曲線實現劃分，從而分成和動作頻率相契合的片段，對于不同片段而言，利用不同的信號分析方式來挖掘合理的統計特性，譬如電流強度與外部噪聲分布均衡度等;對于需要分析的數據，以后驗概率密度分布來把故障研究的結果依次列出。系統能夠對不確定的故障自學習和已有的故障種類進行智能化更新，滿足于交流和直流轉轍機的需求，還包括單機多動和雙機多動的操作情況。

3.3電務綜合監測平臺

把信號集中監測系統的監測范圍進行擴大，建立包括所有信號設備與通信設備的電務一體化監測平臺，其為系統向深度發展的主導趨勢。不同信號設備與相關的通信設備為密切相關的大系統，獨立的信息不便于系統展開故障分析。此外，如果單類設備裝配獨立性的維護單元，那么維護人員應該對各種維護終端進行分散化維護，導致控制與維護出現較大的困難。相對于已有功能而言，這一平臺應該把TSRS和車載ATP等信號設備進行錄入，還要把安全數據網與視頻監控等設備進行錄入。

3.4電務綜合管理平臺

在對這一平臺的電務部門不同信息系統進行整理后，能夠杜絕信息孤島現象。建立在該平臺的基礎上，對電務信息進行分析，從而來完善電務作業環節，以此強化電務管理水平，促進鐵路電務信息化建設。

4.結束語

從我國鐵路運輸實際出發，鐵路信號集中監測系統歷經幾代發展，完成了信號設備狀態的合理收集采集和傳輸，強化了電務維修的自動化水平，保障行車安全和運營效率。鐵路信號集中監測系統作為一項重要的技術裝備，必將隨著其深度和廣度的進一步發展而得到普遍的應用。

【參考文獻】

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