基于知識圖譜技術的道岔轉換設備故障診斷技術研究

摘要 道岔作為鐵路信號領域的關鍵設備，其安全運行對軌道安全至關重要，但道岔也是軌道的薄弱環節之一。傳統道岔缺口監測系統存在數據分散、設備接入能力不足和系統擴展性差等問題，限制了電務段工作人員的工作效率。針對這些挑戰，文章首先采用物聯網平臺技術，特別是微服務架構和MQTT協議，結合Spring Boot/Spring Cloud框架，對道岔缺口監測系統進行了深入研究和改進；然后，構建了一個綜合性的監測系統，包括設備、告警、數據、安全、缺口和流量服務等；最后，結合數據分析、趨勢分析、知識圖譜、數據模型、人工智能等技術，實現了道岔缺口監測設備的平臺化管理，促進了數據的共享。

關鍵詞 道岔缺口；知識圖譜；物聯網；微服務；機器學習；故障診斷；智慧鐵路

中圖分類號 U284.92 文獻標識碼 B 文章編號 2096-8949（2025）05-0022-03

0 引言

鐵路道岔是軌道結構中至關重要但又極易受損的部分，容易因環境因素如溫度變化而損傷變形，影響列車的安全平穩運行。因此，有效的道岔健康管理對于保障列車運行安全至關重要，但我國高速鐵路的封閉式運營管理模式限制了實時監測，加上多單位參與帶來的信息復雜性和時延性，以及實時數據獲取的困難，導致鐵路運維人員長期依賴二維圖紙等資料，降低了管理效率。夜間維護檢修的需求也加劇了運營安全與狀態管理的矛盾。因此，實現道岔的實時狀態監控，打破信息壁壘，提高數據采集的速度和準確性，成為提升鐵路管理效率和保障列車運行安全的關鍵任務。

1 系統設計

1.1 設計概述

該文提出了一種集成故障知識圖譜與深度神經網絡的故障根因分析方法，致力于在分布式系統中自動識別故障原因，以提升故障檢測的效率與準確度。該方法通過融合智能運維和機器學習技術，優化故障檢測及處理流程，研發自動化分析系統[1-2]，最大限度地減少人為干預。該研究旨在賦予運維人員更快速的故障響應能力，并強化系統的容錯性，從而顯著提高系統的整體安全與性能[3]。

1.2 系統架構

知識圖譜技術在系統中整合語義理解、知識挖掘等技術，在數據和算法服務層的支持下，對大量基礎數據進行深度處理，提取并構建高精度的知識圖譜，實現知識的理解、推理和計算。系統的整體架構如圖1所示。

（1）知識圖譜應用層

精心打造一系列前端應用組件，專為知識圖譜的深度可視化探索、精細分析和數據挖掘量身定制。這些組件不僅能夠獨立使用，還能無縫集成在現有系統中，提供包括知識查詢、圖譜探索、路徑預測與發現，以及時序關聯等豐富的知識可視化應用，能夠以直觀和高效的方式與知識圖譜進行互動。

（2）知識圖譜分析和診斷層

提供一個綜合的故障管理解決方案，涵蓋故障檢測、診斷和維修建議等。利用機器學習算法深入分析歷史與實時數據，敏銳捕捉故障征兆，并通過知識圖譜和故障樹分析（FTA）進行深入的故障原因分析。系統還結合圖序列分析和深度學習技術，實現前瞻性故障預測，以支持預防性維護和及時響應。

（3）知識圖譜構建層

系統具備綜合性的知識管理功能，包括直觀的知識建模、可視化展示并規約圖譜實體的概念與屬性，能夠通過在線編輯和文件導入更新和管理圖譜數據和知識積累，并提供數據查看和溯源。知識計算通過數據融合和推理減少冗余，擴展知識。基于知識圖譜，構建具有管理、融合、決策的智能安全應用。

（4）數據處理層

系統具備強大的數據管理與導入導出功能，支持RDF和EXCEL格式的圖譜數據交換。它能夠管理多種格式的多模態數據，并為結構化數據如數據庫和Excel文件，提供全面的數據湖服務。系統集成的D2R工具允許用戶通過直觀界面配置數據映射，簡化數據湖到目標圖譜的數據導入過程，提高數據整合效率。

（5）數據資源層

系統支持處理結構化、半結構化和非結構化數據，允許用戶通過數據處理工具進行數據清洗、轉換和整合。結構化數據包括來自MySQL、Oracle等數據庫和Excel、CSV、JSON文件的數據；半結構化數據如HTML網頁；非結構化數據則包括PDF、Word文檔，圖片和視頻等多模態類型。

1.3 部署方式

系統基于物聯網和云計算平臺，采用分層架構快速構建知識圖譜，專注于為道岔與轉轍機運維提供定制化的解決方案。利用FMECA方法體系，可以深入分析關鍵設備的潛在故障和風險，通過故障模式和監測參數映射，開發推理和預測算法，以增強系統的故障預測與管理能力。

1.4 功能設計

（1）智能故障診斷分類

1）基于模型的方法：依賴于對系統的深入理解和精確的數學模型差異分析識別故障，涵蓋解析模型、參數估計、狀態估計技術等；2）數據驅動的方法：不依賴于精確的系統模型，而是對數據進行全面監測，利用大量的歷史數據和機器學習技術發現故障模式。

（2）故障識別模型

應用LightGBM方法優化重疊故障處理性能，結合小波變換和二維密集連接擴展卷積神經網絡，提升故障特征提取和診斷的準確率。

（3）知識圖譜構建

研究并形成道岔設備知識圖譜，整合圖庫及設備智能運維模型。

（4）數據集成與監測

集成各類監測數據，實現設備數據綜合分析和異常狀態預警。

（5）故障缺陷診斷

分析預警與故障缺陷的關聯性，抽取運維知識構建候選知識單元。

（6）預測性趨勢預判

結合設備狀態數據，進行設備可靠性趨勢的預判，自動生成預防性維修策略，并可根據知識圖譜指導運維人員進行作業[4]。

1.5 主要技術實現

1.5.1 數據融合分析技術

多源異構數據融合分析是一種先進的數據處理技術，專注于整合多樣化數據源，包括結構化、半結構化（如XML、JSON）和非結構化數據（如音視頻、圖片）。通過小波變換和二維密集連接擴展卷積神經網絡，從不同格式的數據中提取關鍵實體、屬性和關系，實現數據的歸一化和統一知識體系的構建。這一過程不僅優化了數據質量，還為深入分析和決策提供了堅實的基礎。

在實施過程中，首先對數據層進行預處理，包括數據清洗、標準化和去噪，以提升數據的整體質量；隨后，通過特征提取，為數據融合分析奠定基礎；最終，通過綜合不同數據源的分析結果，形成全面的決策或結論，克服數據多樣性、復雜性和動態性的挑戰[5]。

1.5.2 專家知識圖譜構建

知識圖譜的構建依托于精心設計的邏輯和技術框架。邏輯框架主要分為本體層和實體層。本體層定義了知識圖譜的結構和規則，確立了實體、屬性和關系之間的規范聯系；實體層則存儲具體的知識點，以事實形式呈現。知識圖譜的構建始于知識抽取，從多樣的數據源中提取關鍵的實體、屬性和關系。技術框架則包括數據預處理、知識抽取、知識融合和知識存儲等關鍵步驟，確保知識圖譜的全面性和準確性[6]。

（1）自頂向下方法

從定義本體層開始，明確核心概念、屬性和關系，再從數據中抽取具體實體和關系，實現從抽象到具體的知識體系構建。該方法適用于結構明確的領域，通過本體引導數據映射和實例化。

（2）自底向上方法

從原始數據出發，運用自然語言處理技術直接抽取實體和關系，構建實體層，并通過歸納和聚類逐步形成本體層，自下而上構建知識體系。該方法適用于數據驅動的場景，通過模式識別和聚類發現知識模式。

在構建邏輯框架時，該文主要采用自頂向下的方法，根據具體的構建場景和需求選擇最合適的策略，以確保知識圖譜的有效性和實用性。

1.5.3 多源專家知識的圖譜轉化

基于規則的專家系統在故障診斷中提供直觀、快速的解決方案，盡管可能受限于知識庫覆蓋和存在誤診風險。解析模型和故障樹為故障提供數學和圖形化分析。數據驅動方法利用信號處理技術提取特征，并通過粗糙集和信息融合技術優化特征選擇，提高診斷精度[7]。多元統計分析輔助故障識別，機器學習技術通過訓練提升診斷的準確性，但其有效性依賴于故障樣本數據的充足性，在樣本稀缺時可能面臨挑戰。

1.5.4 數據模型構建實現

構建知識圖譜始于數據模型的精心設計，這為圖譜提供了結構化的框架。該文采用自頂向下的策略，首先定義清晰的數據模型，隨后填充數據，確保圖譜的完整性和適用性。在這一過程中，該文參考行業數據標準構建初步模型，并根據實際數據需求進行調整和優化。同時，借鑒公共知識圖譜的成熟模型，提取與特定行業相關的部分，并進行定制化改進，以滿足特定領域的需求。

2 成果應用

2.1 智能分析功能

智能分析技術在鐵路道岔的運行維護中扮演著至關重要的角色，特別是在故障檢測和診斷方面。通過分析道岔轉換信息、數據采集傳輸以及智能預測推理，實現了對道岔系統狀態的實時監控，顯著提升了故障定位和預測的準確性。神經網絡技術如BP神經網絡和徑向基神經網絡的應用，通過分析大量狀態數據，可視化顯示數據和曲線，提升了故障診斷能力，實現了故障原因的快速識別。

2.2 健康評估功能

通過傳感器實時捕獲電流、功率和牽引力等關鍵數據，結合時域和頻域分析識別異常模式，并提取健康指標特征。利用機器學習算法SVM和神經網絡進行智能診斷，同時配合PHM技術分析歷史和實時數據，為設備維護提供策略[8]。評估方法融合統計數據、特征提取，利用曲線相似度、轉換時長和綜合評估指標，以及皮爾遜相關系數和歐氏距離，建立劣化評估標準[9]。通過多項式回歸、多元回歸和LSTM網絡預測健康趨勢，綜合多源數據，以全面評估道岔健康狀況。

2.3 趨勢分析功能

通過傳感器收集關鍵數據如溫度、壓力和振動等，進行深入分析以識別磨損和異常等變化模式，支持連續狀態監測和實時運行跟蹤，結合統計和機器學習技術，實現早期故障預測，優化設備壽命和更換計劃，管理風險，優化資源配置，減少停機時間。此外，支持數據驅動的決策，實現預測性維護，長期的數據積累能夠為道岔的使用與維修提供建議[10]。

2.4 關聯分析功能

通過分析操作參數間的相互關系和依賴性，優化了維護策略，強化了故障模式識別、風險評估和因果分析。實現故障模式知識化、實時數據融合和關聯規則挖掘，促進了從被動到主動維護的轉變。預測性維護利用系統性能和趨勢分析提供深入見解，助力優化運維流程，減少了意外故障，延長了設備的使用壽命。

2.5 故障診斷功能

基于道岔狀態、時間分段和時域統計，用于降低特征維度并捕捉電流變化，獨立的PSO-BP神經網絡模型通過PSO算法自動優化參數，提升了故障分類的準確率。仿真實驗表明，該模型能夠自動調整以適應不同的故障特征，支持鐵路運營安全。實際應用涉及模型訓練、測試、誤差分析等綜合性能評估。知識圖譜技術在故障診斷中通過構建本體、集成數據、智能診斷等步驟，加快了檢測速度，提升了故障檢測的準確性。

3 結束語

該文應用知識圖譜等技術于鐵路道岔轉換設備，顯著提升了故障診斷的準確性和響應速度，優化了維護策略，降低了成本，增強了系統穩定性。知識圖譜技術集成了實時數據融合和智能分析，強化了預警系統，并作為知識共享平臺，促進了知識的傳承和員工技術能力的提升。隨著經驗的累積和圖譜的更新，維護方法得到不斷優化，為鐵路維護領域帶來了技術革新。這一創新不僅滿足了鐵路電務段的需求，提高了鐵路信號系統的安全性和可靠性，還為鐵路運營的安全和效率提供了重要的監測解決方案，對鐵路行業的持續發展具有深遠意義。

參考文獻

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[3]周璐婕，黨建武，王瑜鑫，等.基于道岔動作電流的故障特征提取與診斷方法[J].蘭州交通大學學報，2019（5）：74-81.

[4]鐘志旺，陳建譯，唐濤，等.基于SVDD的道岔故障檢測和健康評估方法[J].西南交通大學學報， 2018（4）：842-849.

[5]姚劍，白偉，楊國元，等.鐵路客站設備健康管理知識圖譜構建與應用研究[J].鐵道運輸與經濟， 2023（3）：94-102.

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[10]鐘志旺.鐵路道岔健康狀態評估與預測方法研究[D].北京：北京交通大學， 2019.