基于LSTM算法的ZPW-2000A型軌道電路故障預(yù)測模型研究

摘 ?要：軌道電路是保證列車安全可靠運(yùn)營的重要基礎(chǔ)設(shè)備。隨著鐵路信號設(shè)備“故障修”向“狀態(tài)修”的轉(zhuǎn)變，為了對軌道電路監(jiān)測信息分析進(jìn)而制定科學(xué)合理的維修策略，提出一種基于LSTM算法的故障預(yù)測模型方法。首先，對軌道電路結(jié)構(gòu)原理進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上提出使用LSTM模型對其故障進(jìn)行預(yù)測，為驗(yàn)證模型的預(yù)測效果，提出用平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、均方誤差（NMSE）和相對誤差百分比（REP）對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行度量;其次，結(jié)合預(yù)測實(shí)例將改進(jìn)算法與傳統(tǒng)的SVM算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN算法的預(yù)測效果進(jìn)行對比，結(jié)果顯示LSTM各指標(biāo)均最優(yōu);最后，結(jié)合一個實(shí)例采用LSTM進(jìn)行預(yù)測，驗(yàn)證了模型的高效性。

關(guān)鍵詞：軌道電路;長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障預(yù)測;智能運(yùn)維

中圖分類號：U283.2;U284.7 ???文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A?? 文章編號：2096-6903（2021）08-0000-00

軌道電路作為鐵路信號系統(tǒng)中的基礎(chǔ)設(shè)備，在保證行車安全、提高運(yùn)輸效率等方面都起到重要作用。本文以我國鐵路線路超過30000km里程所采用的ZPW-2000A型無絕緣移頻軌道電路作為研究對象，其是在法國UM71基礎(chǔ)上改造而來，在全程調(diào)諧斷軌檢測、斷線作業(yè)檢查及信號傳輸長度中都得極大改善。目前，我國鐵路軌道電路的維修方式：（1） 沿用傳統(tǒng)的“故障修”和“定時修”;（2）借助集中監(jiān)測（微機(jī)監(jiān)測）的數(shù)據(jù)分析、判斷。此類維修方法存在：（1） 存在滯后性且效率低、故障排查復(fù)雜;（2）對集中監(jiān)測利用不充分，造成未及時處理故障而導(dǎo)致的事故，影響行車安全與線路效率。

近年來，關(guān)于軌道電路的研究主要有：文獻(xiàn)[3]就軌道電路銹蝕、集污造成軌面電阻超高導(dǎo)致分路不良進(jìn)行研究;文獻(xiàn)[4]針對軌道電路檢測精度低、耗時長等方面進(jìn)行算法改進(jìn);文獻(xiàn)[5]就軌道電路紅光帶故障的多樣性及復(fù)雜性進(jìn)行故障診斷分析;文獻(xiàn)[6-10]對道閘信號、多故障診斷方法等方面進(jìn)行了研究。

寧濱院士指出目前交通基礎(chǔ)設(shè)備維護(hù)和檢修主要采用的方式是靜態(tài)的“定期修”，難以滿足交通系統(tǒng)安全保障及運(yùn)營成本的降低。如何采用動態(tài)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)機(jī)理建立“狀態(tài)修”的智能維護(hù)模式是當(dāng)前智能交通核心研究。鐵路信號設(shè)備正處于由“故障修”、“定時修”的方式向基于狀態(tài)監(jiān)測的“視情修”方式的過渡階段，所以故障預(yù)測與健康管理（Prognostic and Health Management?，PHM）模式應(yīng)用而生。在軌道電路故障分析中引入智能化的預(yù)測技術(shù)，對滿足列車行車RAMS技術(shù)要求具有重要意義。常見的故障預(yù)測的方法有：統(tǒng)計(jì)預(yù)測、數(shù)學(xué)預(yù)測、智能預(yù)測和信息融合方法。其中，數(shù)學(xué)預(yù)測可解決機(jī)理非線性、無精確解析模型的問題。LSTM在RNN的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，有效解決了長序列訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的梯度消失和爆破問題。本文試圖采用時間序列的LSTM模型，預(yù)測ZPW-2000A軌道電路的故障，為電務(wù)人員了解軌道狀態(tài)、分析故障、處理故障提供依據(jù)。

1 ZPW-2000A軌道電路原理結(jié)構(gòu)

ZPW-2000A型無絕緣移頻自動閉塞軌道電路由主軌道電路和小軌道電路組成，其電路原理圖如圖1所示。通過載頻、低頻編碼條件控制主軌道電路發(fā)送器。電纜把匹配變壓器中的信號從室外調(diào)諧單元傳遞至主軌道與調(diào)諧區(qū)小軌道。經(jīng)鋼軌主軌道信號被送至接收端，經(jīng)過電纜把匹配變壓器放大的信號傳到室內(nèi)電纜模擬網(wǎng)絡(luò)盒、衰耗器，最后經(jīng)過調(diào)整電平后送入接收器。其中調(diào)諧單元處產(chǎn)生并聯(lián)諧振，其阻抗較大。小軌道電路為隔離信息發(fā)送設(shè)備和信息接收的調(diào)諧區(qū)。由前方相鄰軌道電路接收端進(jìn)行信號處理，若接收到的信號在規(guī)定范圍內(nèi)，則可以達(dá)成小軌道繼電器執(zhí)行條件，再將其送至本區(qū)段接收器。其中調(diào)諧單元處產(chǎn)生串聯(lián)諧振，其阻抗較小。接收器需收到本區(qū)段主軌道移頻信號和小軌道繼電器執(zhí)行條件，若同時滿足要求電壓信號才能輸出，指示本區(qū)段空閑及列車占用情況。

目前，鐵路部門使用集中監(jiān)測系統(tǒng)的ZPW-2000A實(shí)現(xiàn)對開關(guān)量及模擬量的監(jiān)測，其中主要監(jiān)測電壓、電流采集信息如表1所示。將主軌道電路經(jīng)電平級調(diào)整后的輸出電平即為軌出1，將小軌道經(jīng)過衰耗盒電阻分壓后的輸出電壓稱為軌出2電壓。

2 LSTM算法介紹

為解決循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在長序列訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的梯度消失和爆破問題。通過在RNN中引入遺忘門，形成LSTM網(wǎng)絡(luò)，使輸入門和輸出門的記憶能力更為持久。若GPS信號是有效的，則可以使用LSTM網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)位置速度信息之間的邏輯關(guān)系;若GPS信號是缺失的，則需要為UPF提供更準(zhǔn)確的輸入信息。圖2為LSTM網(wǎng)絡(luò)隱藏層運(yùn)算圖。

LSTM 網(wǎng)絡(luò)具體步驟：

（1）決定丟棄序列中的無用信息為

（1）

式中：、 、分別為遺忘門輸出和遺忘門的權(quán)重、偏移矩陣;、為隱藏層的輸入向量和序列向量;為函數(shù)。

（2）將序列中有用的待更新信息存入當(dāng)前狀態(tài)為

（2）

式中：、、分別為輸入門的輸出和權(quán)重、偏移矩陣;為經(jīng)過調(diào)整后的新內(nèi)容;激活函數(shù)選用雙曲正切。

（3）更新當(dāng)前狀態(tài)為

（3）

式中：、分別為上一時刻和當(dāng)前時刻的記憶單元狀態(tài)。

（4）狀態(tài)輸出為

（4）

式中：分別為輸出門的輸出和權(quán)重、偏移矩陣。

3 預(yù)測結(jié)果驗(yàn)證方式

將提出的LSTM算法應(yīng)用于軌道電路故障預(yù)測中，采用時間序列為：

，?（5）

式中，為預(yù)測步長;為數(shù)據(jù)維數(shù);包括歷史數(shù)據(jù)的因素。

采用以下指標(biāo)評價(jià)模型預(yù)測性能，如式（6）-（9）所示。

1. 平均絕對誤差（）;

1. 平均絕對百分比誤差（）;

1. 均方誤差（）;

（4）相對誤差百分比（）。

（6）

（7）

（8）

（9）

其中，、、、分別為待預(yù)測時間序列方差、點(diǎn)數(shù)、各點(diǎn)的實(shí)際輸出和模型預(yù)測輸出。

4 模型驗(yàn)證

仿真模型數(shù)據(jù)來自柳州1128G每月一次的維修測試，內(nèi)容及數(shù)據(jù)如表2所示。

優(yōu)化中，核參數(shù)初始值、正則化系數(shù)的取值范圍分別為（0.1，300]、[0，100]。

數(shù)據(jù)選擇某路局2016年1月～2018年1月時間段測的軌出1和軌出2的電壓值作為訓(xùn)練樣本集，預(yù)測2018年2月（28天）的數(shù)據(jù)。

在實(shí)驗(yàn)中，LSTM的隱含層節(jié)點(diǎn)L=20，給定step為5，激活函數(shù)為函數(shù)，經(jīng)過訓(xùn)練后，不同方法性能如表3。

為便于直觀，對表3數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，各指標(biāo)結(jié)果繪圖成柱狀圖如圖2所示，可以看出LSTM誤差最小，預(yù)測效果最佳。

圖3給出了SVM、BP、RNN和LSTM算法在2018年2月份的軌出1數(shù)據(jù)的Matlab2014b預(yù)測仿真圖，可看出LSTM預(yù)測效果最好。

5 實(shí)例驗(yàn)證

選用2018年10月發(fā)生的ZPW-2000A電氣分離式斷軌故障數(shù)據(jù)，對本文算法模型進(jìn)行驗(yàn)證（數(shù)據(jù)由某鐵路局某電務(wù)段提供），具體步驟如下：

Step1：分別將本區(qū)段軌出1電壓、相鄰區(qū)段軌出2電壓代入一般SVM、BP、RNN和LSTM模型初始序列;

Step2：預(yù)測數(shù)值，并與門限值比較;

Step3：根據(jù)分離式斷軌故障特征分析并判定故障及發(fā)生時刻。

若電氣分離式斷軌表現(xiàn)為區(qū)段紅光帶時，軌出1、軌出2就是ZPW-200A軌道電路最敏感的參考指標(biāo)，表現(xiàn)為：（1）主軌道：軌出1小于落下門限（≤170mV）;（2）小軌道：軌出2電壓很低，僅幾毫伏（≤10mV）。對軌出1、軌出2數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，表4為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表，預(yù)測曲線如圖4、圖5所示。（選用參考指標(biāo)參照鐵科運(yùn)[2008]36號文《客運(yùn)專線鐵路信號產(chǎn)品暫行技術(shù)文件匯編》）

觀察圖4、圖5發(fā)現(xiàn)2018年10月份，軌出1和軌出2的電壓值均低于門限值，且軌出1和軌出2的預(yù)測電壓趨勢與實(shí)際發(fā)生的電氣分離式斷軌現(xiàn)象故障實(shí)測電壓均吻合，證明該模型有效。若電務(wù)檢修人員在9月份檢查時結(jié)合軌道電路狀態(tài)發(fā)展趨勢，對軌道電路進(jìn)行及時維修，可阻止運(yùn)行狀態(tài)繼續(xù)惡化，避免事故的發(fā)生。

6 結(jié)論

故障預(yù)測是一門新興學(xué)科，旨在使維護(hù)人員提前預(yù)知設(shè)備的健康狀態(tài)。本文通過對傳統(tǒng)電務(wù)部門軌道電路維護(hù)方式的分析，未對設(shè)備機(jī)理復(fù)雜、精確模型影響因素眾多考慮，而是從運(yùn)行數(shù)據(jù)出發(fā)建立了基于LSTM的故障預(yù)測模型。

（1）選擇LSTM模型對ZPW-2000A軌道電路故障預(yù)測。并與BP、SVM、RNN進(jìn)行了模型預(yù)測效果對比試驗(yàn)。最終顯示LSTM模型各個性能均優(yōu)。

（2）通過實(shí)例采用LSTM模型進(jìn)行預(yù)測驗(yàn)證，與實(shí)際一致。驗(yàn)證了改進(jìn)模型在ZPW-2000A軌道電路故障預(yù)測應(yīng)用的高效性。

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收稿日期：2021-07-02

作者簡介：王玉麟（1985—），男，山西呂梁人，本科，工程師，研究方向：鐵道信號。

Research on Fault Prediction Model of ZPW-2000A Track Circuit

Based on Improved ELM

WANG Yulin

（Guoneng Shuohuang Railway Development Co.， Ltd.，Cangzhou Hebei? 062350）

Abstract： Track circuit is an important basic equipment to ensure the safe and reliable operation of trains. With the transition from "fault repair" to "state repair" of railway signal equipment， in order to analyze track circuit monitoring information and formulate a scientific and reasonable maintenance strategy， a fault prediction model method based on LSTM algorithm is proposed. First， the principle of the track circuit structure is analyzed， and on this basis， it is proposed to use the LSTM model to predict its failure. In order to verify the prediction effect of the model， it is proposed to use the average absolute error （MAE）， average absolute percentage error （MAPE）， and average absolute error （MAPE）. Square error （NMSE） and relative error percentage （REP） are used to measure the prediction results; secondly， combined with prediction examples， the improved algorithm is compared with the traditional SVM algorithm， BP neural network， and RNN algorithm. The results show that the indicators of LSTM are all Optimal; Finally， combined with an example， LSTM is used for prediction， which verifies the efficiency of the model.

Key words： track circuit; LSTM; fault prediction; intelligent operation and maintenance