基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路信號(hào)設(shè)備故障自動(dòng)診斷分析

宋永濤

摘要：自“八橫八縱”鐵路網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)提出以來，我國(guó)鐵路運(yùn)輸事業(yè)邁入了蓬勃發(fā)展階段，綜合化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、數(shù)字化成為現(xiàn)代鐵路運(yùn)輸系統(tǒng)發(fā)展的主要方向。而信號(hào)控制系統(tǒng)是現(xiàn)代鐵路運(yùn)輸?shù)摹爸袠猩窠?jīng)”，信號(hào)設(shè)備故障的出現(xiàn)不僅會(huì)干擾鐵路行車效率，還會(huì)對(duì)行車安全造成較大的威脅。加之現(xiàn)有信號(hào)報(bào)告多以文本形式記錄，存儲(chǔ)、分析難度較大?；诖?，對(duì)基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路信號(hào)設(shè)備故障自動(dòng)診斷進(jìn)行研究，以供參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;鐵路;信號(hào)設(shè)備

引言

故障-安全是鐵路信號(hào)行業(yè)永恒的主題，在軌道交通的發(fā)展早期階段，人們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了故障-安全的重要性。鑒于當(dāng)時(shí)使用的主要是簡(jiǎn)單的機(jī)械或者電氣器件，其失效模式相對(duì)簡(jiǎn)單、容易確定，且不同的失效模式之間故障率存在很大差異，或者可以排除某些有害的失效模式，以使這樣構(gòu)建的系統(tǒng)的所有容許狀態(tài)只有無故障時(shí)存在（換言之，存在故障時(shí)，系統(tǒng)不處于容許狀態(tài)）。

1基于數(shù)據(jù)挖掘的故障自診斷整體架構(gòu)

基于數(shù)據(jù)挖掘的故障自診斷整體架構(gòu)主要包括智能診斷層、模型優(yōu)化層、數(shù)據(jù)預(yù)處理層3個(gè)層次。其中，智能診斷層主要負(fù)責(zé)根據(jù)中間層獲得的故障信息進(jìn)行故障數(shù)據(jù)的自動(dòng)查閱，或根據(jù)現(xiàn)有故障現(xiàn)象搜索歷史經(jīng)驗(yàn)，提高故障診斷準(zhǔn)確率，具體流程為：待診斷故障數(shù)據(jù)→集成分類器→軌道電路故障/道岔故障/信號(hào)機(jī)故障/……;模型優(yōu)化層為中間層，主要負(fù)責(zé)利用支持向量機(jī)、邏輯回歸基分類器隨機(jī)森林集成分類機(jī)，結(jié)合參數(shù)特點(diǎn)，對(duì)預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，具體流程為：初始化參數(shù)→基分類器/集成分類器→集中學(xué)習(xí)群（Voting）;數(shù)據(jù)預(yù)處理層主要負(fù)責(zé)鐵路信號(hào)設(shè)備故障文本非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的預(yù)處理。即抽取文本數(shù)據(jù)特征并將其轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可識(shí)別、核算的文本向量，從根源上規(guī)避樣本數(shù)據(jù)不均衡情況。具體流程為：原始文本數(shù)據(jù)→特征向量矩陣→分類標(biāo)簽→不均衡數(shù)據(jù)處理。

2鐵路信號(hào)設(shè)備研究存在的問題

我國(guó)在推進(jìn)鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備系統(tǒng)可靠性的技術(shù)研究應(yīng)用方面起步比較晚，我國(guó)比較早時(shí)期開始進(jìn)行研究的課題是關(guān)于軍工業(yè)和太空航天工業(yè)的鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備系統(tǒng)可靠性技術(shù)研究，直到20個(gè)世紀(jì)60年代開始第一次在我國(guó)軍工業(yè)和太空航天工業(yè)中開始實(shí)行鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備系統(tǒng)可靠性技術(shù)研究，我國(guó)在推進(jìn)鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備系統(tǒng)可靠性技術(shù)研究應(yīng)用方面的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)很少，使得我國(guó)鐵路運(yùn)輸管理方面的技術(shù)工作效率大大降低。在關(guān)于我國(guó)目前制定的《裝備可靠性通用文件要求》標(biāo)準(zhǔn)文件中，關(guān)于提高鐵路信號(hào)運(yùn)輸可靠性相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范比較少，而且這些相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范由于缺乏實(shí)際化和工程化應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，不一定能夠有效支撐目前我國(guó)的現(xiàn)有鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備的穩(wěn)定發(fā)展，從而嚴(yán)重影響了目前我國(guó)國(guó)內(nèi)鐵路運(yùn)輸?shù)慕】蛋l(fā)展。

3基于數(shù)據(jù)挖掘的鐵路信號(hào)設(shè)備故障自動(dòng)診斷分析

3.1鐵路運(yùn)行全過程的仿真系統(tǒng)

利用軟件編制出一個(gè)具有復(fù)線區(qū)間線路的聯(lián)鎖車站，區(qū)間為雙線雙向無絕緣移頻自動(dòng)閉塞制式，增加區(qū)間軌道電路及區(qū)間信號(hào)機(jī)顯示，并將車站上、下行線路區(qū)間連接形成閉環(huán)。在聯(lián)鎖車站仿真界面上，可以設(shè)置列車信息，模擬列車運(yùn)行。系統(tǒng)通過以太網(wǎng)通信接口與機(jī)車信號(hào)仿真設(shè)備連接，實(shí)現(xiàn)既有機(jī)車信號(hào)設(shè)備有機(jī)地融入到車站聯(lián)鎖仿真系統(tǒng)。車站聯(lián)鎖仿真系統(tǒng)需具備以下功能。（1）在聯(lián)鎖界面上辦理接發(fā)車、引導(dǎo)以及調(diào)車作業(yè)，實(shí)現(xiàn)列車通過正常解鎖及人工故障解鎖能辦理道岔單鎖、封閉操作。（2）區(qū)間設(shè)有軌道電路區(qū)段和區(qū)間信號(hào)機(jī)，并可在站內(nèi)正線及區(qū)間所有軌道區(qū)段，實(shí)現(xiàn)18信息低頻編碼的碼序值顯示。（3）實(shí)現(xiàn)自動(dòng)閉塞方向電路功能，排列發(fā)車進(jìn)路時(shí)自動(dòng)改變線路運(yùn)行方向，當(dāng)出現(xiàn)“雙接”或區(qū)間軌道故障時(shí)，可以采取輔助辦理方式改變運(yùn)行方向。（4）能夠與機(jī)車信號(hào)發(fā)碼器連接，由發(fā)碼器發(fā)送機(jī)車占用區(qū)段的低頻編碼值。（5）具有設(shè)置站內(nèi)信號(hào)機(jī)斷絲、道岔斷表示、軌道電路故障占用等仿真功能;同時(shí)可以設(shè)置區(qū)間信號(hào)機(jī)斷絲、區(qū)間軌道電路占用、方向電路雙接故障等功能。（6）在仿真界面的線路上可以設(shè)置列車信息，操作人員可控制列車自動(dòng)或手動(dòng)運(yùn)行。

3.2數(shù)據(jù)融合技術(shù)

由圖1可知，接入到信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)中的信號(hào)系統(tǒng)有很多，接入的數(shù)據(jù)類型也多種多樣，既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如何將這些數(shù)據(jù)融合到一起，是信號(hào)智能運(yùn)維系統(tǒng)要解決的首要關(guān)鍵問題。數(shù)據(jù)融合是將帶有一定冗余性質(zhì)的數(shù)據(jù)，在一定的理論基礎(chǔ)上進(jìn)行合并的過程，目的就是用高效率低成本的方式將信息綜合起來，這樣就對(duì)接下來的狀態(tài)的態(tài)勢(shì)有了預(yù)估;數(shù)據(jù)融合是針對(duì)各信號(hào)系統(tǒng)中不同時(shí)間（采集間隔）和空間（不同部位）維度的數(shù)據(jù)，分析其多源異構(gòu)的信息特征，包括廣域空間（位置）標(biāo)識(shí)、事件標(biāo)識(shí)、連續(xù)或離散性質(zhì)、傳輸特性等，從各類數(shù)據(jù)中挖掘趨勢(shì)信息。在各個(gè)時(shí)間維度下的數(shù)據(jù)采用去噪、剔冗余、解耦和特征提取等算法;在各個(gè)空間維度下的數(shù)據(jù)采用分類、聚類及相關(guān)性分析等方法。采用聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

3.3對(duì)鐵路信號(hào)設(shè)備可靠性進(jìn)行提高

加強(qiáng)我國(guó)鐵路信號(hào)檢測(cè)設(shè)備的使用可靠性是一件具有很大難度的事情，也可說是一件浩大的科研工程，其中涉及到的技術(shù)方面比較廣，整個(gè)技術(shù)研究工作過程主要包括以下幾個(gè)主要方面，設(shè)備的正常使用生理周期和壽命年限、設(shè)備的頂層設(shè)計(jì)、設(shè)備的批量生產(chǎn)以及檢測(cè)設(shè)備是否失效。在以前的技術(shù)研究工作過程中，大多數(shù)時(shí)候都只是非常重視對(duì)目前鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備的研究設(shè)計(jì)和開發(fā)生產(chǎn)，卻完全忽視了其他各個(gè)方面的技術(shù)研究，其他的鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備的技術(shù)可靠性自然就因此得不到真正保證，所以，想要真正從根本上解決目前鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備的技術(shù)可靠性這個(gè)問題，就首先需要將這些問題研究處理工作真正貫穿于整個(gè)技術(shù)研究工作過程中，這樣我們才能真正獲得更多更好的技術(shù)研究成果，從根本上解決這些問題，為開展鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備中的可靠性問題研究工作提供充足的技術(shù)理論依據(jù)，從而真正投入到實(shí)際的技術(shù)生產(chǎn)和生活中。

3.4參數(shù)優(yōu)化

參數(shù)優(yōu)化的主要目的是進(jìn)行不平衡數(shù)據(jù)處理，常常用合成少數(shù)過采樣技術(shù)，即SMOTE算法。在基于SMOTE算法的參數(shù)優(yōu)化過程中，首先需要輸入多數(shù)類樣本集和少數(shù)類樣本集，以歐式距離D為標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算樣本到少數(shù)類樣本集的距離。同時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)集不平衡比例進(jìn)行采樣倍率設(shè)置，由歐式距離D選出最近的幾個(gè)樣本作為一個(gè)組合，每個(gè)組合樣本中2個(gè)與2個(gè)之間隨機(jī)連線，獲得新的少數(shù)類樣本并加入數(shù)據(jù)集內(nèi)，循環(huán)后輸出新樣本集。上述方法可以滿足分布于密集域內(nèi)樣本參數(shù)優(yōu)化要求，而對(duì)于分布在稀疏域內(nèi)的樣本點(diǎn)，可以輸入多數(shù)類樣本集、少數(shù)類樣本集后，設(shè)置閾值、采集倍率，進(jìn)行少數(shù)類樣本集、多數(shù)類樣本集以及二者的鄰集計(jì)算，選取若干個(gè)近鄰點(diǎn)生成新的樣本。若相鄰集中不含少數(shù)類樣本，則可以直接將其看作噪聲去除。

3.5風(fēng)險(xiǎn)降低原則

安全定義為不存在不可接受的風(fēng)險(xiǎn)，為了實(shí)現(xiàn)安全，必須降低風(fēng)險(xiǎn)，降低風(fēng)險(xiǎn)的原則和方法如圖2所示。圖2右側(cè)給出的是風(fēng)險(xiǎn)降級(jí)按優(yōu)先級(jí)依次采用的技術(shù)和手段;左側(cè)給出故障-安全的3種實(shí)現(xiàn)方式，以及從廣義的系統(tǒng)安全性出發(fā)，系統(tǒng)安全設(shè)計(jì)需要考慮的幾個(gè)方面。風(fēng)險(xiǎn)降級(jí)優(yōu)先選擇固有安全設(shè)計(jì)，固有安全設(shè)計(jì)不可行時(shí)，采用主用的防護(hù)裝置來降低風(fēng)險(xiǎn)，主用防護(hù)裝置失效時(shí)，可以在降低性能的前提下，采用降級(jí)的運(yùn)行模式，依賴輔助防護(hù)裝置運(yùn)行，但仍不需要大量的操作人員介入;輔助防護(hù)裝置失效時(shí)，操作人員介入，此時(shí)系統(tǒng)仍應(yīng)該盡可能的提供對(duì)操作錯(cuò)誤的防護(hù)，操作人員的介入是新的危險(xiǎn)源，且出錯(cuò)的概率較高，必須加以防護(hù);最終所有防護(hù)裝置失效時(shí)，只能依賴于人工操作。

3.6建立符合鐵路信號(hào)設(shè)備行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范

建立一個(gè)完善的鐵路行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量規(guī)范，才能有效保證鐵路行業(yè)的健康發(fā)展，明確規(guī)范制定我國(guó)鐵路信號(hào)運(yùn)輸設(shè)備運(yùn)行可靠性質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，才能有效保證我國(guó)鐵路信號(hào)運(yùn)行的安全和提高運(yùn)行管理效率。目前，由于我國(guó)的航空鐵路信號(hào)傳輸設(shè)備相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)還不夠健全完善，不能做到更好滿足當(dāng)前我國(guó)鐵路工業(yè)發(fā)展的實(shí)際需要，所以，我們需要不斷通過探索才能保證可以更快地推進(jìn)我國(guó)鐵路行業(yè)的發(fā)展，從而滿足人們的日常出行需求和國(guó)家的工業(yè)運(yùn)輸需求。

3.7維修策略

維修策略的推斷更依賴于智能診斷和歷史數(shù)據(jù)，利用智能診斷和FMEA表單描述已經(jīng)發(fā)生或者可能發(fā)生的故障，類似互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中常常根據(jù)用戶的使用習(xí)慣和瀏覽足跡對(duì)用戶做“用戶畫像”，需要根據(jù)先驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)故障做“故障畫像”，之后基于故障識(shí)別與分類結(jié)果，劣化模型建立結(jié)果，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或隱馬爾可夫鏈等智能算法對(duì)故障做推理和診斷。

結(jié)束語

綜上所述，鐵路信號(hào)設(shè)備故障的類型多，故障難以識(shí)別，針對(duì)當(dāng)前鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷方法存在的弊端，提出了數(shù)據(jù)挖掘的鐵路信號(hào)設(shè)備故障自動(dòng)診斷方法。在相同條件下，與經(jīng)典鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷方法相比，本文方法的鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷準(zhǔn)確度更高，速度更快，具有十分明顯的優(yōu)勢(shì)。

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