基于知識圖譜技術(shù)的道岔轉(zhuǎn)換設(shè)備故障診斷技術(shù)研究

摘要 道岔作為鐵路信號領(lǐng)域的關(guān)鍵設(shè)備，其安全運行對軌道安全至關(guān)重要，但道岔也是軌道的薄弱環(huán)節(jié)之一。傳統(tǒng)道岔缺口監(jiān)測系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)分散、設(shè)備接入能力不足和系統(tǒng)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(zhàn)，文章首先采用物聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)，特別是微服務架構(gòu)和MQTT協(xié)議，結(jié)合Spring Boot/Spring Cloud框架，對道岔缺口監(jiān)測系統(tǒng)進行了深入研究和改進；然后，構(gòu)建了一個綜合性的監(jiān)測系統(tǒng)，包括設(shè)備、告警、數(shù)據(jù)、安全、缺口和流量服務等；最后，結(jié)合數(shù)據(jù)分析、趨勢分析、知識圖譜、數(shù)據(jù)模型、人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)了道岔缺口監(jiān)測設(shè)備的平臺化管理，促進了數(shù)據(jù)的共享。

關(guān)鍵詞 道岔缺口；知識圖譜；物聯(lián)網(wǎng)；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(jié)構(gòu)中至關(guān)重要但又極易受損的部分，容易因環(huán)境因素如溫度變化而損傷變形，影響列車的安全平穩(wěn)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(guān)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(jiān)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(shù)據(jù)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(tài)管理的矛盾。因此，實現(xiàn)道岔的實時狀態(tài)監(jiān)控，打破信息壁壘，提高數(shù)據(jù)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(guān)鍵任務。

1 系統(tǒng)設(shè)計

1.1 設(shè)計概述

該文提出了一種集成故障知識圖譜與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障根因分析方法，致力于在分布式系統(tǒng)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(shù)，優(yōu)化故障檢測及處理流程，研發(fā)自動化分析系統(tǒng)[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(tǒng)的容錯性，從而顯著提高系統(tǒng)的整體安全與性能[3]。

1.2 系統(tǒng)架構(gòu)

知識圖譜技術(shù)在系統(tǒng)中整合語義理解、知識挖掘等技術(shù)，在數(shù)據(jù)和算法服務層的支持下，對大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行深度處理，提取并構(gòu)建高精度的知識圖譜，實現(xiàn)知識的理解、推理和計算。系統(tǒng)的整體架構(gòu)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(shù)據(jù)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(xiàn)有系統(tǒng)中，提供包括知識查詢、圖譜探索、路徑預測與發(fā)現(xiàn)，以及時序關(guān)聯(lián)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(shù)據(jù)，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(tǒng)還結(jié)合圖序列分析和深度學習技術(shù)，實現(xiàn)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(gòu)建層

系統(tǒng)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(guī)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(shù)據(jù)和知識積累，并提供數(shù)據(jù)查看和溯源。知識計算通過數(shù)據(jù)融合和推理減少冗余，擴展知識?；谥R圖譜，構(gòu)建具有管理、融合、決策的智能安全應用。

（4）數(shù)據(jù)處理層

系統(tǒng)具備強大的數(shù)據(jù)管理與導入導出功能，支持RDF和EXCEL格式的圖譜數(shù)據(jù)交換。它能夠管理多種格式的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如數(shù)據(jù)庫和Excel文件，提供全面的數(shù)據(jù)湖服務。系統(tǒng)集成的D2R工具允許用戶通過直觀界面配置數(shù)據(jù)映射，簡化數(shù)據(jù)湖到目標圖譜的數(shù)據(jù)導入過程，提高數(shù)據(jù)整合效率。

（5）數(shù)據(jù)資源層

系統(tǒng)支持處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，允許用戶通過數(shù)據(jù)處理工具進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和整合。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括來自MySQL、Oracle等數(shù)據(jù)庫和Excel、CSV、JSON文件的數(shù)據(jù)；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如HTML網(wǎng)頁；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則包括PDF、Word文檔，圖片和視頻等多模態(tài)類型。

1.3 部署方式

系統(tǒng)基于物聯(lián)網(wǎng)和云計算平臺，采用分層架構(gòu)快速構(gòu)建知識圖譜，專注于為道岔與轉(zhuǎn)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(guān)鍵設(shè)備的潛在故障和風險，通過故障模式和監(jiān)測參數(shù)映射，開發(fā)推理和預測算法，以增強系統(tǒng)的故障預測與管理能力。

1.4 功能設(shè)計

（1）智能故障診斷分類

1）基于模型的方法：依賴于對系統(tǒng)的深入理解和精確的數(shù)學模型差異分析識別故障，涵蓋解析模型、參數(shù)估計、狀態(tài)估計技術(shù)等；2）數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法：不依賴于精確的系統(tǒng)模型，而是對數(shù)據(jù)進行全面監(jiān)測，利用大量的歷史數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)發(fā)現(xiàn)故障模式。

（2）故障識別模型

應用LightGBM方法優(yōu)化重疊故障處理性能，結(jié)合小波變換和二維密集連接擴展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提升故障特征提取和診斷的準確率。

（3）知識圖譜構(gòu)建

研究并形成道岔設(shè)備知識圖譜，整合圖庫及設(shè)備智能運維模型。

（4）數(shù)據(jù)集成與監(jiān)測

集成各類監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)綜合分析和異常狀態(tài)預警。

（5）故障缺陷診斷

分析預警與故障缺陷的關(guān)聯(lián)性，抽取運維知識構(gòu)建候選知識單元。

（6）預測性趨勢預判

結(jié)合設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，進行設(shè)備可靠性趨勢的預判，自動生成預防性維修策略，并可根據(jù)知識圖譜指導運維人員進行作業(yè)[4]。

1.5 主要技術(shù)實現(xiàn)

1.5.1 數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)

多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析是一種先進的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，專注于整合多樣化數(shù)據(jù)源，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（如XML、JSON）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（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(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從不同格式的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵實體、屬性和關(guān)系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化和統(tǒng)一知識體系的構(gòu)建。這一過程不僅優(yōu)化了數(shù)據(jù)質(zhì)量，還為深入分析和決策提供了堅實的基礎(chǔ)。

在實施過程中，首先對數(shù)據(jù)層進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標準化和去噪，以提升數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量；隨后，通過特征提取，為數(shù)據(jù)融合分析奠定基礎(chǔ)；最終，通過綜合不同數(shù)據(jù)源的分析結(jié)果，形成全面的決策或結(jié)論，克服數(shù)據(jù)多樣性、復雜性和動態(tài)性的挑戰(zhàn)[5]。

1.5.2 專家知識圖譜構(gòu)建

知識圖譜的構(gòu)建依托于精心設(shè)計的邏輯和技術(shù)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(jié)構(gòu)和規(guī)則，確立了實體、屬性和關(guān)系之間的規(guī)范聯(lián)系；實體層則存儲具體的知識點，以事實形式呈現(xiàn)。知識圖譜的構(gòu)建始于知識抽取，從多樣的數(shù)據(jù)源中提取關(guān)鍵的實體、屬性和關(guān)系。技術(shù)框架則包括數(shù)據(jù)預處理、知識抽取、知識融合和知識存儲等關(guān)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(guān)系，再從數(shù)據(jù)中抽取具體實體和關(guān)系，實現(xiàn)從抽象到具體的知識體系構(gòu)建。該方法適用于結(jié)構(gòu)明確的領(lǐng)域，通過本體引導數(shù)據(jù)映射和實例化。

（2）自底向上方法

從原始數(shù)據(jù)出發(fā)，運用自然語言處理技術(shù)直接抽取實體和關(guān)系，構(gòu)建實體層，并通過歸納和聚類逐步形成本體層，自下而上構(gòu)建知識體系。該方法適用于數(shù)據(jù)驅(qū)動的場景，通過模式識別和聚類發(fā)現(xiàn)知識模式。

在構(gòu)建邏輯框架時，該文主要采用自頂向下的方法，根據(jù)具體的構(gòu)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(zhuǎn)化

基于規(guī)則的專家系統(tǒng)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(shù)學和圖形化分析。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法利用信號處理技術(shù)提取特征，并通過粗糙集和信息融合技術(shù)優(yōu)化特征選擇，提高診斷精度[7]。多元統(tǒng)計分析輔助故障識別，機器學習技術(shù)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(shù)據(jù)的充足性，在樣本稀缺時可能面臨挑戰(zhàn)。

1.5.4 數(shù)據(jù)模型構(gòu)建實現(xiàn)

構(gòu)建知識圖譜始于數(shù)據(jù)模型的精心設(shè)計，這為圖譜提供了結(jié)構(gòu)化的框架。該文采用自頂向下的策略，首先定義清晰的數(shù)據(jù)模型，隨后填充數(shù)據(jù)，確保圖譜的完整性和適用性。在這一過程中，該文參考行業(yè)數(shù)據(jù)標準構(gòu)建初步模型，并根據(jù)實際數(shù)據(jù)需求進行調(diào)整和優(yōu)化。同時，借鑒公共知識圖譜的成熟模型，提取與特定行業(yè)相關(guān)的部分，并進行定制化改進，以滿足特定領(lǐng)域的需求。

2 成果應用

2.1 智能分析功能

智能分析技術(shù)在鐵路道岔的運行維護中扮演著至關(guān)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(zhuǎn)換信息、數(shù)據(jù)采集傳輸以及智能預測推理，實現(xiàn)了對道岔系統(tǒng)狀態(tài)的實時監(jiān)控，顯著提升了故障定位和預測的準確性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用，通過分析大量狀態(tài)數(shù)據(jù)，可視化顯示數(shù)據(jù)和曲線，提升了故障診斷能力，實現(xiàn)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(guān)鍵數(shù)據(jù)，結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行智能診斷，同時配合PHM技術(shù)分析歷史和實時數(shù)據(jù)，為設(shè)備維護提供策略[8]。評估方法融合統(tǒng)計數(shù)據(jù)、特征提取，利用曲線相似度、轉(zhuǎn)換時長和綜合評估指標，以及皮爾遜相關(guān)系數(shù)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(wǎng)絡(luò)預測健康趨勢，綜合多源數(shù)據(jù)，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(guān)鍵數(shù)據(jù)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(xù)狀態(tài)監(jiān)測和實時運行跟蹤，結(jié)合統(tǒng)計和機器學習技術(shù)，實現(xiàn)早期故障預測，優(yōu)化設(shè)備壽命和更換計劃，管理風險，優(yōu)化資源配置，減少停機時間。此外，支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，實現(xiàn)預測性維護，長期的數(shù)據(jù)積累能夠為道岔的使用與維修提供建議[10]。

2.4 關(guān)聯(lián)分析功能

通過分析操作參數(shù)間的相互關(guān)系和依賴性，優(yōu)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(xiàn)故障模式知識化、實時數(shù)據(jù)融合和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，促進了從被動到主動維護的轉(zhuǎn)變。預測性維護利用系統(tǒng)性能和趨勢分析提供深入見解，助力優(yōu)化運維流程，減少了意外故障，延長了設(shè)備的使用壽命。

2.5 故障診斷功能

基于道岔狀態(tài)、時間分段和時域統(tǒng)計，用于降低特征維度并捕捉電流變化，獨立的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過PSO算法自動優(yōu)化參數(shù)，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(diào)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(shù)在故障診斷中通過構(gòu)建本體、集成數(shù)據(jù)、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(jié)束語

該文應用知識圖譜等技術(shù)于鐵路道岔轉(zhuǎn)換設(shè)備，顯著提升了故障診斷的準確性和響應速度，優(yōu)化了維護策略，降低了成本，增強了系統(tǒng)穩(wěn)定性。知識圖譜技術(shù)集成了實時數(shù)據(jù)融合和智能分析，強化了預警系統(tǒng)，并作為知識共享平臺，促進了知識的傳承和員工技術(shù)能力的提升。隨著經(jīng)驗的累積和圖譜的更新，維護方法得到不斷優(yōu)化，為鐵路維護領(lǐng)域帶來了技術(shù)革新。這一創(chuàng)新不僅滿足了鐵路電務段的需求，提高了鐵路信號系統(tǒng)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(jiān)測解決方案，對鐵路行業(yè)的持續(xù)發(fā)展具有深遠意義。

參考文獻

[1]王勇龍，鐘桂東，陳姝，等.鐵路信號設(shè)備故障預測與健康管理系統(tǒng)研究[J].鐵道通信信號， 2022（1）：16-20.

[2]鐘桂東，張鑫，于光友.基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的道岔缺口監(jiān)測系統(tǒng)研究與應用[J].鐵道通信信號， 2020（2）：6-9.

[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(shè)備健康管理知識圖譜構(gòu)建與應用研究[J].鐵道運輸與經(jīng)濟， 2023（3）：94-102.

[6]董興芝.面向智能高鐵安全保障的知識圖譜構(gòu)建及應用關(guān)鍵技術(shù)研究[D].北京：中國鐵道科學研究院， 2023.

[7]王洋.基于鐵路領(lǐng)域的知識圖譜研究與實現(xiàn)[D].呼和浩特：內(nèi)蒙古大學， 2019.

[8]謝博才，宮殿君.基于機器學習的道岔故障診斷與預測研究綜述[J].鐵路通信信號工程技術(shù)， 2021（8）：93-99.

[9]陳永剛，戴乾軍，杜濤，等.基于劣化度模糊評判與最優(yōu)權(quán)重的轉(zhuǎn)轍機狀態(tài)評估[J].鐵道科學與工程學報， 2019（5）：1315-1322.

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