★中铁十六局集团电气化工程有限公司李登

关键词：人工智能；铁路信号；故障诊断；深度学习；专家系统；智能预警

铁路信号系统作为铁路运输安全保障的核心设备，其可靠性对铁路运输安全具有重要影响。传统故障诊断方法主要依赖人工经验判断，但面对现代化铁路信号系统日趋复杂的特点，依赖维修人员的经验难以满足快速准确地诊断需求。人工智能技术的发展为信号系统故障诊断开辟了新途径。深度学习算法能够实现故障特征自动提取，专家知识库能够提供经验支撑，两者结合可以达到智能化诊断预测目标。铁路信号系统智能诊断技术的创新对提升铁路运输安全性具有重要实践意义。

1　铁路信号系统故障特征分析

1.1　故障数据采集与预处理

铁路信号系统设备运行状态数据涵盖轨道电路与道岔及信号机等关键设备的电压电流与动作时间及频率响应等多维参数，通过分布式传感器网络进行实时采集。原始数据存在噪声干扰与异常值及缺失值等问题，需运用中值滤波技术消除高频噪声，采用基于统计特征的异常检测方法剔除离群值，结合时序相关性进行数据插补。针对不同类型设备的数据特点，设计差分量化算法实现数据归一化，可提高后续分析的可比性^[1]。在数据预处理环节，重点关注设备状态转换期间的动态特征提取，建立包含静态参数和动态参数的多维特征向量，为故障诊断模型提供高质量的输入数据。本文通过对某铁路局10个车站的信号设备运行数据进行采集分析，形成了标准化的数据预处理流程，确保了数据的完整性与一致性及可靠性。

1.2　故障特征建模与分类

铁路信号系统故障特征建模过程中，基于设备运行机理和专家经验构建多层次故障特征模型。信号设备故障模式可划分为性能退化型、突发故障型及间歇性故障型三大类，每类故障又包含多个子类型。性能退化型故障表现为设备参数逐步偏离正常范围，通过建立参数趋势模型进行量化描述。突发故障型特征主要体现在关键参数的突变特性，需结合时域和频域分析方法进行特征提取。间歇性故障则表现为参数的周期性异常，采用时频分析技术识别其特征模式^[2]。运用层次分析法确定各类特征参数的权重，构建故障特征向量空间，实现故障类型的精细化分类。针对复杂故障的交互影响，建立基于模糊理论的特征关联模型，提高故障特征的表达能力和分类准确度。

2　基于人工智能的故障诊断模型构建

2.1　机器学习模型构建

信号系统故障诊断模型采用改进型CNN-LSTM深度神经网络架构，通过卷积层提取故障信号的局部特征，长短时记忆网络捕捉时序变化规律。卷积层的输出特征图计算公式为式（1）：

其中，Y(i,j)为输出特征图在位置(i,j)的值，K(m,n)为卷积核权重，X为输入数据，b为偏置项。

卷积层使用多尺度卷积核进行特征提取，增强模型对不同尺度故障模式的识别能力。LSTM单元的核心计算过程可表示为式（2）：

其中，ft、it、ot分别为遗忘门、输入门和输出门的激活值，ct为单元状态，ht为隐藏状态，W为权重矩阵，b为偏置向量，σ为sigmoid激活函数，⊙表示逐元素相乘。

引入注意力机制后，时序特征的加权表示为式（3）：

其中，αt为注意力权重，V和W为可学习的参数矩阵，st为加权后的特征表示。

为防止过拟合，模型训练过程中引入dropout正则化，其数学表达式为式（4）：

其中，r为随机生成的二元掩码向量，元素值服从伯努利分布，x为输入向量。

通过对比实验验证，改进后的网络模型在故障识别准确率和实时性方面均优于传统深度学习模型，在复杂环境下表现出较强的鲁棒性和适应性。模型在测试数据集上的故障诊断准确率达到94.6%，平均诊断时间小于100ms。

2.2　专家知识库建立

专家知识库系统集成铁路信号专家多年积累的故障诊断经验，采用本体论方法构建知识表示模型。知识库内容涵盖设备故障类型、故障特征、诊断规则与处理方案等多个维度，通过语义网络技术建立知识单元间的关联关系。在知识获取阶段，结合半结构化访谈和案例分析方法，从专家经验中提炼出标准化的诊断规则；知识表示采用基于框架的混合表示方法，实现知识的模块化组织和灵活调用^[3]。知识库管理系统提供知识更新、验证及查询等功能，支持知识的动态扩充和优化。针对新出现的故障类型，设计知识学习算法，通过分析历史故障案例自动提取新的诊断规则，实现知识库的自我完善和进化。知识推理引擎采用改进的前向链推理策略，结合案例推理方法，提高了复杂故障情况下的诊断效率。

2.3　智能诊断流程设计

智能诊断流程整合机器学习模型和专家知识库的优势，构建多层次的故障诊断决策机制。诊断过程首先对采集的设备状态数据进行特征提取和预处理，将标准化后的特征向量输入深度学习模型进行初步故障识别。模型输出的故障类型概率分布结果与专家知识库中的诊断规则进行匹配，通过置信度评估确定最终的故障诊断结果（如图1所示）。在诊断流程中设置多级验证机制，当机器学习模型的诊断结果置信度较低时，触发知识库的规则推理流程，结合设备历史故障数据进行深入分析^[4]。系统还具备实时学习能力，可对新发现的故障模式和诊断规则进行自动学习和知识更新。诊断流程的每个环节都配备实时监控和异常处理机制，确保诊断过程的可靠性和连续性。通过对某铁路局实际运行数据的验证，该诊断流程在复杂故障场景下展现出优异的识别性能和较强的适应能力。

图1  铁路信号系统智能故障诊断流程图

3　故障诊断系统实验验证

3.1　系统性能评估

实验数据采集自某铁路局10个车站的信号设备运行记录，构建包含52,680条数据的实验数据集，涵盖正常运行数据及典型故障数据。数据集按7:2:1的比例划分为训练集、验证集及测试集，采用准确率、召回率及F1分数等多维指标评估系统性能。测试结果通过混淆矩阵分析不同故障类型的识别效果，重点关注系统在复杂故障场景下的诊断能力，如表1所示。

表1  故障诊断系统性能评估结果

系统稳定性测试显示，在连续运行168小时的情况下，计算资源占用率保持稳定，诊断性能无明显衰减。与传统基于规则的诊断方法相比，人工智能诊断系统在准确率和实时性方面表现出显著优势，特别是在处理非典型故障时，诊断效率提升达到65%。在测试过程中，系统表现出较强的环境适应性和抗干扰能力，为实际应用奠定了坚实基础。

3.2　实际应用效果

在包神铁路布尔台站开展为期六个月的实际运行测试中，系统实现对信号设备故障的全面监控和诊断。运行期间，系统表现出优秀的故障识别能力和预警效果，显著提升了设备维护效率和故障处理速度。通过对实际运行数据的统计分析，系统展现出较高的可靠性和实用价值，如表2所示。

表2  系统实际运行效果统计

系统的实际运行效果得到了维护人员的高度认可，特别是在夜间和恶劣天气条件下，其显著提高了故障处理效率。系统预警功能的准确性和及时性有效预防了多起潜在设备故障，避免了行车中断事件的发生。通过分析六个月的运行数据，系统在故障诊断准确性与响应及时性及维护便利性等方面均达到预期目标，证明该系统在实际应用中的可行性和有效性。

3.3　系统优化建议

针对系统运行过程中发现的问题，我们提出了多个优化建议：深度学习模型结构需进一步优化，通过引入轻量化网络设计降低计算资源消耗，探索知识蒸馏技术提升模型推理速度；专家知识库的知识获取机制需要改进，建议开发基于自然语言处理的知识自动提取工具，提高知识库更新效率；系统实时性能优化方面，建议采用边缘计算架构，将部分数据处理任务下放至现场设备端，减轻中心服务器负载^[5]；故障预警机制可结合季节性因素和环境参数，建立更加精确的预警阈值动态调整机制；数据采集频率应根据设备运行状态动态调整，在保证诊断准确性的同时降低数据传输压力；维护人员操作界面需优化交互设计，增加故障诊断过程的可视化展示，提供更直观的故障处理建议；建立跨站联动机制，实现故障信息的区域共享和协同分析，提升系统的整体诊断能力。

4　结语

本研究基于人工智能技术构建铁路信号系统故障诊断模型，集成深度学习算法与专家系统优势，实现故障特征自动提取识别。改进型神经网络在实际应用中展现出优秀识别能力与诊断效率，提高了故障诊断准确性与及时性，降低了维护人员工作强度。诊断模型可准确预警潜在故障隐患，缩短故障处理时间，有效避免设备故障导致行车中断。未来将持续优化算法模型，扩展故障类型覆盖范围，提升智能诊断系统实用性与可靠性，推动铁路信号系统维护向智能化方向发展。

作者简介：

李　登（1986-），男，贵州遵义人，中级工程师，学士，现就职于中铁十六局集团电气化工程有限公司，研究方向为铁道通信信号。

参考文献：

[1]安志强.人工智能辅助的铁道信号故障诊断系统设计[J].智慧中国,2025,(2):35-36.

[2]王冲.人工智能将提高未来铁路信号的安全性和效率[J].铁路通信信号工程技术,2024,21(8):115.

[3]张贺宁,李欣,王彩,等.人工智能在铁路信号故障诊断中的应用路径分析[J].信息系统工程,2023,(8):72-75.

[4]宋智鹏,陆启荣,王加义,等.铁路信号基础设备综合巡检机器人研发与应用[J].铁道通信信号,2023,59(4):89-93.

[5]王东升.人工智能在铁路信号故障诊断中的应用研究[J].科技风,2020,(17):123-124.

摘自《自动化博览》2025年6月刊