陸 陸 徐正國 王文海 孫優(yōu)賢

列車運行控制系統(tǒng)(列控系統(tǒng))是保證列車安全運行的關(guān)鍵裝備。雖然隨著研發(fā)水平的提高和制造技術(shù)的發(fā)展,使得列控系統(tǒng)元件和裝置的可靠性有了顯著提高,同時科學(xué)完善的管理也降低了列控系統(tǒng)在使用過程中發(fā)生故障的概率,但是在運行過程中,由于列控系統(tǒng)自身的老化和外部環(huán)境等因素的影響,發(fā)生故障還是不可避免。因此實現(xiàn)對列控系統(tǒng)故障快速而準確地診斷,減少故障對列車安全運行的影響,是鐵路工作者亟待解決的問題。

故障診斷技術(shù)就是通過某些技術(shù)手段,對采集獲得的、與被診斷設(shè)備運行狀態(tài)相關(guān)的信息進行分析后,判斷被診斷設(shè)備運行狀態(tài)是否正常,并確定故障發(fā)生的原因和部位。利用故障診斷技術(shù)對列控系統(tǒng)進行診斷,及時發(fā)現(xiàn)故障并確定故障原因,并給維修工作人員適當(dāng)?shù)奶崾?使故障能夠得到及時的處理,保證列車的正常運行。

下面就根據(jù)故障診斷的方法,對列控系統(tǒng)的故障診斷研究進行分類、總結(jié),并介紹列控系統(tǒng)故障預(yù)測的一些研究成果,指出未來列控系統(tǒng)故障診斷研究的發(fā)展方向。

1 列控系統(tǒng)故障診斷方法

根據(jù)實際使用的故障診斷方法不同,列控系統(tǒng)故障診斷方法大致可分為基于專家系統(tǒng)的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、基于模糊理論的方法、基于故障樹的方法和其他方法等幾大類。

1.1 基于專家系統(tǒng)的方法

該方法是在列控系統(tǒng)故障診斷中應(yīng)用較為廣泛的一種。專家系統(tǒng)的原理是利用領(lǐng)域?qū)＜以诠ぷ髦蟹e累的知識形成知識庫,并以此作為故障診斷的依據(jù),再利用推理機根據(jù)知識判斷故障的發(fā)生和故障原因。專家系統(tǒng)的主要構(gòu)成包括知識庫、推理機、綜合數(shù)據(jù)庫、人機接口及解釋模塊等。

在利用專家系統(tǒng)對列控系統(tǒng)進行故障診斷的研究領(lǐng)域中,科研人員已經(jīng)開發(fā)了針對計算機聯(lián)鎖系統(tǒng)故障的專家系統(tǒng)和針對鐵路信號設(shè)備故障的專家系統(tǒng)。此外,利用車站信號控制電路模型和人工智能方法的專家系統(tǒng)也得到了一定的應(yīng)用,充分顯示了專家系統(tǒng)故障診斷方法的有效性。

1.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

列控系統(tǒng)故障的復(fù)雜性使得傳統(tǒng)的人工故障診斷方法在列控系統(tǒng)故障診斷中受到很大制約,而利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對列控系統(tǒng)故障進行診斷,則能取得更加理想的診斷效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦運作的系統(tǒng),它對歷史診斷數(shù)據(jù)進行分析,并通過反向傳播網(wǎng)絡(luò) (Back Propagation,BP)等算法建立故障模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性映射具有良好的擬合能力,強大的自組織和自學(xué)習(xí)能力。這些特點使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為實現(xiàn)列控系統(tǒng)故障診斷的一種有效方法和手段。

雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在故障診斷中有其固有的優(yōu)勢,但是也存在訓(xùn)練樣本獲取困難、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值表達方式難以理解、忽略領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗知識等問題,限制了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常與模糊理論結(jié)合,形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并被用于建立車-地?zé)o線通信單元的故障模型和對軌旁設(shè)備的故障診斷,以克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法處理模糊信息的缺陷。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合也可用于對計算機聯(lián)鎖系統(tǒng)等設(shè)備的故障診斷中,克服其忽略領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗知識的問題。

1.3 基于模糊理論的方法

模糊理論是一種用來處理現(xiàn)實中無法精確描述的、帶有一定不確定性的事件和問題的理論工具?；谀：碚摰墓收显\斷方法主要是將模糊集合和模糊運算規(guī)則應(yīng)用于故障診斷,以處理不確定信息,并建立模糊邏輯系統(tǒng),最終達到診斷的目的。列控系統(tǒng)運行環(huán)境惡劣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜,采用人工診斷的方法對列控系統(tǒng)故障進行處理存在一定的困難,而基于模糊理論的方法則較為適合處理這類故障。

模糊理論應(yīng)用于列控系統(tǒng)的故障診斷也產(chǎn)生了一些研究成果。例如,基于模糊規(guī)則的推理方法,以及基于多級模糊綜合評判故障診斷方法等都被用于車站信號系統(tǒng)中,以達到故障診斷的目的。

同樣,模糊理論也存在一些問題,如缺乏自學(xué)習(xí)能力、推理過程中模糊性會增加等,這在某種程度上限制了模糊理論及方法在列控系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用。為此,可將模糊理論與其他方法進行結(jié)合,以達到理想的診斷效果。例如將模糊理論與決策樹方法相結(jié)合,并以此構(gòu)造鐵路車站信號故障診斷專家系統(tǒng)中的推理機部分。

1.4 基于故障樹方法

故障樹診斷是從研究系統(tǒng)最不希望發(fā)生的事件出發(fā),通過逆向分析推斷導(dǎo)致故障發(fā)生的原因,并用相應(yīng)的邏輯關(guān)系將故障原因與故障現(xiàn)象相連接,建立起一種類似樹形結(jié)構(gòu)的故障關(guān)系模型。

在列控系統(tǒng)故障診斷中,故障樹一般用于分析計算機聯(lián)鎖系統(tǒng)的故障原因與影響,或與字典法相結(jié)合,建立計算機聯(lián)鎖系統(tǒng)的故障診斷模型,實現(xiàn)故障診斷。此外,故障樹還可用于對信號微機聯(lián)鎖系統(tǒng)進行故障分析,建立系統(tǒng)的故障模型。

1.5 其他方法

目前,鐵路工作者已將基于多 Agent的智能故障診斷方法、基于 “事件—條件—動作”規(guī)則的故障診斷方法、利用主動數(shù)據(jù)庫的故障診斷方法,以及基于小波分析的故障診斷方法等應(yīng)用于列控系統(tǒng)的故障診斷,取得了良好的診斷效果。

2 列控系統(tǒng)故障預(yù)測技術(shù)

現(xiàn)代鐵路運輸必將向著高速化、重載化的方向發(fā)展,這就進一步提高了對列控系統(tǒng)可靠性的要求。因此人們希望能夠在故障發(fā)展的早期就發(fā)現(xiàn)征兆,并且能在一定程度上預(yù)測故障發(fā)生的時間和部位,這樣就可以對故障采取預(yù)防措施或進行事先維修,保證列車運行的安全。相對于故障診斷來說,故障預(yù)測需要處理的是還未發(fā)生的故障,是未來的不確定事件,所以其困難與挑戰(zhàn)性更大。

故障預(yù)測技術(shù)在列控系統(tǒng)中的應(yīng)用還處于起步階段,研究成果也比較有限。目前,主要的故障預(yù)測研究成果主要有利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對列車信號設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析,并對設(shè)備的故障進行預(yù)測;利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能傳感器對列車自動停車設(shè)備的早期故障進行監(jiān)測,以及通過建立壽命函數(shù)分析模型對列控設(shè)備故障進行預(yù)測等。這些成果都為今后的研究提供了思路,并且打下了一定的基礎(chǔ)。

3 未來的研究方向

目前我國鐵路運輸行業(yè)正在步入快速發(fā)展的時期,列控系統(tǒng)也隨之不斷發(fā)展,大量新設(shè)備和新技術(shù)的應(yīng)用,使得列控系統(tǒng)出現(xiàn)了很多新的特征。針對這些新特征,列控系統(tǒng)故障診斷技術(shù)將可能會向多個方向發(fā)展。

3.1 多種方法的結(jié)合

隨著列控系統(tǒng)越來越復(fù)雜,利用單一的診斷方法已經(jīng)很難對故障做出精確的判斷,所以需要將多種診斷方法相結(jié)合,取長補短,以實現(xiàn)準確、快速的診斷。目前在其他工業(yè)領(lǐng)域中使用多種方法結(jié)合進行故障診斷的案例屢見不鮮,例如主元分析法與D-S證據(jù)理論相結(jié)合,粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,以及粗糙集與 Petri網(wǎng)相結(jié)合構(gòu)造故障模型的方法等。這些方法的出現(xiàn)為列控系統(tǒng)進行故障的診斷發(fā)展提出了啟示,但是如何將這些方法進行應(yīng)用,以使其更符合列控系統(tǒng)的特性,還需要做進一步的研究。

3.2 機內(nèi)測試技術(shù)的使用

機內(nèi)測試技術(shù) (Built-In Test,BIT)是一種使系統(tǒng)或者設(shè)備具備故障檢測、隔離和測試能力的技術(shù)。該技術(shù)能夠提高設(shè)備的測試性和診斷能力,減少不必要的報警,使系統(tǒng)的效率更高、經(jīng)濟性更好。將 BIT技術(shù)應(yīng)用于列控系統(tǒng)中,能夠提高故障診斷的準確性,降低維修費用。

3.3 遠程故障診斷技術(shù)

隨著鐵路的不斷發(fā)展建設(shè),我國的鐵路網(wǎng)已經(jīng)覆蓋了大部分國土。在鐵路穿越的地帶中,有很多地區(qū)荒蕪人煙,例如青藏鐵路的拉薩—格爾木段,在這些地區(qū)進行列控系統(tǒng)地面設(shè)備的常規(guī)維修和監(jiān)控就變得非常困難。因此,應(yīng)用遠程技術(shù)進行列控系統(tǒng)故障診斷是一條可行之路。目前對遠程故障診斷技術(shù)的研究還只是局限于列控系統(tǒng)的子系統(tǒng)中,對于整體的遠程故障診斷研究還有待深入。今后,隨著鐵路網(wǎng)覆蓋面的不斷拓展,列控系統(tǒng)的遠程故障診斷研究的迫切性也會更加突出。

4 總結(jié)

列控系統(tǒng)的故障診斷問題是一個關(guān)系到列車運行安全的重大問題。通過對目前列控系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的歸納總結(jié),對各種診斷方法的原理與應(yīng)用現(xiàn)狀,及列控系統(tǒng)故障預(yù)測的研究情況進行了介紹,指出隨著列控系統(tǒng)的不斷發(fā)展,未來列控系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究必將成為鐵路研究的重要課題。

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(責(zé)任編輯:溫志紅)