龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
人工智能在铁路信号故障诊断中的应用研究
作者：王东升
来源：《科技风》2020年第17期
摘 要：作为保障铁路安全运输的重要设备，信号设备的应用不仅可以提高铁路运输安全，还可以提高列车的指挥效率。现阶段，铁路信号系统的设计不断应用人工智能技术，传统的信号设备故障诊断技术已无法适应日趋智能化的铁路信号系统。基于此，应创新与优化铁路信号故障诊断技术与方法，建立完善的故障诊断机制，以提高故障诊断效率。本文简要分析了铁路信号设备故障的诊断方法，并对人工智能在铁路信号故障诊断中的应用展开了探讨。 关键词：人工智能;铁路信号;故障诊断;应用研究
由于铁路信号系统较为复杂，许多不确定性因素都会导致信号设备出现故障，同时，故障诊断呈现出明显的半结构化或非结构化特点。由于信号设备的故障原因较多，信号故障的分析难度逐步提高。基于人工智能的铁路信号故障诊断专家系统，可以为故障的分析及诊断提供帮助，技术人员可以根据设备的状态及时进行设备维修以及各项故障的排除，有利于提升设备维修水平，保障行车安全。
一、传统的铁路信号设备故障诊断方式 （一）人工诊断法
以往铁路信号设备维修人员都是根据自身的经验以及能力而进行信号设备故障的诊断，其通常会实地考察与分析设备故障发生的具体原因，并予以及时的诊断与处理。诊断过程中，维修人员可以选用的方法较多，不仅有观察法、比较法，还有校核法与代换法，此外还有逻辑推理法、实验分析法以及优先选择法。通过这些方法判断出信号设备出现故障的具体原因，并对其故障位置进行准确判断，进而及时进行故障的有效排除。此后还需在大型计算机连锁设备软件的支持下进行信号设备故障的诊断与处理。 （二）信号处理法
信号处理法是基于信号模型的基础上而对铁路信号进行故障的诊断，这种方法的适用性较强，无需建立对象的准确模型，诊断过程也较为便捷。然而由于此方法必须先进行信号的检测与处理，并且信号的噪音会对故障的诊断产生一定影响，因此，在铁路信号故障检测过程中，此方法只应用于特定信号故障的诊断与处理过程中。由于铁路信号的诊断目标多而杂，且会联
人工智能在铁路信号故障诊断中的应用研究
