摘要：铁路信号系统安全高效运行的核心保障在于继电联锁设备的可靠性，然而现行故障预测与维护机制在数据利用效率与管理精度层面存在显著瓶颈。文章系统诊断出三方面关键问题：数据采集不完整性与跨部门孤岛阻碍分析基础、预测依赖经验法则导致时效性与精度不足、维护计划僵化与决策粗放引发的资源错配。针对上述痛点，研究提出以全生命周期数据治理体系重构数据链闭环，通过智能化分析工具强化预测与预警联动，构建动态健康画像驱动的精准维护决策框架。

关键词：数据驱动；铁路继电联锁设备；故障预测；精准维护方法

本研究聚焦铁路管理场景特征，以构建数据闭环与决策衔接为突破点，探索覆盖数据采集、故障预判与精准执行的全链条优化路径。研究深度整合设备管理理论、数据治理逻辑与智能决策趋势，旨在建立逻辑自洽、可操作性强的维护体系升级框架，为行业数字化转型提供理论牵引与实践范式。

一、数据驱动的铁路继电联锁设备故障预测与精准维护存在的问题

（一）铁路继电联锁设备故障预测与维护数据基础问题

第一，聚焦于数据采集的广度与深度不足。现有设备运行状态监测体系覆盖面有限，传感器部署不全且精度有待提升，导致大量反映设备早期性能劣化与细微特征的关键物理量数据未能被有效捕捉与记录。与此同时，设备的历史故障记录与维修档案普遍存在信息要素不全、描述模糊、规范化程度低的问题，许多隐含经验知识与具体工况语境的关键故障信息遗漏严重。第二，数据质量参差不齐构成显著掣肘。现场运行环境复杂多变，采集的数据常受到噪声干扰、信号漂移等影响，而缺失值、异常值识别与处理机制不健全，致使原始数据的可靠性难以保障。缺乏系统性、标准化的数据清洗、校验与融合流程，使得后续分析的基础不甚稳固。

（二）铁路继电联锁设备故障预测与维护故障预测问题

第一，体现为预测依据过度依赖经验而轻视数据驱动。传统的故障判断与预测行为很大程度上依赖于技术人员个人的经验积累与直觉判断，具有一定主观性与局限性。缺乏对海量、多维历史运行数据的深度挖掘与关联分析，未能充分利用数据本身蕴含的设备性能演化规律，使得预测的科学性、普适性与客观性严重不足。第二，预测精度与可靠性亟待提升。由于数据基础薄弱以及分析手段单一，预测模型的输入信息不充分、不精准，导致输出的预测结果常常偏差较大、虚警率高或漏报率多，难以精准定位故障发生时间、部件及其失效模式。这种不确定性显著降低了预测结果的可信度与运维决策的把握。

（三）铁路继电联锁设备故障预测与维护维护实施问题

第一，暴露的是维护计划的僵化性与资源错配。普遍实施的周期性检修制度主要基于固定时间间隔或大致工作量估计，未能充分考虑设备个体实际健康状态和故障风险差异。这导致维护行为可能过度集中于部分健康设备造成资源浪费，或对高风险设备维护不足形成安全隐患。同时，维护资源的调度依据缺乏精细化管理，难以与动态变化的设备维护需求进行精准匹配。第二，维护决策过程存在显著的粗放性与滞后性。维护工作的发起多为被动响应，即在设备发生告警或故障后进行处理。即使有初步预警信息介入，但决策过程中对数据挖掘结果的依赖度较低，人为判断在分析严重性、确定优先级、选择维修策略等方面仍占主导，存在主观随意性且缺乏数据支撑下的量化评估。

二、基于数据驱动的铁路继电联锁设备故障预测与精准维护优化策略（一）铁路继电联锁设备故障预测与精准维护数据基础优化对策

第一，应着力构建标准化、全维度的数据采集框架。此框架的核心在于制定并强制推行铁路继电联锁设备关键运行参数的统一采集规范，明确需监测的物理量种类、精度阈值、采样频率及数据格式标准，确保覆盖设备全生命周期的重要状态信息被完整、规范、高质地获取，从源头上杜绝信息缺失与描述混乱。第二，必须强力推动跨业务领域数据的深度整合与高效共享。这需要打破传统部门壁垒，在组织层面建立权威的数据治理协调机制，统一各系统的数据标准与接口协议，搭建一个支持多源异构数据汇聚、清洗、关联与存储的集中化数据平台。通过此平台，实现设备运行记录、历史维修档案、基础台账资料及环境工况信息的动态融合，彻底消除信息孤岛，构建支持设备状态全面分析的“ 单一数据视窗” 。

（二）铁路继电联锁设备故障预测与精准维护故障预测增强对策

第一，核心策略在于推动预测依据由经验主导向数据驱动转型。通过建立设备健康状态综合评估指标体系，强有力地从制度上引导并依赖对历史运行数据、故障关联数据和实时监测数据的深度挖掘分析，识别设备性能的退化规律与故障的先兆模式，彻底改变过度依赖个体经验的粗放预测方式。第二，需部署多层次、智能化的数据分析工具集支撑精准预测。依据维护目标选择恰当、成熟的数据分析技术组件，实现从海量、异构数据中自动提取有价值的预测特征，提升对复杂故障模式和演化趋势的捕捉能力与解析深度，显著降低预测的不确定性并提升结果的可解释性与置信水平。

（三）铁路继电联锁设备故障预测与精准维护精准维护实施对策

第一，核心在于推行基于设备实时健康状态的动态维护计划机制。彻底改变固定周期的僵化计划模式，建立以预测性故障风险评估为核心的设备状态画像，依据画像动态计算每台设备的维护紧迫性系数与风险等级，据此智能、灵活地生成差异化的维护周期建议和资源配置策略，实现“ 该修的及时修、不该修的不打扰” ，显著提升资源投入的有效性。第二，要建立数据驱动的精准决策支持体系以指导现场维护。在接收到预测预警信号后，依赖集成的数据平台提供的设备完整履历、状态分析结果和关联信息，结合专家知识库为现场维护人员提供精确的诊断辅助、故障点定位建议、最优维修路径选择和备件需求预判，降低决策过程中人为主观因素的影响，提升维护方案制定的科学性、针对性和一致性。

结论

该研究探索了数据驱动范式在铁路继电联锁设备管理中的深度应用逻辑，突破传统数据采集维度局限，建立覆盖设备全工况的标准化数据治理流程与跨域整合机制，从源头消解分析基础薄弱顽疾；重构故障预测价值链条，将分散经验知识转化为基于动态数据挖掘的可量化预警规则，显著增强风险识别的准确性与时效性；第四，确立精准维护执行范式，通过设备状态画像动态生成弹性维护策略，实现资源调度与失效模式的精准匹配。

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