摘要：随着高速铁路的快速发展，铁路信号系统设备是列车运行中不可或缺的设备，其对列车的安全、高效运行起到很关键的作用。目前，信号系统的智能化、集成化程度越来越高，传统的故障诊断技术已不能很好的满足铁路信号系统快速发展的要求。为此，必须对铁路信号系统设备的故障诊断技术和方法进行创新和优化，并建立健全的故障诊断机制，以提高其诊断准确性、可靠性。本文对铁路信号系统设备的故障诊断方法进行了简单的分析，并对如何将人工智能技术用于铁路信号设备的故障诊断中进行了讨论。

关键词：铁路信号；故障诊断；人工智能。

铁路信号系统是一种非常复杂的系统，其运行过程中存在着很多不确定因素，而在故障诊断中又表现出了明显的半结构性和非结构性特征。由于信号装置的失效原因很多，使得分析的难度逐渐增加。本文介绍了一种基于人工智能的铁路信号故障诊断专家系统，该系统能够对线路的故障进行分析和诊断，使技术人员能够根据设备的状况，对设备的维护和各种故障进行及时的处理，从而提高设备的维护和运行的安全性。

1.传统的铁路信号设备故障诊断方式

1.1人工诊断法

铁路信号设备维护人员一般都是根据现场实际经验，对信号设备的故障进行诊断，然后对故障的原因进行调查和分析，以便对故障进行及时的诊断和处理。在故障诊断时，维护人员可以采用多种方式，如观察法、比较法、核对法、代换法、逻辑推理、实验分析、优先选择等。利用上述方法，可以确定信号设备的具体故障原因，并能正确地判断故障的位置，从而能及时地解决问题。在此之后，还需要借助故障诊断软件来进行信号设备的故障诊断和处理。

1.2信号处理法

信号处理技术是在信号模型的基础上进行故障诊断的一种新方法，它具有不需要精确建模、易于实现的特点。但这种方法首先要对信号进行检测和处理，而且噪声对故障的诊断有很大的影响，所以只能用于具体的故障诊断和处理。由于列车信号的故障诊断对象众多，而且需要综合使用各种方法，需要进行大量的运算，这种方法的缺陷也越来越明显。所以，这种方法并没有得到很大的推广。

2.人工智能在铁路信号故障诊断中的应用研究

2.1专家系统的应用

专家系统是一个包含了丰富的专业知识和经验的程序系统，它基于专家的知识和经验，对故障设备进行推理和判断，并根据专家的判断，对故障进行分析和诊断，从而得出相应的解决方案，从而避免专家亲自到信号故障现场进行诊断。在人工智能领域，铁路信号设备故障诊断专家系统是目前应用最广泛的一种，它基于计算机网络，将程序设计、人工智能、数据信息资源等先进技术相结合，能够有效地对列车信号设备的故障进行诊断和分析。1.在铁路信号故障诊断中，专家系统的优点①它能模仿专家的逻辑思考过程，合理地诊断出更加复杂的信号故障；②所有的知识都是以符号表示，因为推理规则是事先设置的，所以诊断时不需要详细的知识输入，因而诊断过程也比较简单；③系统易于模块化，当一个事实发生改变时，可以更方便地进行修改；④它能很好地与传统的符号数据进行衔接性；⑤能够合理地解释系统的推理过程。应用专家系统对铁路信号设备进行故障诊断，能够有效地利用专家知识，提高故障诊断的准确度，从而使故障诊断更加准确。2.缺陷：①专家知识难以获得；②知识阶梯体系不够广泛；③智力还需要进一步提高。在此基础上，本文提出了一种基于故障树和专家系统相结合的方法，构建了一套专家系统的知识库，突破了以往难以获得的局限性，从而实现了对铁路信号故障的快速、高效的诊断。通过对故障树的简化，可以使知识库中的知识结构得到相应的精简，从而排除冗余的知识，从而促进故障推理的顺利进行，从而提高了系统的使用效率。

2.2模糊逻辑诊断法的应用

模糊性质即在质量上没有明确的意义，在数量上没有清晰的界定。模糊集合理论是20世纪六十年代由美国学者提出的，八十年代日本在地铁列车自动控制中引入了模糊控制，这是第一次在地铁列车上实现了无人驾驶。在此基础上，法、德等国家在地铁系统中引入了模糊控制技术。基于模糊理论，建立了一种基于模糊理论的模糊数学模型，并根据故障原因和现象的模糊性矩阵来判定故障的原因，这种方法具有很强的结构知识表达能力，其推理的过程与人类的思考方式非常类似，并且能够对专家所描述的事件及其相关关系进行编码，从而为今后的分析奠定基础。模糊推理的诊断方法主要有两类：一类是基于模糊关系和综合的模糊推理，二是基于模糊知识的诊断。但由于其所涉及的功能和模糊规则难以确定，且这种诊断方法对知识库的依赖性较大，难以获得模糊诊断知识，因而目前该方法还不能用于铁路信号的故障诊断，其准确性有待进一步提高。模糊语言的可读性和可读性都很高，逻辑推理过程也比较严格，它的诊断过程和人类的思考方式非常类似，可以做出相应的解释。但是，由于模糊诊断知识的获取困难，使得诊断时很难依据特定的迹象来判断模糊关系，诊断时过分依赖于模糊知识库，学习能力不高，诊断错误或诊断不全面，容易遗漏问题。因此，在进行铁路信号故障的诊断时，可以采用人工神经网络的方法，对不准确或不确定的信息进行模糊处理，从而避免因神经网络难以对边界模糊数据进行分类处理，从而防止误诊，从而提高基于规则所构建的结构知识的学习和优化能力，有效地解决了获得模糊诊断的困难，并避免了在推理过程中产生的匹配冲突，从而提高了推理的整体效率。

2.3神经网络诊断法的应用

该方法是通过对人类大脑的构造和对其进行信息处理来解决复杂问题。将其用于铁路信号的故障诊断，可以分为两种：一是将神经网络作为分类器来识别故障类型；另一方面，它是一种用于故障诊断和分析的动态预报模型。ANN算法不需要依靠专家知识库，运算速度与大小没有太大的关系，而且具有很强的容错性和泛化性，每个神经元都可以单独进行运算和处理，所以诊断速度更快

2.4模型解析诊断法的应用

当诊断对象明确，建立了完整的数学模型时，可以使用分析模型方法进行故障诊断。它是一种以数理统计和函数分析为基础的数学分析方法，当信号发生故障时，系统会收到相应的变化并将其反馈到数学模型中进行分析。通过对数学模型的观察和对其参数的改变所得到的故障诊断具有很高的实效性，分析模型方法在系统的动态特性分析中起到了很大的作用。该方法除最小二乘方法外，还包括了等效空间方法和滤波方法。但是，由于该方法仅限于确定的目标，而且还需要借助数学模型，所以其适用范围不大。

结束语：

综上所述，本文介绍了一种基于智能技术的铁路线路故障诊断专家系统，它能够有效地对铁路线路的故障进行诊断和防治。将多种诊断方法结合起来，结合各种方法的优点，实现故障的综合分析，是一种新的发展方向。随着智能技术在我国铁路系统中的应用日益广泛，对提高和优化铁路信号的故障诊断技术有着十分重要的作用。

参考文献

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