寇文娟
重庆中车长客轨道车辆有限公司 401133
摘要：现当今，随着我国经济的快速发展，城市轨道交通越来越受关注。对国内城市轨道交通信号系统及相关技术做简要介绍，并探讨面向新技术条件下的城市轨道交通信号系统新需求，为国内城市轨道交通的建设和相关研究提供思路。
关键词：城市轨道交通信号系统；现状；建议。
引言
近年来，随着产业信息的高度自动化发展，中国主要城市的轨道交通网络在逐步实现信息互联、网络智能化的路上已取得成效，在轨道交通领域，全自动驾驶技术，车辆通信技术，互联网连接和信息技术等得到了迅速发展。高自动化，高集成度，软硬件资源共享是发展智能城市交通信号系统技术的方向。
1概述
1.1城市轨道交通系统特点和发展现状
城市轨道交通以速度高、大运量、营运准时、无拥堵、专用轨道、换乘方便、安全舒适、节能环保、充分利用城市地下及地上空间等为主要特点，在拓展城市规模、提高城市居民流动性、促进城市郊区不断发展、带动城市经济效益、有效抑制公共交通阻塞，方便城市居民出行等对城市发展具有重要意义。国内城市轨道发展迅速。上世纪50至80年代，城市轨道交通的建设以战备为主。另外，兼顾了交通运输的要求，其里程大致为50.9km。后续发展到2019年9月，全国主要城市的轨道交通里程达到6333km，2020年初，城市轨道交通总里程突破6600km。
1.2城市轨道交通系统信号系统及其发展
城市轨道交通信号系统的本质是一个以计算机技术为基础的复杂控制系统，在保证列车运行安全和提升运行效率方面，其主要对当前时间、环境、线路和信号指示等状况进行实时采集和监控，并根据这些信息进行列车相关控制。是典型的软硬件结合的电子技术装备。其目标是对轨道交通行车进行调度，并分析控制可能的运行冲突和潜在风险。信号系统在解决运行调度问题时，本质是一个全局的优化问题，要求信号系统必须实时对列车调度的多方面信息进行监控，并按照既定的调度计划进行列车运行方向和动作道岔的切换，生成指导性的行车概述。
2城市轨道交通信号系统发展现状
2.1维护方式不统一
虽然城市轨道交通信号系统在城市轨道发展过程中发挥着重要的作用，但是其具体应用和发展的时候还存在一些突出性的问题，这些问题的存在影响着其应用优势的发挥。很多企业在维护支持方式方面缺乏统一性，如部分企业采用预防性计划修，即遵循日巡查、月巡查、季度巡查、年度整治的顺序进行故障检修，部分企业则采用预知性状态修，即利用CBTC系统监督运行状态，结合故障显示情况展开维修等。信号系统在不同线路上选择的维护支持方式不尽相同，所以工程建设的时候，由于用户并不能对信号系统有充分的了解，对其应用优势也不能完全掌握，使维护功能无法发挥。再加上城市轨道交通运输量在增加，用户对运行的要求也越来越明朗，所以缺乏维护支持方式的统一性和用户不断发展的需求之间存在较大的矛盾。
2.2过度依赖人工进行维护
信号的维护支持工作不能将信息技术有效地应用其中，导致维护管理工作往往需要借助人工才能够完成，特别是在进行数据分析处理的时候如果应用人工，会使工作量成倍增加，严重影响工作效率。而且在城市交通网密集度不断丰富的背景下，人工维护的负担也在不断增多，在有限的时间内很难达到预期的维护效果，很多情况下会出现漏检的情况，这样也导致最终采集到的信息完整度较差，不能将此类信息作为系统下一阶段发展规划的参考依据，从而限制了交通信号系统的发展速度。
2.3信息处理结果科学性较低
信号维护支持系统对正线设备信息数据分析和处理过程相对简单，只需要负责对报警反馈信息的收集和处理即可，但是却不能分析报警信息的由来。轨道交通的线轮长度较大，如果在接收预警信息后却不能锁定信息来源，这也将影响后续检修工作的顺利展开，增加了维修时间成本的投入。而且部分城市还没有形成比较完善的信息处理体系，在对信息进行处理时，很容易导致处理结果片面性较强，降低了采集数据的实用价值。
3面向新技术条件下的城市轨道交通信号系统发展
3.1城市轨道交通信号系统智能运维
目前，城市轨道交通信号系统的运营维护仍然停留在实时监测和计划检修结合的阶段，需要引入新型的运维手段和技术，使信号系统运维迈向智能化、网格化的层面。智能化运维，是人工智能技术在自动化运维中的实践，主要采用机器学习和深度学习技术。一方面，对信号系统实时采集的数据进行数据挖掘、数据处理、结果预测；另一方面，则能够实时生成服务于运营管理人员的运营管理意见。机器学习和深度学习近几年取得了十足的进展，具体在轨道交通系统的应用中，主要是以数据的挖掘和分析为主。通过对信号系统设备的信息实时采集，形成数据库的分析，提供如下功能的运营管理帮助：故障诊断预测、组网策略优化、潜在趋势分析等。故障诊断预测：通过使用机器学习或深度学习模型，对前期发生故障的信号数据进行学习训练，学习出一系列可能发生故障的模型参数。通过这些参数和后期新数据的实时输入，即可产生信号系统设备是否发生故障的预测结果。对于一些人工尚不能发现的特征，深度学习技术可以进行准确的提取。不同于以往的专家经验，通过对数据的分析，可能发现以往人们忽视的潜在安全隐患。例如，在对道岔动作电流的实时监测过程中，通过对大量样本数据的训练学习，在标准动作电流范围内，训练出更加符合现场道岔动作电流变化的模型。对于特定的一组道岔，模型可以给出道岔在正常情况下的动作电流范围，这个范围对于故障诊断将具有特殊的意义。
3.2提高信号系统的抗干扰能力
通过提高信号系统的抗干扰能力，有利于数据信息的高效传输，从而降低了运营成本的投入。目前轨道交通的运行方式以分线式为主，这样在信号传输时不会受到较大制约，但是此类信号也很容易受到干扰，降低信号的传递质量。在未来发展过程中，信号系统的干扰能力将逐步提高，例如可以选用合适的交通信号系统，同时对信号控制方式进行优化，采用控制式的方式来加强信号的抗干扰能力，使信号可以完整进行传递。该过程对于刚刚修建轨道交通的城市，还需要一段时间进行适应，但是该方式会让这些城市少走许多弯路。
3.3提升通信网络的可靠性
无论是车与列控中心的通信,还是列车与列车之间的通信，高可靠性、大容量传输特性、实时传输特性、支持双向实时传输特性都是极其重要的。使用新一代的通信技术，可通过建立独有的通信设备、划定特定的通信频率、采用特定的通信编码来提升行车通信网络的可靠性。
结语
随着国内城市轨道交通总里程的逐步提升、新一代技术的逐步发展，列车运行的动态调度和列车运行的控制之间的协调性将进一步提升，逐步实现动态调度和运行控制的一体化，这是未来城市轨道交通发展的必然趋势。
参考文献
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