朱凯凯
甘肃省兰州市
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摘要：我国铁路和城市轨道交通发展日新月异。铁路信号系统是行车安全的核心保障系统。随着技术和设备的不断研发投入，公司进入了快速发展的新阶段。不同信号设备合理有效的正常运行是铁路运输稳定、高效、安全的根本前提。因此，铁路管理部门应及时有效地开发和管理信号监控系统，不断地将信号设备的控制从以往的人工模式向自动化、智能化方向发展。本文对铁路信号集中监测系统的应用现状进行分析,并展望了未来的发展趋向。
关键词： 铁路信号；集中监测系统；分析；运用
导言：我国高速铁路经过多年的建设和运营实践，积累了丰富的经验，取得了不少成果，其中铁路信号集中监测系统是我国自主研发的，也是铁路信号设备维护的综合监测平台，可实现对多个信号系统和设备的监控。此外，铁路信号集中监测系统已成为维修人员处理故障、查找设备隐患的重要工具。为此,相关的铁路管理部门应该加大对于铁路信号集中监测系统的研究和开发,促进铁路信号集中监测系统的自动化和智能化的方向发展。基于此,分析铁路信号集中监测系统的应用现状以及发展。
1现阶段信号集中监测系统的使用情况
首先，信号集中监测系统的核心组成部分是车站监测网，它可以对数据进行采集、处理和分析，起到高效检测设备、发现和分析问题的作用。其次，信号集中监控系统的核心系统是电气车辆段系统，其主要功能是对所有车站节点进行控制，保存车站机器的数据，对车站机器进行有效的管理。另外，可根据数据传输的要求配置数据库服务器和监控终端设备。信号集中监控系统的管理核心是铁路局电气监控子系统，它可以控制所有的电气车辆段和车站节点，同时实现数据共享。
其次，系统还包括广域网数据传输子系统，主要由车站和电气段的基础网络和铁道部的上层网络组成。其中，基础网采用环网方式，需要5-12个站点组成环网；上层网络需要采用2m以上的星型连接方式。
最后，信号集中监测系统的监测内容主要包括以下三个方面：模拟量、开关量和具有自诊断功能的信号设备。
该系统可以在手机覆盖信号设备的问题和故障信息后，采用人机交互界面的方式，对采集到的数据进行整理和分析，进行故障分析。此外，还可以实现不同项目子系统的分拣，为维修人员的集中集中监控打下基础。需要注意的是，信号集中检测系统投入使用后，对指导部门的故障处理和现场维修起到了关键作用，为事故处理提供了科学依据，在一定程度上降低了维修部门的劳动强度，为提高维修的水平和能力奠定了基础。随着铁路运营安全要求的不断提高，对信号集中监控系统提出了新的要求。同时，信号集中监测系统在使用中也存在一些问题。主要表现在以下几个方面：
一是，系统的故障分析能力和自动化研究能力相对较差。虽然我国对该系统的研究取得了重大进展，但该系统仍停留在数据采集方面。之后，设备的维护人员需要对采集到的信息进行人工分析，而不是通过智能的方式获取数据信息。因此，如何对数据进行智能化的整理和研究已成为未来信号集中监测系统的发展趋势。为维修人员提供及时的诊断信息和解决方案是一个亟待解决的问题。
二是监测规模有待进一步扩大。目前系统已预留接口，但尚未实现监控，特别是车载ATP子系统的信息尚未录入。另外，与信号系统相关的安全数据网络和视频监控系统不在监控范围内，不利于信息的采集。要不断加强采集设备的地位和业务信息的服务能力和范围。
三是制度作用有待扩大。目前，系统的主要功能大多集中在对信号设备的监控上，很少涉及生产调度和使用管理。由于网络和信息平台的限制，电路故障管理系统和机车信号故障管理系统的应用受到限制，只能部分使用，整体性不强，特别是不能实现交互和协同应用。因此，应在集中式信号监控系统的基础上进行信息平台的统一建设，实现生产管理资源的整合与优化，为更好地推进铁路信息化建设打下基础。
3信号集中监测系统的发展趋向
3.1 基于仿真的系统级故障诊断
铁路信号系统包括不同的子系统、设备等单元。不同的单元通过业务信息连接起来，在电气特性上没有很大的联系。系统故障分析的前提是研究不同单位的业务功能，收集核心业务数据，建立业务系统。
基于仿真的系统故障分析是通过数学模型对信号系统进行仿真，然后将模型的状态与信号系统的实际业务状态进行比较，从而找出系统中存在的问题。分析的数据模型涉及到不同单位的业务系统以及它们之间的关系，能够反映实际系统的核心特征。通过对信号系统业务环节的研究，将其划分为离散事件系统，即其状态在某个离散时间点发生变化。仿真的完成需要由事件驱动，例如区段占用和进路公开，这些事件的发生时间和实际系统相互影响。如果仿真系统的业务状态与实际系统的业务状态不同，则需要根据时序和判断原则对故障进行识别和研究。
3.2基于机器学习的设备级故障诊断
信号设备故障诊断的本质是不可预测性和难度。外部噪声等客观条件在监测中往往具有不可预测性的特点。信号设备由许多部件组成，每个部件的电气功能不同，设备的工作条件和承载业务也在不断变化，很难形成一个高效合理的系统。在已知数据的基础上，运用概率分析法，利用机器学习技术找出已有的知识，然后利用这部分知识对不确定数据进行分析，是解决这一系列问题的根本手段。特征挖掘是其中最重要的内容之一。它需要利用不同设备层次的相关知识，使挖掘出的特征与故障类型密切相关，不同的特征相互独立。机器学习技术是基于概率的。对特征数据进行研究，智能地建立科学的概率系统和处理算法，并进一步完善参数，从而在统计层面上找出合理的分析结果。
转辙机是各种故障中较为复杂的设备，其监测量主要由动作功率、转换方向和动作电流组成。利用有关观测资料和以往经验，对转辙机的故障进行了分析，取得了很大的成果。系统智能设定阈值，将初始电流和功率曲线按动作频率分段。针对不同的分段，采用不同的信号分析方法，挖掘出合理的统计特征，如电流强度、外部噪声分布平衡等；对于要分析的数据，采用后验概率密度分布依次列出故障研究的结果。该系统能够智能地更新不确定故障自学习和现有故障类型，满足交直流转辙机的需要，还包括单机多动作和双机多动作操作。
3.3 电务综合监测平台
扩大信号集中监测系统的监测范围，建立包括所有信号设备和通信设备的综合监测平台，是系统发展的主导趋势。不同的信号设备和相关的通信设备都与大系统密切相关，独立的信息不便于系统进行故障分析。另外，如果单台设备配备独立的维修单位，维修人员要对各维修终端进行分散维修，这给控制和维修带来很大困难。与现有功能相比，本平台应输入TSRs、车载ATP等信号设备，以及安全数据网络和视频监控设备。
3.4电信综合管理平台
通过对该平台不同信息系统的梳理，可以消除信息孤岛现象。在此平台的基础上，对铁路电务信息进行分析，以提高铁路电务运行水平，加强铁路电务管理水平，促进铁路电务信息化建设。
结束语
作为新一代电气服务智能诊断分析系统的基础设备，通过与现有计算机监控厂家的上位机的配合和协调，在多家铁路局集团公司进行了试验和运行。，公司的应用效果得到了铁路企业管理、设计、施工、运维等单位的广泛认可。
参考文献
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