现代铁路信号设备故障诊断中的常见问题分析

现代铁路信号设备故障诊断中的常见问题分析
摘要当前，国内很多机构都在研究诊断信号设备故障的方法，并取得了很大的进展和可喜的成就。

我们都知道，要想保障列车的平稳运行，必须保障铁路信号设备安全稳定的工作。

就国内当前铁路信号设备实际的发展情况来看，其中还存在一些问题。

本文对国内常见的诊断故障的方法以及常见的问题进行深入的研究，以期进一步促进国内铁路信号设备故障诊断水平，保障列车安全、平稳的运行。

关键词铁路；信号设备；故障诊断；问题分析
1 我国铁路信号设备的现状
近年来，我国的铁路信号系统随着经济信息技术的飞速发展，已经逐渐成为铁路安全行驶的保障，目前，虽然我国的铁路设备自身的应用功能还在不断提高，但是信号设备在铁路信号实际的传递过程中，还存在严重的隐患。

铁路信号联锁设备板件集成化，发生板件不良等造成的瞬间故障维修人员无法分析判断，不能对板件运用情况进行监控分析[1]。

2 常见铁路信号设备故障诊断方法及措施分析
2.1 传统故障诊断方法
我們所说的传统的诊断故障方法，指的是具有丰富经验的工作人员在对故障设备进行仔细的排查之后，现场分析并处理故障的老方法。

其中压缩法、逻辑推理法、比较法、观察法等比较常见，在实际的工作中这几种方法也比较常用。

6502电气集中联锁和计算机联锁本身也有一些排除故障的能力，比较容易对电路进行故障诊断。

当设备出现问题之后，该系统可以把故障的状态使用直接或者间接的方式给以呈现。

然后使用各种操作手法，对故障电路存在的大概位置或者层次进行有效的判断。

要是DS6—11型计算机联锁设备的一些硬件和软件出现问题，一般情况下适合使用传统的方法。

处理故障的过程中完全可以根据日常的经验进行，因为对传统的老方法我们比较熟悉，使用起来比较顺手，可以自如的运用，对故障的处理非常有利。

就机械的运转而言，可以保障电路安全运行，让人们在电力上的需求得到满足。

可以准确地定位故障所在的位置，传统的方法在排查故障方面有很大的优势。

2.2 信号处理法
所谓的信息处理法，指的是通过使用数学函数等方法对可测信号进行直接的分析，在得出具体结果之后取出特征值，在解决故障的过程中使用科学的方法。

在故障模型上的要求信号处理方法不是太高，这是这种方法突出的优点，因此具有较好的适应性。

这种方法不仅易于实现而且比较简单。

缺点是这种办法会被信号噪声干预，比较依赖于信号的检测和处理。

并不能对所有的故障进行处理，适
用范围比较窄。

可见信号诊断系统在故障检测系统中已经使用，较强的局限性导致在其他对象身上很难应用。

笔者经过研究发现，最近几年在故障检测系统中已经使用了很多高新技术，因此我们要统筹兼顾，让信号检测的精度和时间进一步提升。

2.3 模糊逻辑诊断分析法
模糊逻辑是以模糊理论为基础，对有关联关系通过编码形式进行逻辑推理的计算机控制技术，具有较强的结构性知识表达能力，适于表达模糊或定性的知识。

模糊逻辑故障诊断是根据设备故障原因和故障现象之间的模糊关系矩阵，经过逻辑推理求出各种故障原因的隶属度，以表示出现各种故障的可能程度。

模糊故障诊断有两种基本方法，一种是先建立征兆与故障类型之间的因果关系矩阵，再通过某种模糊合成算子建立故障与征兆的模糊关系方程，这是基于模糊关系及合成算法的诊断方法。

另一种基本方法是先建立故障与征兆的模糊规则库，再进行模糊逻辑推理的诊断过程，这是一种基于模糊知识技术的诊断方法。

但隶属函数和模糊规则的确定比较困难，故障诊断结果诊断能力依赖模糊知识库，模糊诊断知识难以获取。

2.4 专家控制系统
专家控制系统是一种故障诊断系统，这种系统的基础为专业知识，也就意味着这种方法比较依赖于专业知识。

一般会让这一领域的专家提供科学的方法，然后让操作人员进行操作。

这就需要专家在对工作人员进行指导的时候具有较高的领悟能力，这对工作人员而言极为重要。

以专家控制系统为基础的故障诊断技术和模拟人的逻辑思维比较适合，对需要对逻辑推理的复杂诊断问题进行解决，这是这种方法众多优点中最突出的一个。

通过符号可以表达出这一方法的知识，处理知识的细节，在模块化问题处理上非常有效，通过专业化的知识对自己的具体解答推理步骤进行深入的解释。

由于国内实际存在车站微机监测的情况，通过这种方式把实践和知识有机地结合在一起，对问题进行处理的过程中使用人工智能方法排除和解决故障，从本质上而言这种方法也属于故障处理的方法，具有较高的专业知识要求，和传统的处理故障的方法相比具有很大的不同，需要科学的结合传统处理故障的方法。

2.5 解析模型法
我们所说的解析模型法指的是使用解析函数、数理统计等数学方法对信息进行处理。

这种方法以精确的数学模型为基础。

使用解析模型方法对数学模型进行高智商的构建，这种方法具有较强的有效性和实用性。

当故障出现在系统之中后，会对系统的输出输入关系进行改变。

在数学模型上这些关系我们都可以发现，然后再次检查数学模型判断是不是出现故障，进而有针对性的采取相关措施对故障予以解决。

系统内部的具体问题我们可以了解，同时开展合理的解决和预测。

这种方法充分运用了高科技技术，参与研发的操作人员都具有较强的科技实力和基础，非常有效地塑造解决故障以及处理突发事件的能力。

这种方法在我们进行检测和处理故障的过程中需要充分的考虑和使用，对故障及时的检测并有效地处
理。

进行检测铁路故障的时候，对检测出的故障进行科学的分析并提供行之有效的解决措施。

在这种方法中广泛运用了数学的思想和数学的计算方法，这对故障的检测以及解决具有积极的意义。

3 结束语
目前大部分车站对微机监测系统采用使车站信号设备状态的实时监测得以实现，通过监测信号设备的主要运行状态，从而为维保部门掌握设备的当前状态和进行故障分析提供了依据。

然而仅靠现有的微机监测系统已对维修管理要求不能完全满足现场需求，对瞬间恢复的故障分析判断非常困难，进而对采用智能化学习算法构造铁路设备复杂故障诊断的方法进行了研究。

参考文献
[1] 李辉.浅析铁路信息设备电磁干扰故障处理[J].郑州铁路职业技术学院学报，2015，27（04）：48-50.。