轨道电路故障预测与健康管理体系结构设计_黄赞武

故障预测与健康管理体系结构综述作者：丁秋月和尧董超来源：《航空维修与工程》2021年第01期摘要：随着装备系统复杂化、综合化、智能化、自动化、精密化的不断发展提高，其可靠性、维修性、测试保障性、安全性以及全寿命周期管理的问题越来越受到重视，传统的事后故障维修诊断不利于装备的维修和后勤保障，因而故障预测与健康管理（PHM）技术应用而生。

本文阐述PHM系统框架，明确不同PHM体系下的工作流程，实例分析了PHM体系结构的应用，最后归纳总结出实现PHM的关键技术。

关键词：故障预测与健康管理;PHM系统框架;PHM关键技术Keywords：prognostics and health management;PHM system framework;PHM key technology0引言現代装备设计采用更多的新材料、新技术、新工艺、新结构，用以减轻装备重量、满足极限载荷、实现复杂功能等要求，是科学技术、装备效率、后勤保障能力的大比拼。

面对新装备，其后勤维修保障尤为重要。

早期装备采用传统的基于浴盆曲线故障模型的定期全面翻修为主的预防维修思想，这种通过按使用时间进行的预防性维修工作，工作量大、周期长，不能充分发挥装备的使用效能，难以适应复杂系统装备的维修保障要求，同时维修耗时费力还成本高。

视情维修在军用装备中的成功应用，使之逐渐向民用装备发展，其所具备的预测故障发生和对健康状态的管理催生了故障预测与健康管理（PHM）技术的产生。

PHM是美国针对自身庞大而先进的装备提出的一种先进维修保障技术，可实现对装备的状态监控、故障综合诊断、故障预测、健康管理和寿命预测等[1]。

本文阐述标准PHM技术系统框架，给出基于不同类型装备可选实施的3种PHM系统结构，最后给出装备设计实例应用，并论述了PHM的关键技术。

1 PHM系统框架1.1 PHM体系的标准结构视情维修开放体系结构（Open System Architecture for Condition-Based Maintenance，OSA-CBM）最为典型[2]，是综合了不同类型的PHM系统设计而来的，如直升机健康与使用监测系统（Health and Usage Monitoring System，HUMS）、海军综合状态评估系统（In- tegrated Condition Assessment System，ICAS）、飞机状态监测系统（Aircraft Condition Monitoring System，ACMS）、发动机监测系统（Engine Monitoring System，EMS）、航天器集成健康管理系统（Integrated Vehicle Health Management System，IVHMS）、综合诊断预测系统（Integrated Diagnostics and Prognostics System，IDPS）等，如图1所示。

轨道交通设备维修的故障预测和维修计划随着城市的快速发展和人口的增长，轨道交通系统在现代城市中起着至关重要的作用。

为了确保轨道交通设备的安全性和可靠性，故障预测和维修计划变得至关重要。

本文将探讨轨道交通设备维修中的故障预测方法和维修计划策略。

故障预测是通过收集和分析轨道交通设备的数据来识别可能发生故障的迹象。

这些数据可以包括设备的实时运行状态、传感器数据、维修记录等。

通过对这些数据进行分析，我们可以识别潜在的故障模式和预测设备故障的概率。

一种常用的故障预测方法是基于数据驱动的方法，即通过分析历史数据来识别故障模式和预测故障发生的概率。

这种方法需要大量的历史数据，并使用机器学习算法来构建预测模型。

这些模型可以根据设备的运行状态和其他相关因素，如温度、振动等，预测设备故障的概率。

另一种常用的故障预测方法是基于物理模型的方法，即通过建立设备的数学模型来预测故障。

这种方法需要对设备的工作原理和物理特性有深入的了解，并将其转化为数学模型。

通过模拟设备的运行状态和环境条件，可以预测设备故障的可能性。

除了故障预测，维修计划的制定也是轨道交通设备维护的关键环节。

维修计划的目标是最大程度地减少设备故障对运营的影响，并提高维修效率和设备可用性。

在维修计划制定中，一个重要考虑因素是设备的可靠性。

可靠性是指设备在给定时间内正常工作的能力。

通过分析设备的可靠性数据，可以确定维修计划中需要重点关注的设备，以及维修的频率和内容。

另一个重要的考虑因素是设备的关键性。

关键设备是指对轨道交通系统运营至关重要的设备。

在维修计划中，需要优先考虑这些关键设备的维护和检修。

此外，维修计划中还需要考虑设备的维修策略。

维修策略包括预防性维修、修复性维修和改进性维修。

预防性维修是通过定期检查和维护设备，以减少故障的发生。

修复性维修是在设备故障发生后进行修复。

改进性维修是通过改进设备的设计和维护方法，以提高设备的可靠性和维修效率。

最后，维修计划中的排期也是非常关键的。

毕业论文（设计）题目轨道电路原理及故障分析学生姓名徐彦秋指导教师王莉专业班级轨道专业13级完成时间2015 年 4月 10 日继续教育学院制中南大学毕业论文（设计）任务书毕业论文（设计）题目：轨道电路原理及故障分析题目类型〔1〕理论研究题目来源〔2〕学生自选题毕业论文（设计）时间从 2014.12 至 2015.41、毕业论文（设计）内容要求：轨道电路是重要的信号基础设备，用来监督列车对轨道的占用和传递行车信息。

采用极性交叉在轨道电路中的成熟运用。

更清楚的了解轨道电路的发展及现状，重点掌握轨道电路的结构及原理，及故障处理分析能力。

本次毕业设计介绍了轨道电路的发展过程，分析了其组成，并重点运用极性交叉的原理，分析了以JZXC-480型轨道电路为例的故障处理分析。

本课题要求：1、了解轨道电路的相关知识。

2、掌握轨道电路的结构及原理。

3、掌握极性交叉技术。

4、掌握轨道电路故障处理分析方法。

〔1〕题目类型：①理论研究②实验研究③工程设计④工程技术研究⑤软件开发〔2〕题目来源：①教师科研题②生产实际题③模拟或虚构题④学生自选题2、主要参考资料：[1] 冯琳玲，刘湘国.高速铁路轨道电路，北京，中国铁道出版社， 2011年[2] 董昱.区间信号及列车运行控制系统，北京，中国铁道出版社，2014年[3] 傅世善.闭塞及列控概论，北京; 中国铁道出版社,2006年[4] 林瑜筠.区间信号自动控制，北京，中国铁道出版社，2013年[5]中华人民共和国铁道部铁路技术管理规程，北京，中国铁道出版社，2006年[6] 张擎，电气集中工程设计指导，北京，中国铁道出版社, 1989年[7] 阮振铎，电气集中设计及施工，北京，中国铁道出版社, 2003年[8] 王祖华，车站信号自动控制系统，兰州，兰州大学出版社, 2003年[9] 顾新国，铁路信号设计规范，北京，中国铁道出版社, 2006年[10] 安伟光，铁路信号工程设备安装规程,北京，中国铁道出版社, 2009年[11] 阮振泽，铁路信号设计及施工，北京，中国铁道出版社, 2010年[12] 王永信，车站信号自动控制，北京，中国铁道出版社, 2007年[13] 林瑜筠，铁路信号基础，北京，中国铁道出版社, 2007年[14] 张铁增，列车运行自动控制，北京，中国铁道出版社, 2009年[15]徐彩霞.区间信号图册，北京，中国铁道出版社,2009年[16]丁正庭.区间信号自动控制，北京，中国铁道出版社,1990年指导教师（签名）____________ __ 时间：20 年月日系(所)主任(签名)_______________ 时间：20 年月日主管院长（签名）_______________ 时间：20 年月日摘要轨道电路是重要的信号基础设备，用来监督列车对轨道的占用和传递行车信息。

基于大数据技术的轨道交通信号系统故障预测与分析目录一、内容概览 (2)1. 研究背景 (3)2. 研究意义 (4)3. 文献综述 (5)4. 研究内容与方法 (7)二、轨道交通信号系统故障分析 (8)1. 轨道交通信号系统组成及工作原理 (10)2. 常见故障类型及特征 (11)3. 传统故障诊断方法 (12)4. 基于大数据技术的故障诊断方法优势 (13)三、大数据技术在故障预测中的应用 (14)1. 大数据技术的概念与特点 (16)2. 大数据平台构建 (17)3. 数据采集与预处理 (18)4. 故障预测模型构建 (20)四、故障预测与分析系统的设计与实现 (21)1. 系统架构设计 (22)2. 数据接口设计 (24)3. 故障预测模块实现 (25)4. 故障分析模块实现 (27)5. 用户界面设计 (28)6. 系统测试及部署 (30)五、结论与展望 (32)1. 研究成果总结 (33)2. 未来工作展望 (34)一、内容概览随着城市化进程的加快和交通运输量的显著增加，轨道交通系统作为城市重要的公共交通工具，其稳定性和可靠性对于保障城市运行效率和乘客安全至关重要。

信号系统作为轨道交通的重要组成部分，其正常运行直接关系到列车的速度、方向和运行间隔，是实现轨道交通赖以高效、有序运行的关键。

信号系统在实际运行中不可避免地会出现各种故障，这些故障不仅影响乘客的出行体验，还可能导致安全性问题，因此预测和分析信号系统故障显得尤为重要。

本文档旨在探讨基于大数据技术的轨道交通信号系统故障预测与分析方法。

我们首先分析信号系统可能的故障类型和发展模式，然后介绍大数据技术在大数据分析和预测中的应用场景。

在此基础上，我们将详细阐述大数据技术在故障预测与分析中的若干关键技术点，包括数据收集、处理、模型建立、评估和优化等。

我们将结合实际案例，展示如何运用大数据技术实现对信号系统故障的预测和分析，提高系统的可靠性与安全性，减少故障发生率，降低运维成本，提升乘客满意度。

轨道交通列车故障预测与诊断系统设计随着城市化进程的推进，轨道交通在现代城市中发挥着非常重要的作用。

然而，轨道交通车辆的故障对于乘客的出行及运输效率都会造成不便和延误。

因此，研发一套可靠高效的轨道交通列车故障预测与诊断系统对于保障轨道交通的安全性和可靠性至关重要。

一、引言轨道交通列车由众多机械、电子和电气设备组成，复杂而庞大。

为了保证轨道交通的安全运行，并提前发现和解决潜在的故障问题，开发一种可靠的故障预测与诊断系统是至关重要的。

二、轨道交通列车故障预测与诊断系统的重要性1. 提高安全性：轨道交通列车故障可能导致严重的事故，通过预测与诊断系统，可以在故障发生前进行预警并及时采取措施，降低事故风险。

2. 保障运输效率：列车故障会造成列车停运或延误，通过预测与诊断系统可以提前发现故障，减少维修时间，保障高效运输。

3. 节约维修成本：通过预测与诊断系统，可以及时发现故障，并针对故障进行精确诊断，避免不必要的维修和更换。

三、轨道交通列车故障预测与诊断系统设计要求1. 数据采集与存储：系统需要能够自动采集与存储轨道交通列车的运行参数、设备传感器数据等，并建立一个完善的故障数据库。

2. 故障预测模型：基于大数据和机器学习技术，构建一个准确可靠的故障预测模型，通过对历史数据的分析和学习，预测未来可能出现的故障。

3. 实时监测与预警：系统需要能够实时监测列车运行状态，并利用故障预测模型进行预测分析，提前发出预警信号，以便采取相应措施。

4. 故障诊断与定位：当出现故障时，系统需要能够精确地诊断和定位故障位置，为后续的维修提供必要依据。

5. 数据可视化与报告生成：系统需要能够将数据可视化展示，生成详尽的故障报告，并为维修人员提供操作指南。

四、轨道交通列车故障预测与诊断系统设计流程1. 数据采集与存储：系统需要与列车的各个传感器进行连接并实时采集数据，同时将数据存储在故障数据库中。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括去除异常值、纠正数据偏移等操作，确保数据的准确性和可靠性。

地铁车辆故障预测与健康管理系统的应用与探讨摘要：本文主要研究了故障预测与健康管理（PHM）系统的基本理念，对于建立地铁PHM系统，实现地铁车辆故障预防及处理、关键部位状态修，提高维修效率，降低维修成本有重要参考意义。

关键词：故障预测；维修；数据库1 背景介绍我国地铁车辆种类不同，检修模式没有统一规定，检修模式主要是以里程为主的基本模式，同时又结合时间分出了定期维修和不定期维修。

定期维修通常指的是定修或架修，不定期维修通常是指按照每日、每周等周期进行的检修，如：日检、月检等。

同时不定期维修还包括故障修，即车辆发生故障后，针对故障处理进行的维修。

随着现代设备的智能化、科技化飞速发展，设备的复杂度及智能化程度急剧增加，传统的故障诊断、设备定期检修及故障事后处理方式的弊端逐渐显现出来，难以适应新的要求。

在上世纪末PHM（Prognostics and Health Management）技术应运而生，虽然PHM技术已在航天、铁路行业得到广泛应用，但在地铁行业的应用及技术研究凤毛麟角。

2 何为PHMPHM是指利用传感器采集系统的数据信息，借助于信息技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估系统自身的健康状态，在系统发生故障之前对其故障进行预测，并结合现有的资源信息提供一系列的维护保障建议或决策，它是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护决策于一身的综合技术。

相较于传统的故障后维修或定期检修这类基于当前健康状态的故障检测与诊断，PHM是对未来健康状态的预测，变被动式的维修活动为先导性的维护保障活动，大大提高了装备的战备完好性。

当前PHM技术已经成为现代武器装备实现自主式后勤、降低全寿命周期费用的关键技术。

3地铁 PHM主要应用方向通过借鉴PHM系统在航天铁路等领域的应用并结合地铁自身特点，主要可以在以下几方面进行应用：图1 地铁PHM主要组成及应用方向架构3.1 数据库的建立3.1.1 车辆档案车辆档案是集合将车辆的基本信息、检修修程、使用维护说明书及工艺卡片等信息的车辆档案管理模块，通过此功能，可以查看车辆的基本数据、检修历史、健康状态，同时大数据处理中心可根据车辆档案制定合理检修任务及上线计划。

轨道交通装备故障预测与健康管理系统分析摘要：轨道交通的基础装备和运行控制系统虽在设计之初都遵循了安全指标原则，但仍存在发生故障的可能性，因为越复杂的系统发生故障的概率也会越高。

这些装备或系统在实际运行中一旦发生故障会极大地影响运营效率，在极端情况下甚至会导致安全事故的发生。

因此，提高轨道交通基础装备和运行控制系统在运行过程中的安全性及可靠性，已日益受到关注，故障预测与健康管理技术也日益得到重视，对提高轨道交通运营可靠性，提高维修维护效率、降低维修维护成本起到了关键作用。

关键词：轨道交通装备；故障预测；健康管理系统；前言：随着我国高铁事业的迅速发展，上线运营列车数量逐年增多，列车的设计、生产、运用、维修等品质受到全行业的高度重视。

如何提高轨道交通运行安全性、可靠性，降低运维成本，提升服务品质，已成为我国轨道交通事业可持续发展的重要课题。

一、故障预测与健康管理系统优势轨道交通装备系统应采用开放式体系结构，可“即插即用”，可不断更新或加入新模型，并可增强与其他系统进行信息交互和集成的能力。

其主要优势包含以下几点：(1)分布式、跨平台构架能够保证各个子系统独立完成相应的功能，并能实现不同平台之间的互操作，保证系统的可重用性。

(2)采用层次化结构设计，减小了复杂模型的耦合程度，可显著降低系统开发的复杂度。

(3)开放性、标准化的实现方法使层次之间、模块之间都能够按照标准进行数据交换和信息共享，并能集成来自不同供应商的软硬件。

(4)通过对潜在故障的实时诊断和定位，以及进一步对部件剩余寿命的评估，能够大大增强列车运行的安全性。

(5)车载系统能够自动对部件及设备健康状态进行诊断并做出相应的决策建议；可在列车入库前自动完成大多数测试诊断工作，缩短地面诊断时间；可减少故障误报率；提高维修效率的同时，可降低对外部维保人员及备件的需求，实现设备资源保障和经济效益提升。

二、轨道交通装备故障预测与健康管理系统1.轨道交通智能诊断与故障预测系统架构轨道交通的异常状态往往涉及列车集群、系统集群、部件集群等多个层次，各个层次之间的状态特征相互关联，使得故障预测和定位变得极为复杂，因此，开展轨道交通智能诊断和故障预测的研究，需要对实时状态数据进行特征提取和预处理，深入挖掘列车运行积累的历史数据，建立系统的故障预测数学模型，对部件、系统和列车层次的特征数据及关联关系进行监测和逻辑推导，轨道交通智能诊断与故障预测系统主要南车载故障预测与健康管理系统、车地数据传输系统、地面感知系统、地面故障预测与健康管理系统4个要素组成，车载故障预测与健康管理系统采用分布式结构，用于感知从零部件级到子系统级及整车不同层次的状态信息，完成实时数据融合、清洗、特征提取及存储等工作，地面故障预测与健康管理系统接收来自列车集群的运行数据，对列车集群进行差异性评估与分析，对运行数据中的相关性和因果性等关系进行挖掘，进而训练和优化车载故障预测与健康管理系统中的分析模型，地面故障预测与健康管理系统接收来自信息感知系统的车辆状态数据、运维环境数据、设计和制造数据等，进行清洗、转换、存储之后，基于已构建的分析模型对实时数据流进行处理，实现从列车集群到关键零部件的精确故障预测与健康管理，同时通过大数据分析对非实时数据进行知识挖掘，作为优化故障预测与健康管理模型的依据，地面故障预测与健康管理应用平台包含可视化展示及决策支持等，能够及时实现与运营管理层面的信息交互，将地面故障预测与健康管理系统分析结果反馈给车载故障预测与健康管理系统，同时指导列车的设计改进、智能制造和检修维护环节。

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轨道交通列车新一代健康管理系统架构研究秦勇;丁奥;王彪;刘汉;徐磊;蔡昌俊;常振臣【期刊名称】《机车电传动》【年(卷),期】2024()1【摘要】科学维护运营车辆、保障列车运行安全一直以来都是轨道交通领域的核心问题。

近年来,随着列车预测性维修和无人驾驶等重大需求的提出,迫切需要实现全息状态感知、精细诊断预测、及时反馈处置的列车健康管理功能。

现有系统架构存在着感知低效、融合深度不足、模型优化动态差、计算协同弱、自主化决策水平低等问题,先进的物联网、大数据、人工智能、数字孪生等技术的发展,推动了列车健康管理系统架构向更高水平智能化演进。

文章对列车健康管理系统技术发展阶段进行了梳理划分,在此基础上提出了基于泛在感知与协同计算的轨道交通列车健康管理系统4.0架构,详细阐述了其内涵概念、系统架构和关键技术,归纳出泛在感知、协同计算与健康管理深度融合的解决途径、技术手段和预期效果,明确了现阶段技术攻关的主要方向,进而支撑列车安全保障和运维品质的提升。

【总页数】10页(P1-10)【作者】秦勇;丁奥;王彪;刘汉;徐磊;蔡昌俊;常振臣【作者单位】北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室;中车青岛四方机车车辆股份有限公司;广州地铁集团有限公司;中车长春轨道客车股份有限公司【正文语种】中文【中图分类】U279【相关文献】1.重庆都市区新一代智能交通管理系统架构研究2.新一代实用化配电管理系统架构体系及其工程意义3.基于敏捷供需链管理的新一代ERP系统架构研究4.新一代大运量全自动运行智慧列车暨上海轨道交通14号线首列车下线5.新一代大运量全自动无人驾驶智慧列车——上海轨道交通14号线首列列车成功下线因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

故障预测与健康管理技术在地铁列车上的应用李雪昆【摘要】Fault prediction and health management (PHM) technology can improve the transportation efficiency of urban rail transit,reduce the maintenance cost for rail transit equipment,enhance the maintenance of vehicles and key components and achieve the goal of PHM for rail transit trains. In this paper,suggestions for maintenance policy are proposed,aiming to improve the availability and reliability of metro trains,and change the planned maintenance mode to condition-based maintenance mode.%故障预测与健康管理(PHM)技术能提高城市轨道交通的运输效率,降低设备的运营维护成本,提高车辆及关键部件的维修效率,实现地铁列车的故障预测与健康管理.给出了维修策略建议,以期提高地铁列车的可用性与可靠性,促进地铁列车设备由计划修向状态修转变.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2018(021)002【总页数】3页(P105-107)【关键词】地铁列车;故障预测;健康管理【作者】李雪昆【作者单位】中车长春轨道客车股份有限公司总体研发部,130062,长春【正文语种】中文【中图分类】F530.7随着城市轨道交通的快速发展和地铁列车的不断增加,如何提高列车运营维护效率、降低成本及保证运营安全已成为车辆制造企业和地铁运营企业研究的重点。

轨道交通运行控制系统中的故障预测与诊断方法作为城市交通的重要组成部分，轨道交通系统的安全运行对于城市的发展具有重要意义。

轨道交通运行控制系统是确保轨道交通运行安全和高效的关键之一。

然而，由于系统的复杂性和运行环境的不确定性，故障的发生仍然是不可避免的。

因此，开发有效的故障预测与诊断方法对于实现轨道交通系统的稳定运行至关重要。

故障预测和诊断方法是保障轨道交通系统运行的重要环节，它们可以提前或及时发现可能引发故障的异常状况，对运行状态进行监测和评估，以确保及早采取措施进行修复。

下面将介绍一些常见的轨道交通运行控制系统的故障预测与诊断方法。

1. 数据驱动方法数据驱动方法是一种基于历史数据进行故障预测与诊断的方法。

它使用系统的传感器数据、操作记录等信息进行模型构建和训练。

通过时间序列分析、统计方法、机器学习等技术手段，将数据与已知故障模式相关联，从而预测和诊断未知故障。

2. 物理模型方法物理模型方法是一种基于系统物理原理的故障预测与诊断方法。

它基于对系统的物理理解和建模，在模型中考虑各种参数、力学关系等因素，通过模拟系统的行为来预测和诊断故障。

物理模型方法的优势在于能够从理论上对系统进行精确建模，但在实际应用过程中会面临模型的复杂性和参数的不确定性等挑战。

3. 统计方法统计方法通过分析历史数据中的故障样本和正常样本之间的差异，构建故障模型并进行预测与诊断。

常用的统计方法包括回归分析、方差分析、贝叶斯网络等。

统计方法在故障预测与诊断中具有广泛的应用，可以通过合理的数据采样和分析方法来推断潜在的故障源。

4. 知识库方法知识库方法是一种基于专家经验和知识的故障预测与诊断方法。

它通过建立故障知识库，将专家的经验和知识形式化，从而实现对故障的预测和诊断。

知识库方法的优势在于能够利用专家经验和知识进行故障判断，但需要不断更新和完善知识库以适应系统的运行变化。

除了上述方法，还可以使用神经网络、模糊逻辑、遗传算法等人工智能技术进行故障预测与诊断。

轨道交通系统故障预测研究1. 引言轨道交通系统作为现代城市重要的交通方式之一，承担着运送大量人员和货物的重要任务。

然而，在运营过程中，系统故障难免会发生，给城市的交通运输带来一定困扰。

因此，研究轨道交通系统故障预测成为一个重要的领域。

2. 故障预测的意义故障预测能够帮助轨道交通系统的运营方提前了解可能出现的故障情况，采取相应的措施进行修复或维护，从而减少故障对系统运行的影响。

同时，故障预测也能够提高系统的可靠性和安全性，保障乘客的出行安全。

3. 故障预测方法（1）统计分析法统计分析法是一种常用的故障预测方法，通过对历史数据的分析来估计未来可能出现的故障。

这种方法适用于长期运行的轨道交通系统，可以通过收集和分析大量的数据来预测故障的发生概率。

（2）机器学习方法机器学习方法是近年来快速发展的一种故障预测方法。

通过建立预测模型，利用大数据分析来预测系统的故障情况。

这种方法适用于中长期故障预测，具有较高的准确性和预测能力。

（3）传感器监测法传感器监测法是一种实时监测系统状态的方法，通过安装传感器在关键部位对系统进行实时监测，并通过数据分析来判断是否存在故障。

这种方法具有实时性强的特点，能够及时发现故障，但对传感器的设置和数据处理要求较高。

4. 故障预测案例以某城市地铁为例，利用机器学习方法进行故障预测研究。

首先，收集地铁历史运行数据，包括列车运行时间、车厢运行状态、设备故障等信息。

然后，通过建立预测模型，利用机器学习算法对这些数据进行分析和处理，推测出未来可能发生的故障情况。

最后，根据预测结果，采取相应的维护和修复措施，确保地铁运行的安全性和可靠性。

5. 故障预测的挑战与展望（1）数据采集与处理轨道交通系统涉及的数据相当庞大，如何高效地采集和处理这些数据是一个关键的挑战。

未来可以利用更先进的传感器技术和数据处理算法来提高数据采集和处理的效率和准确性。

（2）算法优化和改进目前的故障预测算法还存在一定的局限性，如准确性不高、无法考虑到系统复杂性等。

轨道电路故障预测与健康管理体系结构设计针对现有轨道电路实行故障维修和计划维修的缺陷，提出一种以状态为基础的设备故障预测维修机制。

设计故障预测与健康管理（PHM）体系结构与工作流程，采用模糊神经网络的方法，建立一种高压不对称脉冲轨道电路故障预测模型。

选定2个输入参数和4个故障输出参数，输出参数利用故障可信度描述，根据专家知识和现场经验形成模糊推理规则表。

通过仿真实验验证了PHM体系结构是有效的。

标签：轨道电路；故障诊断；故障预测；健康管理信号系统作为铁路运行系统的重要组成部分，是列车运行的“眼睛”，在确保列车运行稳定性与安全性方面起着非常重要的作用。

然而，随着我国铁路事业的迅猛发展，对轨道电路信号设备的运行性能提出了越来越高要求，增加了空闲红光带故障等故障的发生概率，影响了列车运行的稳定性、可靠性与安全性。

在这样的背景下，如何有效地防治轨道电路故障值得深入探讨。

一、概述轨道电路是铁路信号系统中最重要的和关键的基础设备之一，轨道电路的性能直接影响运输效率和行车安全，轨道电路的故障，轻则影响行车，降低运输效率，重则导致安全事故，造成财产损失并危及人员生命。

长期以来，由于缺乏对设备运行进行准确的状态判断和健康分析，轨道电路实行故障维修或计划维修的维修保养策略。

为提高我国铁路信号系统设备的维修保养水平，从20世纪90年代开始，铁道部有关部门先后组织研制了TJWX-I型和TJWX-2000型微机监测系统。

如今大部分电气集中车站都采用计算机监测系统，实现了对车站信号设备状态的实时监测，已基本实现把拥有现代技术的传感器、现场总线、计算机网络通信、数据库及软件工程融为一体，并通过监测与记录信号设备的主要运行状态，为电务部门掌握设备的当前状态和进行事故分析提供了基本科学依据。

但由于该系统尚缺乏完善的状态监测与故障诊断于一体的综合功能，使得很多复杂设备故障和行车事故原因仍需依靠人工经验分析判断。

近年来已提出了更科学的维修体制即以状态为基础的预测维修體制（ConditionBasedPredictiveMaintenance，CBPM），这种维修体制以故障预报技术为基础，实时监测系统的状态，当预测到即将发生故障时，就立即进行检修，这就能够确保系统不会发生大的故障，同时还克服了维修过剩的缺点，是一种视情维修机制。

不对称脉冲轨道电路发码器的防护办法
严建森;钟邦旺;杨光虎
【期刊名称】《铁道通信信号》
【年(卷),期】1998(034)004
【摘要】@@ 京广线郑州-武汉电化区段站内普遍采用不对称脉冲轨道电路,该制式具有瞬时功率大、分路灵敏度高和抗干扰性强等优点.由于不对称脉冲与站内电码化的移频信息,采用的是切换方式,因而轨道电路发码器经常处于开路状态,这种状态使发码器故障较多.为此,我们对开路状态下发码器的防护问题进行了研究并改进,达到了预期的效果.
【总页数】2页(P21-22)
【作者】严建森;钟邦旺;杨光虎
【作者单位】武议铁路分局江岸电务段,430010,武汉;武议铁路分局江岸电务段,430010,武汉;武议铁路分局江岸电务段,430010,武汉
【正文语种】中文
【中图分类】U2
【相关文献】
1.基于单片机的不对称脉冲轨道电路接收器设计 [J], 司开波;张立材
2.一种新型高压不对称脉冲轨道电路接收器的研制 [J], 黄赞武;魏学业;杨世武
3.不对称高压脉冲轨道电路与25Hz相敏轨道电路相邻存在的问题及解决 [J], 陈玉泉
4.带微机接口的音频/脉冲发码器UM91531 [J], 李学海
5.不对称高压脉冲轨道电路发送器冗余措施研究 [J], 李虎;寇海军;王俊杰
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一种智慧地铁轨道状态预测和维修决策优化系统
李茂圣;王大彬
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2023(31)2
【摘要】为提高地铁轨道智能化管理水平,设计了一种新的智慧地铁轨道管理系统;分别设计了朴素贝叶斯分类器、Logistic回归分类器和支持向量机分类器,并构建了基于Stacking集成算法的轨道状态预测模型;利用XX地铁1号线、2号线和6号线在2015-2021年的设备数据、检测数据和维修数据,验证了模型有效性;引入自适应学习的马尔可夫决策过程(AL-MDP),构建了基于Stacking-SVM的轨道维修决策优化模型;利用模型对地铁轨道进行运行状态感知和异常状态预测,通过自适应学习的过程不断学习地铁轨道的劣化机理,并且为轨道的状态预警和维修策略提供个性化、精细化的决策建议;最后,设计并实现了智慧地铁轨道管理系统;引入AL-MDP后进一步降低地铁轨道的维修成本,能够实时掌握地铁轨道的运作状态;该研究给管理者和工作者提供精细化、个性化、更科学的维修优化决策,对维修成本和轨道安全实现双重精准控制。

【总页数】7页(P48-54)
【作者】李茂圣;王大彬
【作者单位】云南南天电子信息产业股份有限公司;昆明地铁运营有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】U216.3
【相关文献】
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