铁路信号设备故障诊断方法探讨

emiduayohasoz

摘 要：铁路信号设备是铁路安全运行最重要的设备之一，在铁路运行中发挥着举足轻重的作用，它在提高铁路运输能力和效率方面更是缺其不可，从这一点来看，研究铁路信号设备故障诊断方法至关重要。本文对这些常见的故障诊断方法进行了分析，从实际出发阐述了铁道信号设备的诊断方法，希望对铁路信号设备诊断发展有一定的作用。
关键词：铁路信号设备；故障诊断；方法
铁路信号设备是铁路安全运送的关键所在，尤其在目前铁路繁重的运输要求上来看，通信信号的优良，关系到铁路运输的质量及其安全。信号微机监测系统是应用计算机和信息采集时时监督、监测信号设备运行状态的重要行车设备，在国内很多站点推广应用，为铁路安全运输起到了重要作用。但使用的过程中存在许多需要解决的问题，对正常运行干扰，对维修工作形成困扰。本人根据实践经验总结为以下几点，希望对铁路信号设备诊断发展有一定的作用。
一、铁路信号设备故障处理方法
诊断和处理铁路信号设备故障的方法有很多，但是由于越来越复杂的铁路设备系统，构成设备的组件越来越精细，因此我们必须有针对性的选择诊断故障的技术，尽可能提升故障的解除率，保障铁路运输部门顺利运行。
1.传统铁路信号设备故障检测方式
所谓传统的故障检测方法指的是依托工作人员扎实的工作经验，经过分析和研究发生故障的部位，经过细致的了解设备发生故障的经过，根据现场的实际情况进行全方位的处理。在此过程中常用的方法有对比法、逻辑法、代换法等等，在日常工作中这种方法具有广阔的市场，人们经常使用。技术人员首先全方位的检查铁路信号设备的故障，能够把故障的性质、部位等良好的呈现，借助良好的实验操作，能够科学的断定铁路信号设备发生故障的大致位置以及其严重程度。不仅如此，通过计算机硬件以及软件技术，还可以系统化处理常见的故障，在故障检测过程中使用传统技术，最重要的为保障正常的电路，保障电力的需求得到满足，细致化的检测设备的运行情况，最终明晰发生故障的确切部位。
2.铁路信号设备故障信号处理技术
作为排查和研究设备故障的重要技术，信号处理法依托相关数学、函数模型，对信号进行直接的分析，最终得出相关结果，得出信号的特征值，把信号设备故障使用科学的措施和途径予以解决。对比其他铁路信号设备故障处理的方法，其优势显著，不需要构建故障模型，因此此技术具有较强的适应性，使用范围较广。信号检测方法不仅易于操作且能够把故障部位准确的检测出，但是其也有一定的缺点，外界信号和声波对其造成一定的影响，干扰故障部位正常、准确的检测，因此其比较依赖信号，对各种环境以及类型下的铁路信号设备故障难以准确的进行检验。也就意味着，信号处理技术的使用范围比较独特，这一点我们应该有清醒的认识。由于我们只能在特定的故障检测之中使用信号检测处理技术，因此在特定对象之外的故障类型不能使用。近些年来，通过不断的探索和研究技术，已经开发出很多具有较高科学性能的检测技术和系统，因此在发展当前信号处理技术的过程中需要我们对新的技术不断发掘，有效的结合新的手段和存在的问题、矛盾，统筹各种节点型问题，借助更具科学性的检测技术、技巧以保障铁路信号设备的正常运行，最终落实在保障铁路顺利运行之中。
二、铁路信号设备故障诊断方法
1.铁路信号设备故障解析模型技术
我们所说的解析模型法指的是依托数理统计、解析函数等相关方法综合处理信息的方法。这种方法的基础为解析数学模型，然后对此进行诊断。依托解析模型法对数学模型进行科学的建立是一种行之有效且实用的方法。所以当铁路信号系统出现故障后，系统的输出、输入关系随之而改变。在此方法中使用的高科技技术比较显著，很多具有较强研发能力和较高水平的人员参与系统的研发和建设，能够在复杂环境下的突发故障模型进行科学的处理。在检测和处理故障的过程中应该对这种方法多加考虑和使用，以便于科学的拔除故障。在检测铁路信号故障的时候，使用这种方法能够为解决措施提供有效的途径。在这种方法中体现出显著的数学思想，数学运算方法体现的比较明显，人类的智慧也体现的淋淋尽致。
2.人工智能铁路信号设备故障检测技术
专家控制系统诊断铁路信号设备故障的时候主要是对人的思维逻辑进行模拟，然后经过复杂的罗辑思维把需要诊断的问题予以解决，此方法在实践中表现出显著的优点。依托符号可以把此方法和知识良好的表现，科学的处理知识细节，有效的模块化需要处理的问题，这种方法依托专业的知识给出我们对实际故障进行解决的措施和步骤。依托国内车站微机监测的实际情况，有效的结合实践和此方法，在解决问题过程中使用人工智能方法，可以有效的排除和解决信号设备中存在的故障。同时，要想保障解决故障的效率和水平，还可以结合传统的故障处理办法，由于此方式非常新颖，能够准确的定位故障并科学的解决。所谓的模糊性指的是我們没有十足的把握某一事物的定义，没有确切的规定数量以及其内涵或者含义。在排查过程中迷糊逻辑的优势十分突出，所以在实际工作中使用的比较广泛。在铁路信号设备故障检测领域引入思维逻辑方法是未来的发展趋势，其比较适合对模糊知识进行表达，以符合人逻辑思维的方式进行推广和普及。根据上文的论述我们可知，检测和维修铁路信号设备故障过程中人工智能技术是今后的主要措施，更是检测技术发展的重要方向，我们应该对工作的重点、难点进一步明晰，以全面发展技术为指导，最终实现铁路信号设备的稳定运行。
3.专家诊断分析法
所谓的专家诊断法指的是在系统中把某一领域专家的知识和经验纳入，但是这种方法使用的领域较少，和人工智能诊断方法具有一定的相似性，其主要是综合的使用多种诊断技术进行诊断，实际运行的时候主要以专家的思维进行问题的考虑，以专家的思维进行问题的解决。此方法主要是对专家的思维进行模拟，依托这种方法能够把人为因素的干扰降低到最低，从而保障结果的精确性。但是由于使用范围较窄，所以需要我们继续探讨和研究。
4.人工神经网络分析法
由于铁路信号设备故障具有较强的独特性，这为人工神经网络分析法的形成奠定良好的基础，这种方法指的是依托人脑思维和处理问题的方式，把人性化的思维赋给机器，然后对故障进行寻找，在使用这种方法的时候不需要把信息知识库建立，也不会因为处理对象具有较强的复杂性而在运算处理问题上出现问题，保障具有较高的处理效率。
三、结语
铁路信号设备故障诊断技术是随着社会发展而日益在企业中普遍推广的一项高科技技术。通过这一技术可以帮助维修人员迅速判断故障原因，提高排查和解决故障的工作效率，有利于我国企业生产率的提高，有利于我国现代化水平的提高。本文详细阐述了铁路信号设备故障诊断技术的定义、存在的问题以及一些具体的方法，以期对于故障诊断有一定的参考价值。
参考文献：
[1]刘富钱.铁路信号设备故障诊断方法探讨[J].电子技术与软件工程，2016（11）.
[2]乔曦.浅析几个常见铁路信号设备故障诊断方法[J].科技创新与应用，2014（13）.
[3]陆晓峰，王小敏，李光耀.基于Mamdani模糊神经网络的相敏轨道电路故障诊断方法研究[J].铁道标准设计，2015（11）.