CN104714538B - 一种铁路信号系统智能故障诊断装置及诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种铁路信号系统智能故障诊断装置及诊断方法，该装置包括PDA设备和智能诊断服务器以及电务故障数据库，电务维修数据库，微机监控数据库和气象数据服务器；其中PDA设备与所述智能诊断服务器进行通信，所述智能诊断服务器与电务故障数据库，电务维修数据库，微机监控数据库和气象数据服务器进行远程访问。使用该装置进行诊断，移动终端PDA设备通过和后台的智能故障诊断服务器结合，实现了铁路信号设备故障的快速、准确定位，同时，维修最佳方案的提供，加快了故障的排除速度，提高了铁路安全生产效率。

Description

一种铁路信号系统智能故障诊断装置及诊断方法

技术领域

本发明属于铁路行业信号领域，具体涉及一种铁路信号系统智能故障诊断装置及诊断方法。

背景技术

目前，铁路信号系统的维护手段和维护设备还处于相对落后的阶段，缺乏基于人工智能理论做支撑的后台故障数据融合和智能故障推理方法。同时，缺乏建立在后台智能分析平台基础上的现场维修手持设备，无法满足智能、远程和实时故障诊断和智能维护。虽然目前基于PDA(Personal Digital Assistant的缩写，字面意思是“个人数字助理”，即，掌上电脑)的维护终端已逐步在铁路信号系统的现场投入使用，例如，王忠凯等提出动车组管理信息系统便携式移动终端的设计(王忠凯，史天运，张惟皎，动车组管理信息系统便携式移动终端的设计与实现铁路计算机应用，2012，21(2)：31-33)，其主要目标是实现动车组日常检修数据的填报和同步。陈红艳提出基于PDA的高速列车途中故障信息处理系统的设计(陈红艳，基于PDA高速列车途中故障信息处理系统设计武汉交通职业学院学报。2013，12(1)：68-69)，其主要利用PDA和地面故障信息处理服务器之间的通信，方便维护人员准备故障备件，完成修理功能。上述铁路信号系统的维护和手持终端设备大都实现了数据的现场采集和数据记录功能，还无法与具有强大智能故障诊断的后台服务器组合，形成铁路信号系统的智能诊断和维护目标，因而，无法满足目前飞速发展的铁路信号系统维护现场需求。现有的铁路信号系统的故障诊断和维护方法大都基于经验知识，基本处于维护人员的口头相传的阶段。随着铁路新线和地铁新线及设备的大量开通，铁路信号系统设备维护需要大量的人员参与，这其中大部分是年轻的维护人员，缺乏长期的现场工作经验和先进的维护知识，无法适应高速发展的铁路信号设备维护需求。其次，虽然目前铁路信号系统配备了先进的微机监控设备，实现地面设备，如转辙机、轨道电路、电源屏等的监控，但是，大量的监控数据、故障记录和维护信息还是处于相互独立，无法形成综合性的专家知识库。最后，维护现场缺乏根据现场设备的故障征兆，准确判断故障，快速修复的手持设备，无法满足远程实时维修的需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足提供一种融合设备监控数据、设备维护数据和设备故障记录等信息的铁路信号系统智能故障诊断方法，利用web方式实现现场PDA与后台智能分析服务器互联，满足远程和智能维护需求，提高现场维护人员的故障诊断准确度和维护水平，解决目前高铁信号系统维修困难问题，为保证铁路信号设备可靠性和安全性提供支持。

本发明所要解决的技术问题是通过如下技术方案实现的：

一种铁路信号系统智能故障诊断装置，包括PDA设备和智能诊断服务器以及电务故障数据库，电务维修数据库，微机监控数据库和气象数据服务器；所述PDA设备与所述智能诊断服务器进行通信，所述智能诊断服务器与电务故障数据库，电务维修数据库，微机监控数据库和气象数据服务器进行远程访问。

更好地，所述PDA设备界面设计采用树形下拉框的模式，信息的输入采用选项的方式进行。

更好地，所述电务故障数据库存储信号设备的故障时间、故障地点、故障现象和故障原因记录。

更好地，所述电务维修数据库存储日常检修时间、检修地点和故障处理记录。

更好地，所述微机监控数据库存储轨道电路、道岔转辙机、电源屏设备的电流和电压监控曲线。

更好地，所述气象数据服务器存储设备所处环境的气象资料，所述气象资料包括天气、温度、风速、雨雪信息。

本发明还提供一种铁路信号系统智能故障诊断方法，包括以下步骤：

S1：现场维护人员通过PDA设备将铁路信号系统的故障信息传输至智能诊断服务器；

S2：智能诊断服务器根据故障现象和故障征兆通过“电务故障数据库”、“电务维修数据库”、“微机监控数据库”和“气象数据服务器”提取故障现象、故障原因和维修手段的词项矩阵，并根据信号系统本体模型完成词项的歧义消除；

S3：通过信号设备词项矩阵合成与信号设备主题模型矩阵计算，生成故障案例的矢量矩阵，存入故障诊断案例库；

S4：智能诊断服务器在故障诊断案例库中，通过故障诊断推理引擎，寻求最佳诊断结果和维修方法，然后反馈给PDA设备；

S5：将故障现象、故障原因和维护措施的关联关系添加到智能诊断服务器中的故障案例库，实现故障案例的更新，同时删除过时的故障案例；

S6：继续重复步骤S3。

更好地，PDA设备通过无线AP将铁路信号系统的故障信息传输至智能诊断服务器。

本发明的铁路信号系统包括前端的移动终端PDA设备和后台的智能诊断服务器，及其相连的故障记录数据库服务器，监控数据记录服务器和维护数据服务器。其中前端的移动终端PDA设备接收输入设备故障信息，通过无线网络将其传到后台的智能诊断服务器，后台的智能诊断服务器根据接收到的故障特征，结合现场环境的气象资料(温度，天气等)，运行部署在智能诊断服务器上的人工智能推理算法，给出最大可能的故障定位及其最优的维护措施，通过无线网络反馈到前端的手持PDA设备上。上述各单元的设置关系如下：铁路信号维修人员在故障处理过程中，通过将信号设备的故障信息，例如轨道电路的红光带，道岔设备扳不动等相关的故障现象和故障征兆通过手持PDA设备的客户端界面输入，通过无线网络传递到后台的智能诊断服务器。后台的智能诊断服务器通过访问存放在各个站段或者电务处的故障记录服务器，设备微机监控、设备维护日志等信息，结合故障发生的气象资料，通过文本挖掘等方法，建立设备故障案例库。当接收到PDA设备传来的现场故障现象和故障征兆等信息后，调用后台的故障智能推理算法，按照概率大小的顺序给出故障可能发生的部位和相应的最佳维护措施，通过无线网络反馈到现场的PDA设备，指导现场维护人员迅速进行故障定位和故障排除。

综上所述，本发明的优点在于：

1：PDA设备前端故障录入界面的设计，使用与智能诊断服务器功能模块相对应的故障现象和故障征兆词典，保证故障录入的方便性和故障录入信息的完备性与一致性。

2：移动终端PDA设备通过和后台的智能故障诊断服务器结合，实现了铁路信号设备故障的快速、准确定位，同时，维修最佳方案的提供，加快了故障的排除速度，提高了铁路安全生产效率。

3：智能诊断服务器的故障信息挖掘、信息融合，解决了以文本方式记录的故障的异构和歧义；后台的智能处理算法完成了故障案例的提取、约减和及时更新，有效提高了故障案例库检索的效率，以及故障诊断结果的准确性和实效性。

4：智能诊断服务器形成设备故障原因的定位和相应的最佳维护方案，通过无线网络传送给现场的PDA设备，帮助现场维护人员准确定位故障部位，降低维修的时间和成本，提高维护的效率。

附图说明

图1本发明铁路信号智能故障诊断系统结构示意图；

图2本发明铁路信号智能诊断服务器功能模块图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明进一步详细说明

如图1所示，一种铁路信号系统智能故障诊断装置，包括前端移动终端PDA设备21、无线网络AP、智能诊断服务器23、监控终端24、电务故障数据库25、电务维修数据库26，微机监控数据库27，气象数据服务器28。其中智能诊断服务器23与电务故障数据库25，电务维修数据库26，微机监控数据库27和气象数据服务器28处于不同的网段，目的是保障数据访问的安全性要求。整个系统采用C/S模式，相对于B/S模式，C/S模式开发简单，与服务器通信传输的数据量少，这对于按照流量计费的无线网络具有重要意义。前端的移动终端PDA设备通过无线网络AP接入后台的智能诊断服务器，调用web Service实现信息交互。Web Service是一个应用组件，它为其他应用程序提供数据与服务。各应用程序通过网络协议和规定的一些数据格式(http,XML,Soap)来访问Web Service，通过Web Service内部执行得到需要的结果。Web Service可以执行从简单的请求到复杂的业务处理的任何功能，一旦部署后，其他的Web Service应用程序可以发现并调用它部署的服务。

本发明中，前端移动终端PDA设备21与智能诊断服务器23采用Web Service技术进行通信。其中，前端手持PDA设备21实现简单的设备故障信息录入和提交界面,为了方便故障信息的录入，PDA界面设计采用树形下拉框的模式，使故障信息的输入仅采用选项的方式进行，省去手工输入的麻烦。同时，为了保证故障现象和故障征兆的完备性，针对各种信号设备，分别建立故障现象和征兆词典，称为铁路信号智能诊断服务器功能模块(参见附图2)。服务器功能模块作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的类模型建模工具，其主要目的是领域知识的共享和重用，解决异构数据的共享和交互。该信号系统服务器功能模块主要包括信号设备及其部件名称、故障现象、故障原因和维修方式的概念词汇及其之间的关联关系，其作为后续文本挖掘的词汇和关系标准。智能诊断服务器23通过无线AP和有线网络，利用web service方式接收移动PDA设备21传输的故障现象和故障信息，调用部署在智能诊断服务器23上的故障推理方法，实现故障的定位和最优维护措施的求解，然后通过无线网络反馈给现场的手持PDA设备21。为了实现故障的智能分析，需要融合电务故障数据库25、电务维修数据库26，微机监控数据库27，气象数据服务器28的信息，数据融合和故障推理的具体流程参见附图2。

智能诊断服务器23根据数据库服务器的IP地址和密码，进行远程访问电务故障数据库25(其中存储信号设备的故障时间、故障地点、故障现象和故障原因记录)、电务维修数据库26(其中存储日常检修时间、检修地点和故障处理记录)，微机监控数据库27(存储轨道电路、道岔转辙机、电源屏等设备的电流和电压监控曲线)，气象数据服务器28(存储设备所处环境的气象资料，包括天气、温度、风速、雨雪等信息)的故障信息。由于目前的数据库故障原因和故障维修方式的记录方式不统一，存在同名异物和同物异名，以及故障记录的数据结构异构等问题，本申请采用铁路信号设备本体模型的方法解决上述数据融合中的异构问题，并且建立统一的信号设备故障现象、故障征兆、故障原因、故障部位和维修措施的词典和关联关系，形成信号系统本体模型5。智能诊断服务器23读取电务故障数据库25、电务维修数据库26，微机监控数据库27，气象数据服务器28的故障信息，通过图2中文本挖掘(即通过关键词查询和匹配的方式抽取散布在上述数据库中文本文件中有价值知识的故障现象、故障原因与维修手段等信息)6-9，找出与信号设备故障模式相关的概念和数据，然后根据6-9得到的故障模式匹配结果，得到对应信号系统本体模型5中概念或词汇出现的频率。这里本体指一种能在语义和知识层次上描述信息系统的类模型建模工具，其主要目的是领域知识的共享和重用，解决异构数据的共享和交互。这里的信号系统本体模型主要包括信号设备及其部件名称、故障现象、故障原因和维修方式的概念词汇及其之间的关联关系，其作为后续文本挖掘的词汇和关系标准，其存储在智能诊断服务器23。同时根据存储在智能诊断服务器23中的信号系统本体模型5完成词项的歧义消除，这里的歧义消除指参照本体概念的同义词集合，实现匹配文本中同义词向本体标准词汇的转换，从而消除概念和术语的不一致。然后通过存储在智能诊断服务器23中的信号设备词项矩阵合成14与信号设备主题模型矩阵15的计算，将信号设备词项矩阵10-13生成的词项矩阵合成。把这些包含故障征兆，故障原因、和维护方式的词项矩阵作为故障案例的矢量矩阵，存储在智能诊断服务器23中，成为故障诊断案例库16。这些故障诊断案例也就是从历史维护记录中挖掘出的专家知识库。为了进一步实现案例的约减，本发明还使用粗糙集约减的方法实现案例的二次简化，简化的标准是属性集合数目最少但是能够全面的表达原来的信息。这里采用基于面向属性的约简算法，它的具体实施是对每个属性依次约简，当去掉该属性后决策表的正域不变时，则约简该属性，否则保留该属性，最后得到的属性集合记为一个属性约简结果，所有约减的属性集合组成约减后的案例。当智能诊断服务器23接收到前台移动终端PDA设备21发送的信号设备故障征兆和现象17时，调用存储在智能诊断服务器23中故障诊断推理引擎18，该推理引擎18利用PDA设备21输入的故障现象和故障征兆，计算与故障案例库的匹配结果，将匹配结果从高到底排序，从中寻找匹配度最高的故障定位和最佳维护方法19，输出到前台PDA设备21，辅助现场维护人员迅速进行故障定位和故障排除。同时，智能诊断服务器23还负责故障诊断案例库16的更新与维护，这里的更新维护指当得到新的故障原因和故障现象及其维护手段之间的关联关系后，将此新的关联关系通过文本挖掘和词项矩阵合成的方式加入智能诊断服务器23中的故障诊断案例库16。同时，以时间为尺度，采用合适的时间窗口，淘汰距离当前时间较久的故障案例(过时的故障案例)，保证案例库中案例的时效性。

本发明的铁路信号系统智能故障诊断方法包括以下步骤：

S1：PDA设备将铁路信号系统的故障信息传输至智能诊断服务器；

S2：智能诊断服务器根据故障现象和故障征兆通过“电务故障数据库”、“电务维修数据库”、“微机监控数据库”和“气象数据服务器”提取故障现象、故障原因和维修手段的词项矩阵，并完成词项的歧义消除；

S3：通过信号设备词项矩阵合成与信号设备主题模型矩阵计算，生成故障诊断案例，存入故障诊断案例库；

S4：智能诊断服务器在故障诊断案例库中，通过故障诊断推理引擎，寻求最佳诊断结果和维修方法，然后反馈给移动手持终端PDA设备，辅助现场维修人员确认故障原因和最佳维护手段。

S5：将本次故障现象、故障原因和维护措施的关联关系通过文本挖掘和词项提取，添加到智能诊断服务器23中的故障案例库，实现故障案例的更新。同时根据设定的时间窗口，删除过时的故障案例库，保证故障案例的时效性。

S6：继续重复步骤S3。

Claims (2)

1.一种铁路信号系统智能故障诊断装置，其特征在于包括PDA设备、智能诊断服务器、电务故障数据库、电务维修数据库、微机监控数据库和气象数据服务器；PDA设备与智能诊断服务器进行通信，智能诊断服务器与电务故障数据库、电务维修数据库、微机监控数据库和气象数据服务器进行远程访问；

PDA设备界面设计采用树形下拉框的模式，信息的输入采用选项的方式进行；

电务故障数据库存储信号设备的故障时间、故障地点、故障现象和故障原因记录；

电务维修数据库存储日常检修时间、检修地点和故障处理记录；

微机监控数据库存储轨道电路、道岔转辙机、电源屏设备的电流和电压监控曲线；

气象数据服务器存储设备所处环境的气象资料，气象资料包括天气、温度、风速、雨雪信息。

2.一种铁路信号系统智能故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：

S1：现场维护人员通过PDA设备将铁路信号系统的故障信息传输至智能诊断服务器；

S2：智能诊断服务器根据故障现象和故障征兆通过电务故障数据库、电务维修数据库、微机监控数据库和气象数据服务器提取故障现象、故障原因和维修手段的词项矩阵，并根据信号系统本体模型完成词项的歧义消除，这里的信号系统本体模型主要包括信号设备及其部件名称、故障现象、故障原因和维修方式的概念词汇及其之间的关联关系，其作为后续文本挖掘的词汇和关系标准，其存储在智能诊断服务器；同时根据存储在智能诊断服务器中的信号系统本体模型完成词项的歧义消除，这里的歧义消除指参照本体概念的同义词集合，实现匹配文本中同义词向本体标准词汇的转换，从而消除概念和术语的不一致；

S3：通过信号设备词项矩阵合成与信号设备主题模型矩阵计算，生成故障案例的矢量矩阵，存入故障诊断案例库；

S4：智能诊断服务器在故障诊断案例库中，通过故障诊断推理引擎，寻求最佳诊断结果和维修方法，然后反馈给PDA设备；

S5：将故障现象、故障原因和维护措施的关联关系添加到智能诊断服务器中的故障案例库，实现故障案例的更新，同时删除过时的故障案例；

S6：继续重复步骤S3；

PDA设备通过无线AP将铁路信号系统的故障信息传输至智能诊断服务器。