重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测方法_王毅.pdf

第 卷第期 年月 收稿日期：作者简介：王毅（），男，陕西神木人，学士，工程师，研究方向为铁路信号。重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测方法王毅（中国神华神朔铁路分公司，陕西 神木 ）摘要：为解决重载铁路电化区段信号机械设备故障在检测中存在检测结果误差大、错检与漏检率高等问题，设计了重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测方法。分析重载铁路电化区段信号机械设备的组成，以及机械设备运行的自动化控制过程，确定机械设备故障类型；针对不同故障类型设置故障自动检测判据，利用传感器设备采集实时运行数据，通过滤波和融合后输出初始数据样本，提取信号机械设备实时信号特征，通过计算检测判据相似度，确定信号机械设备故障类型，输出故障自动检测结果。实验结果表明，所提方法综合信号机械设备故障位置、程度等多个方面，使平均检测误差低于 ，错检率和漏检率均低于，提升了重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测的有效性。关键词：重载铁路；电化区段；信号机械设备；自动化控制；判据相似度中图分类号：文献标志码：文章编号：（）（，）：，：；（）引言为了保证重载铁路上列车的行车安全，需要在铁路上安装信号机械设备，通过信号机械设备的应用实现对列车运行秩序的组织与指挥。由于重载铁路上设备质量存在一定不同，或工作人员违规操作、维修处理不当等原因，致使重载铁路电化区段的信号机械设备发生故障，导致重载铁路安全事故频繁发生。重载铁路电化区段信号机械设备故障主要指设备出现预设功能降低的情况，具体表现为运行异常、性能下降等，最终导致设备无法正常运行 。为此，针对信号机械设备故障进行了很多研究，并取得了一定成果。文献 提出一种基于深度置信网络的通信控制设备故障诊断方法。该方法对故障数据的判断准确率较高，但由于采集的故障数据样本有限，存在一定的检测误差，需要进一步改善。文献 提出一种基于频移键控信号的车地无线通信质量检测方法。该方法对通信设备信号故障的波形分析效果较好，但仅凭波形等参数的变化无法提升检测的精度，存在误差较大的问题。为了弥补上述方法中存在的问题，本文提出了重载铁路电化区段信号设备故障自动检测方法。故障自动检测方法的设计重载铁路电化区段信号设备故障自动检测从信号设备运行数据监测和故障特征匹配个步骤进行，通过对各设备实时数据以及运行特征的匹配，以期能够保证方法的故障自动检测精度。优化设计的信号设备故障自动检测方法的基本流程如图所示。图信号机械设备故障自动检测流程图中，重载铁路电化区信号测量主要测量的是与设备运行有关的特征信号，一般而言，包括种信号表现形式：由人的感觉所表现出来的物态特征信号，如烟、漏、裂等，都可由人的感觉直接观察到；电流、电压、温度、磁场等能量形式的特征信号，必须用传感器或特殊的测量工具进行检测。特征提取就是提取所检测信号中的特征信息，查看该特征值是否超出了允许的范围。将设备的实时运行数据转换成待检模式，并与设置的正常状态下的数据进行比较，完成故障查找，上述过程也是故障自动检测中状态分析的过程。依据信号机械设备的故障特点和故障性质，对故障发展趋势进行预测，通过自动控制、调整和更换等手段对设备进行干预，实现故障自动检测。设备故障自动检测控制分析为实现重载铁路电化区段信号机械设备故障的自动检测，首先分析重载铁路电化区段信号机械设备的构成以及其自动化控制过程，重载铁路电化区段信号机械设备可分为车站联锁装置、区间闭锁装置、机车信号和列车运行控制装置。其中，信号继电器、信号机、岔转辙机、轨道电路、控制设备以及信号电缆等是铁路信号系统的基础设备。信号继电器是铁路信号中使用的各类继电器的总称。其中，道岔转辙机根据列车运行需要，接收控制指令，自动将列车线路分隔开并关闭列车进路。铁道信号控制设备的作用是完成各种信号设备的操纵与自动控制。信号电缆是实现铁路通信的设备。其次，在上述机械设备构成基础上，重载铁路电化区信号机械设备运行中自动化控制是实现铁路正常通信的关键。因此，在进行重载铁路电化区信号机械设备故障自动检测之前，分析信号机械设备自动化控制过程，确定该过程中导致出现故障的主要原因 。自动化控制过程中系统会将观测到的信号机械设备运行的整体信息进行记录，一旦出现故障，维修人员可根据自动化控制过程中数据变化确定故障点以及发生故障的原因，并及时处理。信号机械设备运行自动化控制模块如图所示。图信号机械设备运行自动化控制模块最后，重载铁路电化区信号机械设备运行的自动化控制中，本文主要通过对信号的自动化控制分析，为后续的故障判断提供依据。信号机械设备运行的自动化控制过程中，信号设备的数据采样周期一般不大于 ，随着其运行时间的变化，自王毅：重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测方法自动控制与检测动控制的信号数据量也不断变化。因此，在自动化控制过程中，区域信号控制器实现了其信号的自动化控制，如图所示。图区域信号控制器自动化控制流程根据上述重载铁路电化区信号机械设备分析以及其运行过程自动化控制分析，确定重载铁路电化区信号机械设备的特点以及控制流程，为后续的故障自动检测奠定基础。设备故障自动检测判据设定因重载铁路电化区设备本身材料不良、操作人员业务素质差和违章操作等一系列影响，导致机械设备故障。结合信号设备的实际运行特征，可以将信号设备的故障分为多种类型，其中，部分信号设备的故障类型及其发生原因如表所示。表重载铁路电化区段信号设备故障类型与原因序号故障类型原因信号复示器无法正常亮灯（）设备内部电路或信号点灯供电电路故障信号复示器在电源切换过 程 中 发 生 灭 灯 现 象（）、没有缓放引导进路锁闭（）励磁电路故障或自闭电路连接异常等排列进路表示灯（）励磁电路故障、进路表示灯供电电路故障继电器失效（）多触点磨损、污染和形变等以继电器失效为例，在正常运行状态下继电器的运行可以分为吸合、超程、燃弧和释放等步骤，若继电器发生失效故障，则其运行参数会发生相应变化，具体电压变化曲线如图所示。图继电器故障状态下的电压波形重载铁路电化区段信号机械设备内部若存在断路或短路现象，其运行电流会出现异常离散点。因此，可通过检测设备实时运行信号中是否存在异常离散点作为检测设备故障的判据之一。重载铁路电化区段信号机械设备信号特征及提取 信号设备实时特征以信号设备实时电流信号为例，截取电流及其波形数据，定义波形的起点和终点，在此基础上，找出全部的电流信号特征点，也就是找出波形中的极点 。采用求导方法推导出极点所在的位置，求导的定义式为（）（）和分别为电流波形以及电流值的变化量。按照上述方式可以提取信号设备多种类型数据的特征，并将提取的特征标记为，完成实时信号特征的采集。信号设备信号提取 线路零序电流在机械设备可能存在故障周围设置实时信号采集节点，并根据采样值类型安装传感器装置。利用广域相量测量技术得到零序电压和电流的实时采集结果，并在授权状态下保证各测点采集结果的同步性 。每个测点的相位差都可以表示为（）变量和分别为检测信号设备的零序电流和电压测点的绝对相位。在考虑机械设备相位的情况下，利用式（）得出信号设备零序电流数据的采集结果，即（）、分别为不同相位下的零序电流值。通过对个相位电流的叠加，即可获得线路零序电流。实践中，通过多个电流互感器实现各项瞬时电流数据的同步采集，叠加测量结果得出零序电流，完成采集工作 。滤波阈值同理，可以得出待检测信号设备不同类型数据的采集结果，将其记为（），其中，有效信号数据定义为（），噪声信号为（），那么设备运行信号的采集结果可以表示为 （）（）（）（）（）如果采集的实时信号中无噪声，则（）取值为，此时（）与（）的值相等。采用阈值滤波的方式对含有噪声的信号数据进行处理，设置的滤波阈值为 （），（）（）为采集信号经过小波分解后第层的小波系数；为噪声方差；为滤波后的噪声方差值，其具体表达式为（）（）为处理的信号长度。将式（）的计算结果代入到式（）中，将采集机械设备故障信号样本逐一与设置滤波阈值比较，并对高于滤波阈值的信号过滤处理，完成初始信号降噪处理。最终，融合处理完成的信号设备运行数据，并将融合结果作为设备故障自动检测的初始样本数据。重载铁路电化区段信号设备故障自动检测 检测信号设备故障类型将提取的实时信号特征与设置的信号设备故障自动检测判据进行匹配，判断当前重载铁路电化区 段 信 号 设 备 是 否 存 在 故 障，并 确 定 故 障 类型 。实时信号特征的匹配主要分为个步骤，首先将其与正常状态下的标准信号特征进行相似度计算，计算公式为（）（）（）（）将相关数 据代 入到 式（）中，若 计 算得 出 的（）值高于，则判定当前信号设备存在故障。在此基础上，按照式（）表示的相似度计算方法，用设置的不同类型故障特征判据替换正常运行数据特征，选择相似度最大值对应的故障类型，作为重载铁路电化区段信号设备检测的故障类型检测结果。检测信号设备故障位置在上述确定了重载铁路电化区段信号设备故障位置的自动检测与定位主要分为个步骤，分别为确定电化区段和故障测距。通过对故障电化区段的分析，故障位置与零序电流的瞬时运行方向相同，与异侧突变方向相反。通过对采样零序电流的分解，可以在较明显的尺度上求取模极值；设某一电化区段 两端零序电流模极值分别为和，那么信号设备故障电化区段的定位判据可以表示为（）如果式（）得出的计算结果大于，则表明个零序电流突变方向相同，即该电化区段为正常区段，否则说明两端零序电流突变方向相反，则该电化区段为故障区段 。测量故障点与区段个端点之间的距离，从而确定具体的故障位置坐标。结合信号设备的传播速度，得出测距结果为.（）和分别为传播速度和传播时间。在电化区段的个端点上分别测量和，将数值结果代入式（），经过计算得出最终的测距结果，进而得出具体的故障点定位坐标。除故障类型和位置外，还应计算当前信号设备的故障程度，主要计算当前设备运行数据与正常数据之间的偏差量，偏差量越大对应的偏差程度越高，并以数据形式表示。将重载铁路电化区段信号设备故障类型、位置、实时运行数据以及故障程度等检测结果，通过终端显示界面进行输出，且保证输出结果包含故障类型和故障点位置坐标 。当检测到电化区段存在信号设备故障时，相应电化区段立即启动预警程序，及时通知维护人员进行故障处理，降低列车发生紧急制动的概率。实验分析为验证本文设计的重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测方法在实际应用环境中的自动检测性能，在重载铁路环境下，选择多个电化区段的信号机械设备作为研究样本，设计性能测试实验。选择部分运行正常的信号设备，通过人为破坏的方式将信号设备调整至故障状态，并根据破坏的方式确定信号设备的故障类型，并记录故障位置。为确保各类故障均可被测试，选取比例参考各类故障数据所占总体的比重进行具体选择。实验中设置的故障样本如表所示。除了表中的数据外，还需要记录信号故障设备与最近电化区段端点之间的距离，以及在电源的统一驱动下信号设备的实时运行数据，并以此作为故障位置检测的标准数据结果。在实验过程中，将王毅：重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测方法自动控制与检测表信号设备故障样本选取明细故障信号设备名称故障类型选取样本数量信号继电器失效（）信号机复示器不亮灯（）主副电源切换时信号复示器灭灯（）轨道电路引导进路锁闭（）排列进路表示灯（）信号电缆短路（）断路（）多个实验样本随机分成个组别，每个组别中的故障信号设备、故障类型以及样本设置数量均不同，但要保证故障设备和类型数量不低于，样本数量不小于 。通过多组实验降低实验的偶然性。根据重载铁路电化区段信号设备故障自动检测方法的设计目的，设置检测误差、错检率和漏检率，作为实验的量化测试指标。其中，检测误差的数值结果可以表示为（）、和、分别为故障程度、故障距离的检测值和设置值；为设置的实验组别。错检率和漏检率主要针对故障类型的检测，其计算结果为 （）为故障类型检测错误率；为故障类型检测的漏检率。将设置的实验数据代入到上述公式中，便可以得出设计方法故障自动检测性能的量化测试结果。同时启动重载铁路电化区段设置的故障信号设备样本和故障自动检测程序，设置故障自动检测程序的信号采集速率和深度，得出故障自动检测程序的运行界面。经过设计方法的运行输出最终的故障自动检测结果。经过多组测试与数据记录，得出设计方法的检测误差测试结果如表所示。与设置的故障位置相比，若检测到的位置距离区段端点更远，则故障位置误差标记为超前，否则标记为滞后。由表可知，重载铁路电化区段信号设备故障自动检测方法的平均检测误差为 ，低于 ，即设计故障自动检测方法满足设计与应用表信号设备故障自动检测误差测试结果实验组别故障采集速率故障检测值错检率漏检率 （超前）（滞后）（滞后）（滞后）（超前）要求。从故障 类 型 的自 动 检测 结果 来 看，综合组实验检测错误与漏检的样本总量分别为 和，通过计算，用检测错误与漏检总量分别除以样本数总量，得出设计故障自动检测方法的平均错检率和 漏 检 率 分 别 为 和 ，均 低 于，由此说明本文方法的检测精度满足实际的应用要求。为验证本文方法的有效性，实验分析了本文方法、文献 方法以及文献 方法在进行重载铁路电化区段信号设备故障自动检测时故障的覆盖率，结果如图所示。图不同方法检测故障的覆盖率分析由图可知，采用本文方法、文献 方法以及文献 方法在进行重载铁路电化区段信号设备故障自动检测时故障的覆盖率存在一定差距。其中，本文方法检测的故障覆盖率始终高于，文献 方法以及文献 方法故障自动检测的覆盖率始终低于本文方法。相比之下本文方法检测的故障覆盖率较高，验证了本文方法的有效性。重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测时故障自动检测的实时性是一个重要的衡量指标。为突出本文方法的有效性，实验分析了本文方法、文献 方法以及文献 方法在进行重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测时的实时性，反映检测实时性中主要通过对比检测故障信号数据时的时延，其检测的时延越短代表实时性越好，结果如表所示。（）表不同方法信号机械设备故障自动检测时延分析故障数据条本文方法文献 方法文献 方法 由表可知，采用本文方法、文献 方法以及文献 方法在进行重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测时的时延存在一定差异。其中，本文方法相对文献 方法和文献 方法检测的时延较短，且最短为 ，验证了本文方法检测故障的实时性。结束语为了提升重载铁路电化区段信号机械设备故障自动检测的有效性，设计了一种新的检测方法。通过对信号设备故障类型以及导致故障的原因进行分析，并有效提取了信号设备故障的数据特征，根据特征实现故障的检测。实验结果表明，采用本文方法故障自动检测的误差较小、故障自动检测的覆盖率始终高于，而且检测故障的时延最短为 。通过重载铁路电化区段信号设备故障自动检测方法的设计与应用，能够及时检测到设备的故障情况，为设备维护提供有价值的参考数据。参考文献：许伯强，郑泽慧基于 系统与 算法的 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