轨道交通信号系统智能运维策略与优化研究

摘要：轨道交通信号系统作为保障列车安全运行的核心环节，其运维效率与可靠性直接影响轨道交通网络的整体性能。基于此，本文首先阐述轨道交通信号系统智能运维策略，其次提出几条优化轨道交通信号系统智能运维的路径，以供参考。

关键词：轨道交通；信号系统；智能运维；优化策略

引言：

轨道交通信号系统承担列车运行控制、安全防护及调度指挥等核心功能，其复杂性与实时性对运维管理提出极高要求。传统运维模式依赖人工巡检与定期检修，存在故障响应滞后、数据利用不足及运维成本高等缺陷。随着人工智能、物联网及大数据技术的快速发展，智能运维成为提升系统可靠性与经济性的关键路径。

一、轨道交通信号系统智能运维策略

（一）构建全域智能感知体系

在轨道沿线和信号设备关键之处，更新性地布置多种高端传感器、振动传感器、电流传感器、图像识别传感器等等，这些传感器就像灵敏的“触角”，随时精准地获取信号设备的运行参数，工作状态和周边环境信息。举例来说，温度传感器能对信号机，转辙机等设备的关键发热部件执行24小时持续温度监测，要是温度超正常范围马上启动通知机制，运维人员就能立刻知道设备可能存在的过热风险，图像识别传感器采用先进人工智能图像识别技术，随时监测设备外观。

（二）自适应智能检修技术研发

开发一套具有自适应能力的智能检修系统，这套系统可按要求智能感知体系传来的即时数据，自动精确判断信号设备的运行情况，然后制定与之相应的个性化检修方案。系统一旦监测到信号设备存在异常，就马上启动故障判断模块，这个模块采用先进的人工智能算法，深度学习算法、专家系统算法等，快速准确地分析设备的故障类型，故障位置以及故障严重程度。例如信号机故障，系统要把图像识别传感器采到的图像信息，电流传感器监测的电流数据和设备运行历史数据整合起来，用深度学习模型加以分析，精准判定是灯泡坏、电路短路，还是别的更复杂的故障。

（三）深度智能算法挖掘数据价值

创建起强大的数据处理中心，用深度智能分析算法探求海量信号运维数据，先以数据清洗算法预处理采集来的原始数据，把其中的噪声，异常值和重复数据去掉，保证数据准确完整。再用时间序列分析算法分析设备运行参数随时间的变化规律，预测设备之后的运行状态，经由对计轴设备的计轴数量、计轴时间这些参数做时间序列分析，就能提早预估计轴设备也许会有的计数错误或者设备故障，给运维人员足够的时间去捍卫和检修设备，防止因为计轴设备故障引发列车运行安全事故。

二、优化轨道交通信号系统智能运维的路径

（一）构建量子加密传感监测网络

安全地监测轨道交通信号系统可以改进部署量子加密传感监测网络，在轨道信号设备各个地方安装新的传感器，这些传感器融入了量子加密技术。这种传感器会用量子态的特别性质来精确测量设备的各种物理量，用量子隧穿效应进行来的压力传感器就比传统传感器灵敏，能察觉到转辙机等设备运行时精微的压力变化，准确找出因部件磨损或者卡滞产生的压力异常，把压力监测精度提到皮帕斯卡级别的水平，远高于传统传感器的精度范围。而且，经由量子密钥分发这种加密方法，保证传感器收集的数据在传送的时候完全安全，毕竟按照量子力学原理，只要有人窃听量子信号，必然会改变量子态，这样发送方和接收方马上就能知道。

（二）实施柔性定制化检修流程

抛弃传统固定的检修流程，推行柔性定制化检修流程，智能运维系统利用先进的数字孪生技术，给每个信号设备构建精准的虚拟模型。该虚拟模型可及时模拟设备实际运行的各类状态，与真实设备守住高度同步，智能感知系统一旦检测到设备状态异常，运维系统先在数字孪生模型里对故障执行模拟重现并深入分析，经由更改模型参数，模拟不同故障场景下设备的反应，进而准确判定故障的主要原因及影响范围。信号机灯光闪烁异常的时候，在数字孪生模型内部，调整灯泡的电气参数，电路衔接参数等等，观察模型当中灯光的改变状况，接近实际采集到的数据，判定是灯泡自身存在质量问题，亦或是电路里某一焊点松动造成接触不良。找出故障根源以后，依循设备的真实情形和实际运作需求，凭借3D打印技术立即定制修理要用的零部件。

（三）进行跨领域融合数据分析研究

传统的信号系统运维数据分析大多被限制在信号设备自己的数据范围之内，要挖掘更多潜藏的价值就要展开跨领域融合数据分析，把轨道交通信号系统的数据同城市交通大数据、气象数据、电力供应数据等深入融合起来分析。从城市交通大数据看，综合周边道路交通流量，公交运行数据等，去分析不而且段城市交通整体运行情况给轨道交通信号系统带来的影响。比如，周围道路交通堵塞厉害的时候，也许会让更多乘客选乘轨道交通出行，增加轨道交通客流量，这个时候信号系统的负荷也就跟着变大，经由分析这种关联关系，可以事先对信号系统的运行参数加以增强调整，适当地拉长列车的间隔时间，防止因为客流量太大而造成信号系统出现处理滞后之类的问题。

结束语

未来随着数字孪生、6G通信等技术的发展，信号系统运维将向“自感知-自决策-自执行”的闭环模式演进。建议相关部门进一步开展多学科交叉研究，突破复杂环境下的模型鲁棒性瓶颈，推动轨道交通运维管理进入全面智能化时代。

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