中国铁路信号系统智能监测技术研究

一、引言

铁路信号系统作为保障列车安全运行的关键基础设施，其稳定性和可靠性直接关系到铁路运输的安全与效率。信息技术和智能化技术的发展让智能监测技术逐渐成为提升铁路信号系统运维水平的重要手段。通过融合物联网、大数据、人工智能等先进技术，智能监测实现了设备状态的实时采集、智能分析和预警，为铁路信号系统的安全管理和维护提供了新路径。

二、中国铁路信号系统概述

（一）信号系统的组成与功能

中国铁路信号系统是保障列车安全运行、提高运输效率的核心控制系统，主要由信号机、轨道电路、道岔控制设备、联锁系统、列车运行控制系统（CTCS）以及调度指挥中心组成。其中，信号机用于向列车传递运行指令，轨道电路可实时监测列车占用状态，道岔控制装置负责引导列车正确进路，联锁系统则通过逻辑控制防止列车进路冲突。近年来，随着中国高速铁路和重载铁路的发展，列控系统（如 CTCS-3 级）被广泛应用，实现了列车运行的自动监控和控制[1]。整体而言，信号系统通过地面设备与车载设备之间的信息交互，构建起列车“ 感知—判断—响应” 的安全控制闭环，是现代铁路运行的“ 神经中枢” 。

（二）发展历程与技术现状

中国铁路信号系统的发展经历了从机械式、继电式、电子式到如今智能化控制的演进过程。早期铁路信号依靠机械拉杆和灯光控制，信息传输和控制效率较低。20 世纪 70 年代，继电联锁系统逐渐普及，提升了运行安全性。进入21 世纪后，微机联锁、自动闭塞、集中调度系统（CTC）等电子化手段得到广泛应用，实现了部分区域的远程控制和集中监控。目前，中国高铁广泛采用CTCS 列控系统，并逐步向“ 智能化、网络化、集成化”方向迈进。尤其在智能监测领域，基于物联网传感、边缘计算和大数据分析的技术逐步应用于信号系统故障诊断、运行状态评估与预测性维护，为构建智能铁路提供了坚实基础。

三、智能监测技术概述

（一）智能监测的定义与核心技术

智能监测是指通过现代信息技术手段，对设备运行状态、环境参数以及潜在故障风险进行实时感知、分析与预警的一种综合性监测方式。在铁路信号系统中，智能监测不仅是对传统“ 被动检测” 模式的升级，更体现了“ 主动识别、实时响应、预测维护” 的技术特征。其核心技术包括物联网感知技术、边缘计算、人工智能算法与大数据分析平台。物联网技术通过部署传感器，实现信号设备运行环境与状态的实时采集；边缘计算则在现场端进行快速数据处理与初步判断，减少传输压力和延迟；人工智能算法，尤其是机器学习与深度学习模型，可用于分析设备的运行趋势和故障模式，实现预测性维护；而大数据平台承担着数据存储、挖掘和可视化展示的任务，为铁路管理部门提供智能决策依据。

（二）监测数据的采集与传输方式

在铁路信号系统智能监测中，数据采集是整个监测流程的起点，直接影响监测精度和系统可靠性。目前广泛应用的采集设备包括电流、电压、温度、湿度、振动、位移等多类型传感器，可实时采集信号机、轨道电路、道岔控制器等关键设备的运行参数。为保证数据完整性与时效性，通常采用分布式数据采集终端进行初步处理，并通过有线网络（如光纤通信）或无线网络（如 4G/5G、LoRa 等）传输至后端平台[2]。部分系统已开始部署边缘计算节点，使数据在本地就能完成简单运算与异常检测，显著提升了响应速度。为了确保数据安全，现代传输方案还引入加密传输、身份认证及数据冗余备份机制。

（三）状态评估与故障诊断技术

状态评估与故障诊断是智能监测系统的核心目标，旨在通过分析设备运行数据，判断其健康状态并及时发现潜在故障。当前，铁路信号系统中的状态评估主要采用基于阈值分析、趋势预测与模型识别相结合的方式。其中，阈值分析基于传感器采集的实时数据与设备预设参数进行比对，快速识别超标问题；趋势预测则通过时间序列分析，判断设备性能是否存在持续下降趋势；而模型识别则借助机器学习方法，对大量历史运行数据进行训练，识别典型故障模式，实现智能分类与预测。常见的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。

四、智能监测技术在铁路信号系统中的应用

（一）系统架构设计

铁路信号系统的智能监测架构通常采用“ 感知层—传输层—平台层—应用层” 的四层结构设计，以实现数据的高效采集、快速处理和智能决策。感知层主要包括各种传感器与边缘设备，布设在信号机、道岔、轨道电路等关键部位，实时采集设备运行状态参数与环境信息。传输层负责将采集的数据通过光纤通信、4G/5G 无线网络或专用铁路通信网，稳定、安全地传送至后台系统。平台层则是整个系统的核心，通常部署大数据处理引擎和人工智能算法，进行数据清洗、存储、分析及建模。应用层则面向运维人员与调度中心，提供可视化界面、预警推送、故障定位与健康评估等功能。整个系统采用模块化设计，具备良好的可扩展性与兼容性，可根据不同线路、设备类型进行灵活部署。

（二）关键设备监测分析

在铁路信号系统中，信号机、轨道电路、道岔转换装置等关键设备的运行状况直接影响行车安全与效率，因此成为智能监测的重点对象。以信号机为例，系统通过光照、电流、电压等传感器实时监测其发光单元状态、电源电路完整性以及外壳密封性，并结合历史数据判断是否存在老化或短路等问题；轨道电路则重点监测轨面电压、电流变化以及绝缘状态，以判断是否存在轨道侵入、短路或断轨等故障隐患；道岔转换装置通过采集转辙机电流、电压、温升和转换时间等参数，判断转换是否顺畅，有无卡阻或异常磨损[3]。

（三）应用成效评估

智能监测技术在铁路信号系统中的应用已在多个线路和站段得到验证，取得了明显成效。在安全保障方面，通过实时监控与早期故障预警，系统大幅降低了因设备突发故障引发的运营中断与事故风险。例如，在部分高速铁路线路上，信号设备故障率下降了 30% 以上，现场维修响应时间缩短了 50‰ 。在维护效率方面，传统依赖周期性巡检的模式逐渐被“ 按需维护” 所替代，维修资源得到优化配置，减少了人力投入与材料浪费。在数据价值方面，通过积累大量运行数据并建立设备全生命周期档案，为铁路运维部门提供了决策支持与趋势分析依据，推动了精细化管理和科学调度的实现。

五、结论

智能监测技术的引入极大地提升了中国铁路信号系统的运行安全性和维护效率。通过实时数据采集与智能分析，系统能够及时识别设备异常并预测潜在故障，减少了突发故障对列车运行的影响。未来，应加强技术研发与标准建设，推动智能监测系统的广泛应用，实现中国铁路信号系统的全面智能化管理。

参考文献

[1] 彭文祥. 中国铁路信号系统智能监测技术研究[J]. 四川水泥,2020(4):346.

[2] 李 亮 亮 . 中 国 铁 路 信 号 系 统 智 能 监 测 技 术 探 究 [J]. 奥秘,2024(10):16-18.

[3]陈来金,李磊,李延红,等.大数据时代铁路信号智能监测技术及其应用探究[J].通讯世界,2021,28(7):139-140.