铁路自动闭塞系统信度级故障预测的信息融合方法

2000A track circuit is the widely used automatic blocking equipment in Chinese train control system.It has complex sturctures,special working principle and is susceptible to the disturbs coming from environmental and aritfical factors,which frequently leads to faults and accidents. These accidents can be avoided by the condition-based maintenance based on fault prediction. However , in the face of some difficulties,such as the diversity of faults, potential faults and uncertainty of the monitoring data of fault feature parameters, "fault feature parameter level" prediction methods seem incapable of action. Therefore, based on the interval-valued belief theory in information fusion, our proposal is to study "fault belief level" predition methods for track circuit:(1) consturct the open frame of discernment to unifiedly describe the monitored soft faults and potential faults and present methods for acquiring the fault interval-valued belief structure(IBS) from mulit-source uncertainty feature parameter information;(2)give the combination and updating rules with the discounts of belief reliability, which can respectively fuse many IBSs in same time step and update IBS at last step with the current fused IBS;(3)establish the belief-based prediciton modelto make fault prediction at futher step by using the updated global IBS according to decision rule of fault belief.

2000A型轨道电路是我国铁路普遍采用的列控系统自动闭塞设备。因其结构复杂且工作原理特殊，长期露天工作中又受环境及人为因素干扰，导致其故障频发，事故不断。基于故障预测的视情维修能有效预防事故，但面对故障模式的多样性和潜在性、故障特征参数监测数据的不确定性等问题，"故障特征参数级"的常用预测方法显得适应性差且效果不佳。因此，本项目以信息融合中的区间信度函数理论为基础，以轨道电路为对象，开展"故障信度级"的预测方法研究：(1)建立能够实现在检软故障和潜在故障统一描述的开放式辨识框架，在此框架上给出从多源不确定特征参数信息中获取故障区间值信度(IBS)的方法；(2)建立带有信度可靠性折扣因子的IBS组合与更新方法，分别实现同一时刻多个IBS的融合及前后时刻IBS的更新；(3)建立基于信度函数的故障预测模型，利用更新得到的全局IBS对未来时刻的故障信度做出预测，给出决策准则判断未来故障是否发生。

在我国列车运行控制中普遍采用的ZPW-2000A型无绝缘移频自动闭塞系统，是进行轨道区间列车占用检查、断轨检查以及实现地车通信的重要地面设备，它的工作可靠与否将直接关系到列车运行的安全与效率。它是以铁路的两条钢轨作为传输移频控制信号的导体，一端设送电设备，一端设受电设备，两端再以电路绝缘分界所构成的电气回路（简称2000A轨道电路）。因其结构复杂且工作原理特殊，长期露天工作中又受环境及人为因素干扰，导致其故障频发，事故不断。基于故障预测的视情维修能有效预防事故，但面对故障模式的多样性和潜在性、故障特征参数监测数据的不确定性等问题，“故障特征参数级”的常用预测方法显得适应性差且效果不佳。因此，本项目以信息融合中的区间信度函数理论为基础，结合模糊推理、置信规则库推理等方法，以轨道电路为对象，开展“故障信度级”的预测方法研究：(1)建立能够实现在检软故障和潜在故障统一描述的开放式辨识框架，在此框架上给出从多源不确定特征参数信息中获取故障区间值信度(IBS)亦即区间值诊断证据(IBBA)的方法；(2)对各个信息源提供的IBBA，给出单个时刻的多源IBBA的静态融合方法，以及连续时刻IBBA的动态更新方法，以获得包含历史和当前故障信度信息的全局IBBA，并基于此给出故障决策；(3)基于置信规则库推理方法，建立基于信度函数的故障预测模型，利用故障决策信息对未来故障发展趋势进行分析，给出决策准则判断未来故障是否发生；(4) 搭建了2000A型轨道电路的半实物故障模拟平台，对它的主要故障进行模拟；并设计了相应的故障监测系统，实现故障症候信号的采集、预处理，故障建模与分类，结合专家的建议，建立各故障模式与其特征之间的对应关系，最终在此系统上对本项目中所提出的主要故障诊断/预测方法进行了实验验证。(5) 为了验证所提方法的实用性，进一步通过在实际轨道电路上的故障监测实验，验证了所研究监测系统及其方法的实际效果，为相关技术的推广与应用奠定了基础。