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摘要：随着铁路信号系统自动化、信息化和智能化发展，监测方法或手段也越来越先进，系统设备在各种环境下运行的状态监测的数据越来越繁多，但是对于海量数据的整合和处理方面方法还不够成熟，采用传统的质量评估方法已经有较大的局限性，不足以支持现代铁路的高速发展，因此基于监测数据的铁路信号系统设备的质量状态评估研究有很大的必要性。本文针对铁路信号系统新的监测手段和海量监测数据的特性，建立了铁路信号系统设备质量评价的体系框架，整合确定了评价指标，并联合层次分析法（AHP）和模糊综合评价法（FCE）确定评估的算法，同时设计并实现了质量评价系统，并用于实际的铁路信号设备中。
关键词：铁路信号；系统设备；质量研究
引言
质量评价是实现设备高质量的一个基本需求。建立健全的质量评价体系，对于设备和企业的都是百利无一害的，评价结果能够综合考量设备的质量情况，还对企业的市场竞争力有显著的影响。
1.铁路信号设备质量评价的相关理论
本文选择借鉴大数据处理的相关方法来做信号系统设备的质量评价。大数据的整个处理流程进行概括，具体过程如下图所示，划分成采集、预处理、统计/分析、挖掘以及解释/评估这几个阶段。
图一大数据处理的流程
1.1采集
数据的采集是从应用中获取数据发自客户端多个数据库的过程，具体的应用包括数据分析应用和接口解析应用等，客户端有终端、应用程序或者传感器形式等，用户从数据库中获取数据进行简单的查询和处理工作，整个过程的目的就是从大量未被处理过的原始数据中提取将被操作人员使用的目标数据。
1.2预处理
采集得到的目标数据需要导入一个集中的数据库做一些初步的处理工作，以及对数据进行有效的分析，以便于一些操作需要对数据做实时分析。
1.3统计/分析
统计与分析就是对大量数据利用一些数学手段进行分析和分类整合。数据在做分析前或做预处理时，都是存在数据库或者计算集群中，对于实时性的数据通常使用MySQL数据库，MySQL数据库比较适合存储结构化数据，对于一些批处理或者分析基于半结构化数据可以用基于Hadoop的分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）。
1.4挖掘
若没有什么预先设定好的主题，数据挖掘就起到预测的效果，主要是根据现有的数据基于各种算法进行计算，对数据序列的发展趋势进行预测，进而达到一些更高级别的数据分析需求。
1.5解释/评估
用户通过可视化模式，再利用数据挖掘的结果来解释和提取知识，并对所提取的知识做评价。
2.铁路信号系统设备质量评价
2.1需求分析
随着列车或车列的速度提升，与列车运行相关的设备结构变得复杂，其功能也越来越多，设备运行的数据交互也变得繁杂，紧跟着施行设备维护变得日渐困难。由于复杂的信号系统设备在运行中产生了大量的数据，数据的来源以及种类繁多，主要特点如下：
2.2多维度
维度指的是单一设备的运行状况种类，不同的维度提供了不同的视角去分析设备运行状态；
2.3数据量大
系统相关设备的种类和数量繁多，同类型设备的运行状况也是有差异的，运行中产生的信息类型众多，且电务综合监督系统按周期回传运行状况数据，这样就使得在一定时间内累积的设备运行状况数据量巨大；
2.4数据类型复杂
不同运行状况数据的表现形式不同，包含开关量、模拟量、数据库等各种类型，如列车运行方向、相关继电器状态等为开关量；送受端电缆侧电压、功出电流、功出载频等为模拟量；
2.5指标选取
对于整个铁路信号系统来讲，其数据大部分来自于设备运行、运行维护、报警技术参数等方面数据的统计收集。由此可见，影响信号系统设备质量的主要因素可以确定为设备维护人员的自身素质和能力、设备数据管理机制、设备数据分析算法、后期设备维护体系等。
3.运行环境以及设备异常记录
3.1设备异常记录
3.1.1技术参数。技术参数是设备基本的数据信息，例如，海拔高度、空气相对湿度、环境温度、工作电源、电磁兼容性（传导发射、辐射发射、浪涌等）等，这些技术参数必须符合相关的标准。
3.1.2故障。铁路信号系统设备的组成上一章做了介绍，可以看出设备量特别大，设备上道后各类故障便时常发生。以高铁CTCS3-300T型车载设备为例，尽管路局、电务段以及设备厂家等各级设备管理部门都做了很多防护性的措施，但车载设备日常发生的故障在电务类总故障量占比一直很高。
3.1.3运行维护。维护：信号系统设备需要进行日常养护，例如，采用润滑、清洁、调整等方法达到减缓故障发生的效果。维修：信号系统设备需要进行集中维修，通过不同等级的维修，设备可以保证正常工作的各项性能，预防设备在运行过程中发生故障。现场实行计划修与状态修相结合的方式，这两种维修手段也是分等级的。计划修依据固定的检修时限及有关作业人员维修时填写的关于日常养护、集中修、入所修等测试维修记录。状态修通过观察测试设备性能数据，与测试前后数据值相比较，选择性地维修能更有效的"减故障，压延时"，并且通过设备自身的自检、监测、报警、冗余等功能实现对设备工作中的状态和实时变化的掌握做到及时发现故障和处理。维护、维修、中修和大修的频率都会做一定的记录，通过计算检修的频率来确定设备的质量。
4.质量评价指标建模
4.1设备可靠性特征。可靠性是可靠性、可用性以及可维护性这三项的总和，一般由MTBF、MTTR、稳态有效度A来反应。其中，MTBF是通过失效密度函数来计算的；MTTR是根据维修密度函数来计算得到的；稳态有效度A取决于MTBF和MTTR的计算结果。
4.2设备运行特点。其中，设备寿命主要选取由物理寿命、技术寿命这两项指标；运行环境主要由电磁干扰、长期振动、环境温度、相对湿度、大气压力、雷电干扰等构成。
5.质量评价过程
5.1二级指标来源。评价过程中，需要对指标的具体分值做出计算，程序需要一个基础值，根据设备的运行情况来判断二级指标的减分情况，最终得到二级指标的得分等级
5.2评价因素。二级指标有MTBF、MTTR、稳态有效度A、运行环境、设备寿命、技术参数故障和运行维护等，这些指标都有各自的计算公式来具体确定分值。利用模糊综合评价方法进行计算来确定一级指标的分数，进而对设备做质量评价。
5.3评价标准。本设计主要是利用评分的形式对信号系统设备进行质量评价的。评价标准的设置参考高铁运维标准文件对设备的故障和维修方面的扣分情况和一些专家的建议，信号系统设备对设备可靠性和安全性要求很高，良好和合格表示设备的运行状态正常，但是合格表示设备运行的某些指标有所下降；不合格表示设备的指标已经不能达到正常运行的水平，需要检修或者更换；严重不合格表示设备已坏，需要维修人员进行维修。
结语
本文基于信号系统设备数据的数据特征，对信号系统设备质量状态评价模型的评价指标的选择、指标的计算方法、质量评价的算法选择、预测算法选择等关键问题进行了深入的研究，为其他研究人员将来对铁路其他系统设备的质量状态评价和预测提供参考。
参考文献
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