铁路列车安全检测中的多源信息融合技术

铁路列车安全检测中的多源信息融合技术

李志涛

哈尔滨新世科技有限责任公司

摘要：铁路列车安全检测中的多源信息融合技术是近年来备受关注的领域，随着科技的迅猛发展和铁路运输的日益复杂化，单一信息源的检测已经无法满足对列车运行安全的全面要求，通过将来自多个信息源的数据进行融合和分析，可以更准确地评估列车的运行状态和安全性，提前发现潜在问题，保障铁路运输的安全和可靠性。基于此，本文简单讨论铁路列车安全检测的重要性，深入探讨多源信息融合技术要点，以供参考。

关键词：铁路列车；安全检测；多源信息融合

前言：多源信息融合技术指的是将来自不同传感器、设备或系统的数据进行整合和分析，以获取更全面、准确的信息，为安全监测和预警提供更可靠的支持，这种技术的应用范围涵盖了轨道状态、车辆结构、信号系统、环境条件等多个方面，可以实现对列车运行全过程的综合监测和分析。

1.铁路列车安全检测的重要性

在现代社会，铁路交通作为一种高效、环保、安全的交通方式，承担着大量的客运和货运任务，铁路列车作为一种大型机械设备，其安全性必须得到高度重视和全面检测，以防止事故的发生，保障人员和财产的安全。列车在长时间的运行过程中，会面临诸如轮轨磨损、车辆零部件老化、螺栓松动等问题，这些问题可能会导致列车失控、脱轨等严重后果，通过定期的安全检测，可以及时发现这些问题并进行修复，从而保证列车的正常运行。列车的安全不仅仅取决于其自身的机械状态，还与驾驶员的技术水平和操作规范密切相关，安全检测可以通过培训和监督驾驶员，确保其具备足够的操作技能和安全意识，减少因为人为原因导致的事故发生。铁路交通是一个复杂的系统，包括轨道、信号设备、车辆等多个环节，只有各个环节都保持良好状态，整个系统才能够安全运行，通过对列车的安全性进行检测，可以发现和解决与其他部件相关的问题，提高整个系统的安全水平。作为一种大众交通工具，铁路列车每天都承载着大量的乘客和货物，乘客的安全是铁路运输的首要任务，定期的安全检测可以确保列车在运行过程中不会出现危险情况，保障乘客和货物的安全到达目的地。

2.铁路列车安全检测中的多源信息融合技术要点

2.1数据预处理与清洗

铁路列车安全检测系统通常会搭载各种传感器和监测设备，例如振动传感器、应变传感器、摄像头等，用于实时采集列车运行过程中的各类数据，这些数据可能以不同的格式和频率进行采集，需要统一进行采集和存储，确保数据的一致性和完整性。在数据采集过程中，由于设备故障、环境干扰等原因，采集到的数据往往会存在噪音、异常值等问题，需要进行数据清洗以去除这些干扰，保证数据的准确性和可靠性。数据清洗包括对数据进行异常检测、噪音过滤等操作，可以采用各种统计学和机器学习方法来识别和处理异常数据点，确保数据的质量。由于不同传感器和设备采集的数据可能具有不同的格式和单位，需要进行数据格式转换和标准化，将数据统一转换为统一的格式和单位，以方便后续的数据融合和分析，例如，将不同传感器采集的振动数据统一转换为相同的时间序列格式，并将单位统一为国际标准单位。在实际数据采集过程中，由于设备故障、通信故障等原因，可能会导致部分数据缺失，需要采取合适的方法对缺失值进行处理，例如插值法、均值替代法等，以保证数据的完整性和连续性。在多源信息融合过程中，可能会存在重复的数据或者数据冗余的情况，需要进行数据去重，去除重复的数据，减少数据冗余，为了消除不同数据源之间的量纲和单位的影响，需要进行数据归一化处理，将数据统一映射到相同的数值范围内，以便进行后续的信息融合和分析。

2.2特征提取与选择

在铁路列车安全检测中，信息源可以包括传感器数据、视频监控数据、车载设备数据等多种类型，针对不同类型的数据，可以采用不同的特征提取方法。对于传感器数据，常用的特征提取方法包括时域特征提取和频域特征提取，时域特征包括均值、方差、峰度、偏度等，能够反映出数据的整体分布情况；频域特征则通过傅里叶变换等方法将信号转换到频域，提取出频谱特征，用于分析信号的周期性和频率分布情况。对于视频监控数据，特征提取可以通过图像处理技术实现，常用的方法包括灰度特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等，这些特征能够反映出图像的亮度、纹理、形状等信息，用于识别图像中的目标物体或行为。对于车载设备数据，特征提取可以针对具体的设备类型进行，例如，针对列车轴温监测设备，可以提取出轴温的均值、最大值、最小值等特征；针对列车速度监测设备，可以提取出速度的变化趋势、加速度等特征。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法，过滤式方法是在特征提取之后，通过对特征进行评估和排序，选择出最相关的特征，常用的评价指标包括信息增益、卡方检验、相关系数等，包裹式方法则是利用学习器的性能作为特征子集的评价标准，通过穷举搜索或启发式搜索选择出最优特征子集，嵌入式方法则是将特征选择过程与学习器的训练过程结合起来，通过学习器的学习过程自动选择出最优特征子集

[1]。

2.3融合算法

铁路列车安全检测系统通常配备了多种传感器，如摄像头、雷达、激光雷达、惯性测量单元（IMU）等，用于获取列车周围环境的信息，融合这些传感器的数据可以提供更加全面和准确的环境感知，有助于准确判断列车的位置、速度、周围障碍物等关键信息。数据融合算法的核心是将来自不同传感器的数据进行有效整合，以减少信息的冗余性和提高信息的准确性，常见的融合算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器等，这些算法能够根据传感器的特性和数据的特点，对数据进行加权融合或状态估计，从而得到更加可靠和准确的结果。不同传感器获取的数据可能具有不同的可信度和精度，在进行数据融合时，需要对数据进行权重分配，使得可信度高的数据能够更多地影响融合结果，从而提高系统的准确性和可靠性。

2.4模型验证与评估

在铁路列车安全检测中，这意味着将多个传感器的数据整合到一个一致的框架中，并确保融合后的信息能够准确地反映列车的运行状态，为了进行模型验证，可以采用多种方法，常见的方法是使用已知的实验数据进行验证，通过与实际测量结果的比较，可以评估融合模型的准确性和可靠性，还可以利用仿真数据对模型进行验证，通过在仿真环境中生成各种列车运行情况，并将其输入到融合模型中进行分析，可以评估模型在不同情况下的表现，并发现潜在的问题和改进空间[2]。在铁路列车安全检测中，模型评估需要考虑多个方面，包括准确性、鲁棒性、实时性等，准确性是评估融合模型输出与实际情况之间的一致程度，可以通过与实际数据的比较来评估模型的准确性，并采用各种指标如均方根误差（RMSE）等来量化评估结果。鲁棒性是评估模型对异常情况和噪声的抵抗能力，在铁路列车安全检测中，列车运行环境可能会受到各种干扰，例如气候变化、轨道条件等，模型评估需要考虑模型对这些干扰的响应能力。

结束语：铁路列车安全检测中的多源信息融合技术在提升铁路运输安全性和可靠性方面具有重要作用，未来，随着物联网、5G通信等技术的发展，多源信息融合技术将迎来更大的发展机遇，实现更高效、更智能的安全监测系统，期待着在未来的发展中，多源信息融合技术能够不断创新，为铁路运输行业的安全保障提供更加全面、可靠的解决方案。

参考文献：

[1]罗卿. 基于多源信息融合的电力系统快速故障诊断方法研究[J]. 微型电脑应用, 2023, 39 (10): 161-163+180.

[2]孙颉, 朱恋蝶, 张虹. 基于多源信息融合的贮存可靠性评价方法研究[J]. 质量与可靠性, 2023, (05): 15-20.