高速铁路信号系统大数据规范化研究与运维决策支持 摘 要：随着我国高速铁路的不断发展，其信号系统迎来规范化的大好时机。目前，高速铁路的信号系统中需要处理的信息种类繁多、内容复杂，原有的运维决策与手段无法处理当前存在的问题。只有提升高速铁路信号系统大数据的规范化，其运维工作的开展才会相对顺利。本文将对我国高速铁路信号系统的发展背景及状况进行分析，提出解决信号系统大数据规范化的具体方案，探索高质量运维决策。关键词：高速铁路系统;大数据规范化;运维决策：TP311.13;U284.92 ：A0 引言随着信息时代的飞速发展，高速铁路信号系统逐渐成型。其在很大程度上达到了智能化和集中化的要求，然而在实际运行过程中发现由于规范化程度不够导致其实时性、可靠性受到了一定的影响。由此可见，提升高速铁路信号系统大数据的规范化对于铁路系统信息化发展具有重要意义。高速铁路信息化作为未来发展的主流方向，加强运维决策、实现信号系统大数据规范化是扫清其发展道路障碍的重要方式之一。1 了解国内外高速铁路信号系统的发展（1）国外高速铁路信号系统发展历程及背景。欧洲是铁路信号系统发展的代表性地区。无论是相关的铁路技术还是信息技术，欧洲都处于世界领先地位，因此其高速铁路信号系统的发展根基坚实。欧洲不同国家的信号系统存在一定差异，所以在互联互通方面存在很多障碍。对于跨境列车的运输而言，不同的信号系统会导致运输效率严重下降。为解决这一突出问题，目前欧洲高速铁路信号系统正在向标准化的方向发展。标准化的信号系统在管理以及运维方面可以无视地域带来的差异，实现高效率的互联互通。（2）国内高速铁路信号系统发展历程及背景。由于国内在信号与信息技术发展方面存在一定的滞后性，所以国内的高速铁路信号系统发展的起步也相对较晚。然而，在国人的不断努力之下，我国当前国内铁路信号系统在控制范围、容错率以及智能化程度等方面都有显著的提升。不过，信息技术的更新换代速度远超信号系统的发展，所以信号系统的完善工作一直在路上。（3）国外高速铁路信号系统发展对于国内的启示。我国高速铁路信号系统是通过借鉴欧洲形成的，因此在信号系统发展的初期存在技术层面的障碍。通过对国外铁路信号系统的研究，可以发现其核心在于信号系统大数据的规范化和运维策略的制定。当大数据规范化达到一定程度后，其管理效率会得到飞速提升，信号系统中出现故障的现象也会随之减少。2 分析实现高速铁路信号系统大数据规范化的难题（1）铁路公司缺少明确的大数据发展战略。数字化时代的到来引领了各行业的大数据发展。国家层面也做出了相关规定，其目的在于推进大数据战略的发展。然而，很多企业并没有明确的大数据发展战略，这就导致大数据發展严重缺乏动力。以当前高速铁路的信号系统大数据发展为例，数据信息实时更新困难、数据信息可信度低、大数据规范化差都是目前我国高速铁路信号系统大数据发展中存在的问题。对于处在大数据建设初期的高速铁路行业而言，制定可行性较高的发展目标和战略至关重要。（2）信号系统大数据规范化管理制度不完善。由于缺乏大数据发展战略的思考，所以信号系统的管理制度也比较松散。信号系统内所包含的信号种类十分复杂，在进行汇总处理时需要借助一套规范标准才能提高信号系统的处理效率。以大数据的形式对铁路信号系统中所反映出的信号内容进行管理和分析工作能够有效地发挥大数据实时性强、整合能力强等特点。然而，当前的大数据使用规范制度还不够完善，所以信号系统还有很大的提升空间。（3）缺乏高质量大数据信号系统管理人才。目前，信号系统和信息技术正处于蓬勃的发展时期，然而高校的培养目标和社会市场需求之间存在很大差距。高校有关信号系统方面的理论知识相对比较陈旧主要是因为高校课本的改变是需要一定的周期。另外，高校更加注重的是思维的培养和学习能力的提升，所以当高校人才流入市场后往往不能满足社会的需求。相关专业人才的缺乏势必会导致高速铁路信号系统大数据的发展受到限制。由此可见，培养实践性强的专业型人才对于铁路信号系统的发展至关重要。（4）高速铁路信号系统大数据效率不高、寿命不长。铁路信号系统大数据的建设离不开资金扶持。大数据的应用成本相对较高，所以在信号系统大数据的建设中需要大量资金。然而，目前中国高速铁路每年都会出现很大的资金亏损。中国斥巨资修建的高速铁路和建设的信号系统却以十分亲民的票价让每一位中国人都能享受到科技发展带来的便捷。由于资金投入有限，所以铁路信号系统大数据的工作效率无法得到保证，其信号系统的工作寿命也十分短暂。3 高速铁路系统大数据运维过程中的困难（1）运维过程缺少软件支持。高速铁路信号系统的运行与维护都需要软件技术的支持。软件的开发给高速铁路信号系统大数据的规范化提供了平台。随着高速铁路信息化程度的不断提升，其需要进行处理的数据量也大大增加。这对于软件的可操作性、兼容性都是一个很大的挑战。另外，维护是铁路信号系统日常工作的重要环节，一方面可以及时发现信号系统在运行中的问题并实施整改提高系统性能，另一方面能够加速系统的升级。（2）运维决策可行性不高。目前，高速铁路信号系统的运维决策存在过于理想化的现象。虽然国内信息技术发展势头正旺并且与高速铁路结合比较成功，但是并没有达到信息系统的预期目标。然而，部门铁路公司对此没有清醒的认识依然制定了高出实际情况的运维决策方案。过高标准的运维方案会导致信号系统的发展脱离实际，对于处在发展初期的高速铁路信号系统大数据而言有百害而无一利。作为发展初期应该脚踏实地切实做好准备工作为后期快速发展打下理论和物质基础。（3）运维工作监管力度不大。由于当前我国高速铁路信号系统正处于发展中阶段，所以在其运行和维护过程中很容易发生问题。这就意味着，铁路信号系统需要设置监管部门实时监测其运维情况。另外，目前相关运维工作者中间存在工作不认真的现象。如果不对运维工作进行严格的监管，那么很可能会因为运维过程中的问题导致重大事故的发生。高速铁路作为人民日常出行的常用交通工具之一，其安全性受到了社会各界人士的关注。所以，加强运维工作的监管力度对于铁路发展至关重要。（4）数据调度能力不高，子系统互联程度低。高速铁路信号系统是由多个子系统构成的，子系统之间相互存在一定的独立性可以对不同类型的数据进行处理，另外各子系统之间能够进行互联互通实现数据的共享。不过，目前子系统之间的互联互通工作做的并不好，这就严重影响了系统的工作效率。数据的调度是通过调度集中系统CTC实现的，其能有效调度集中通信网络，并且保证信号安全通信数据网和集中通信数据网的监测效果。然而，目前其调度能力仍然有待提高。4 探索解决高速铁路信号系统大数据规范化与运维工作中困难的具体方案（1）号召各大铁路公司制定信号系统大数据规范化的战略目标。如今，高速铁路信号系统正在蓬勃发展，面对纷繁复杂的信息如果不能做好规范工作那么系统的运行速度会受到极大的影响。因此，制定适当的战略目标有助于铁路信息系统的发展明确发展方向。铁路公司应该时刻紧跟国家政策根据自身信号系统的发展情况制定可行性较高的战略方案。通过一段时间的施行后，对当前的战略方案做出评价根据市场的发展规律重新规划新的目标。在这样不断修正的过程中，铁路信号系统大数据规范化工作效率与运维决策可行性都会有所提升。（2）加大专业人才培养力度。任何产业的发展都离不开一代又一代专业人才的共同努力。专业人才是高新技术行业发展的物质基础。铁路信号系统大数据规范化与运维决策都需要专业技术的支持，而加大人才培养力度首先应该从高校层面做起。国家相关教育部门应大力支持该行业的探索与研究，无论是从科研经费方面还是从师资力量方面都应该加大投入。当前技术的更新迭代速度非常快，所以在进行人才培养时很容易出现理论知识的滞后性。因此，教学团队应时刻关注市场发展动向及时对所学内容进行调整。如此一来，专业人才在投入市场后对铁路信号系统所产生的影响会更加直接。（3）完善信號系统大数据规范制度。信号系统大数据的规范化要从三个阶段进行整体把握。对于高速铁路信号系统而言，时刻都在进行着数据的收集、处理以及输出三个方面的工作。从数据来看，各式各样数据的模式以及端口都有所不同，所以在收集信号系统的数据时需要多端口工作进而确保数据的收集不会出现差错。其次，数据的处理阶段需要对收集来的各种数据进行整合处理。在处理整合的过程中可以将数据的格式进行统一。如此一来，后期处理的工作量会大大减轻。（4）严格制定运维决策，加大监管力度。铁路现场信号系统是网络化和信息化发展的产物，也是高速铁路实现全线调度综合优化的重要机制，在保证集中化管理项目的基础上，也要对智能化控制结构予以重视。运维决策的制定需要严格遵守信号系统的相关规定，一方面要充分体现信号系统智能化的优势，另一方面要确保信号系统的安全性。信息化虽然带来了生活上的便捷，但是其安全性并没有得到广泛的认可。以高速铁路信号系统为例，如果有不法分子潜入系统内部对某些重要信息进行篡改，那么乘客的人身安全将无法得到保障。因此，加强信号系统的安全监管力度十分重要。信号系统的定期维护工作决定了其使用寿命。系统维护就是及时发现系统管理的漏洞并进行补救，防止因漏洞导致系统崩溃。5 总结随着我国高速铁路的迅猛发展，高速铁路信号系统产生了海量的运营维护数据。高速铁路信号系统运营维护数据具有数据类型多、数据量大、增长速度快等典型的大数据特征。如何解决信号系统维护数据方面的问题是当前铁路部门研究的重点内容。大数据规范化一旦实现，信号系统将会得到迅速发展。相信在国家相关战略的支持下，高速铁路信号系统大数据将会在不久的未来得到规范化，其运维决策支持也将得到提升。Reference：1沈小强.高速铁路现场信号系统维护方式探讨J.技术与市场，2017（12）：73+75.2杨连报.高速铁路信号系统大数据规范化研究与运维决策支持D.北京交通大学，2015. -全文完-