■  巩芳

　　城市轨道交通是保障城市高效运行的基础设施，其信号控制系统直接关系到列车运行的安全和效率。现有的信号控制系统在处理高强度客流动态变化、复杂线路之间的协调配合以及突发的设备故障时，往往不够灵活及时，主要依靠预先设定的规则或较多的人工干预，影响整体运行效率和应对突发状况的能力。人工智能技术特有的自动学习和分析能力，为解决这些问题提供了新的可能。因此，本文探讨如何应用人工智能技术来解决城市轨道交通信号控制中的关键问题，以期为提升运营的效率和可靠性提供切实可行的方法。

　　人工智能在城市轨道交通信号控制系统中运用的基础理论

　　人工智能的概述。人工智能的本质是使计算机系统具备模仿人类特定智能行为的能力，擅长应对规则不明确或环境持续变化的复杂场景，关键在于系统能够通过历史运行数据的积累与解析，自主形成解决新问题的逻辑方法，而非完全依赖程序员预设的固定指令。这种能力的实现需要三个基本要素：对运行环境信息的有效感知、基于目标导向的合理决策制定、通过实践反馈持续改进操作模式。以城市轨道交通领域常见的设备故障识别任务为例，人工智能系统通过反复学习信号设备在正常工作与各类故障状态下产生的不同数据特征，逐渐形成判断设备健康状况的内部规则。这种规则的形成是动态发展的，随着系统处理更多新的设备监测记录，运用自主学习，其判断准确度会不断提升。此类技术的关键优势在于对多源异构信息的快速整合能力与非线性关系的识别能力和动态自我纠偏。这使得其在处理列车运行调度这类具有高度不确定性的任务时，比依赖静态规则的计算机程序更具适应性优势。

　　轨道交通信号控制系统的基本构成。城市轨道交通信号控制系统是保障列车安全高效运行的核心技术体系，其运行逻辑围绕“指令产生—执行保障—状态反馈”的闭环机制展开。控制中心作为系统的最高指挥单元，承担着编制列车运行图、实时监控全线路列车位置、调配突发运营事件处置方案的核心职能。由此产生的行车指令，通过专用通信网络实时传输至列车及轨道沿线设备。安装在轨道沿线的信号机、转辙装置、测速设备等基础设施，结合列车自身搭载的控制模块，共同构建起物理层面的安全防护层。该防护层的主要功能是确保列车在任何情况下均遵循空间隔离原则与速度限制要求。例如，当系统检测到前方轨道区域已有列车占用时，将自动禁止后续列车进入该区域。同时，遍布整个系统的传感器网络持续采集列车运行位置区间、速度变化情况、道岔工作位置等关键参数，通过通信系统回传至控制中心，确保整个运输系统始终处于动态平衡状态。

　　人工智能在城市轨道交通信号控制系统中的基本应用原理。人工智能技术对信号控制系统的改造集中体现为决策过程从“规则驱动”向“数据驱动”的转变。传统系统主要依靠工程师设定的固定条件判断规则处理运行事件，而人工智能则通过分析实际运营中积累的海量历史数据，建立环境因素与操作策略之间的动态关联模型。具体而言，人工智能技术在系统中的运行体现为对运营环境的深度理解能力，系统通过整合实时客流强度分布、列车位置变化趋势、设备运行参数等多维度动态信息，建立对系统当前状态的完整认知。例如通过分析近期特定时段的客流特征变化，系统能够逐步掌握不同节假日对运输需求的显著影响规律。此外，系统以最小化乘客等待时间、均衡线路负荷等目标为导向，在全面认知当前运行状态的基础上，自主生成调整列车追踪间距、变更停站时长、优化列车折返调度等控制策略，使其能够更主动地应对运营过程中的各类不确定性。

　　人工智能在城市轨道交通信号控制系统中的应用

　　基于人工智能的交通流量预测。现代轨道交通系统通过智能预测技术把握客流动态演变规律，为运输资源精细化调配提供决策支持。该技术建立在对多维度历史运营数据的持续解析基础上，系统性地整合车站进站刷卡记录、车厢载重监测数据、特殊事件登记信息等异构数据源，从中抽离具有时空关联性的客流变化模式。相比于早期依赖固定经验公式的预测方法，这种技术具备识别复合影响因素的作用机制，能够自主发现临时封路改道、区域性竞赛活动、极端天气等偶发事件对乘客出行行为的深层改变。例如，在连续分析多雨工作日的通勤数据后，系统可自主建立降水强度与市郊接驳站早高峰客流增幅的非线性映射关系。预测引擎的核心价值在于生成未来45分钟至90分钟的站点级客流密度分布图，控制中心据此动态调整重点区段的列车开行频率或启动灵活编组运行方案，有效缓解高峰时段站台乘客滞留压力。

　　自适应信号控制系统的构建。自适应信号控制系统通过实时响应多维数据变化实现运输效率与安全性的动态优化。系统运行机制依赖全面运营状态的获取，通过敷设于全线的速度传感器、站台监控设备及车载控制单元，持续采集列车实时位置、乘客聚集程度、设备工作状态等关键参数。在综合处理这些实时信息的基础上，系统以提升线路通过能力与降低运行风险为目标，即时生成信号显示调整指令。系统与传统定时控制模式的本质差异在于具备弹性处理非常规运营状态的能力：当检测到换乘站突发大客流时，自动延长相关列车停站时限，并联动调整后方列车追踪间隔；若发生设备通讯中断事件，则根据列车实际位置自主计算临时移动授权范围。上述功能的实现基础是构建监测感知、策略生成、指令执行三个环节的闭环校验体系。

　　故障检测与应急响应机制。信号设备智能化管理的重点在于建立早期故障预警与快速故障隔离的双重防线。技术实现路径应聚焦关键设备运行状态劣化趋势的识别能力提升，通过实时采集轨道继电器接点电阻、转辙机动作电流等设备特征参数，并与各自历史运行基准值进行动态比对，生成设备健康状态趋势评估。在故障显性化阶段，系统执行多级响应策略：设备级自检触发告警信号的同时锁定当前操作状态；系统级控制单元立即重新计算受影响区域的通行能力，自动执行列车运行路径重组；运维层面自动向检修终端推送故障诊断简报及备件调取清单。整个管理流程通过压缩故障识别至处置响应的时间窗口，将传统人工介入需要的设备检查与方案制定周期大幅缩短，有效避免单一设备故障引发整条线路运行秩序崩溃的连锁风险。

　　本文明确了城市轨道交通信号领域的三项关键技术突破：客流预测精度的本质提升、信号控制策略的动态适应能力增强以及故障管理机制的响应速度飞跃。这些突破为构建更智能、可靠的轨道交通系统奠定了基础，也为未来融合更多新兴技术提供了实践范式与发展方向。

　　（作者单位：南京铁道职业技术学院）

　　【课题名称】本文系江苏省哲社课题（编号：2021SJA0730）产教融合视角下产业学院建设探究。