人工智能在轨道交通电气自动化控制中的应用研究

摘要： 本文系统探讨人工智能技术在轨道交通电气自动化控制中的应用，首先阐述其技术基础，包括核心算法体系及数据驱动决策机制，为实现系统智能化提供理论与技术支撑；进而深入分析其核心应用场景，涵盖智能供电系统优化、列车运行控制升级及站台设施智能化管理，充分体现人工智能在提升运行效率与保障安全方面的重要作用。最后以某市域快线智能化改造的实际案例为例，分析了项目背景存在的痛点、人工智能给出的解决方案以及实施后取得的成效，验证了人工智能技术对轨道交通电气自动化控制效能提升具有显著价值。

关键词：人工智能；轨道交通；电气自动化控制

在城市化进程不断加快的背景下，轨道交通作为城市公共交通的“主动脉”，其运行效能直接关系到城市发展的命脉，然而传统电气自动化控制系统却面临着诸多挑战，像设备故障预测滞后、多车协同控制复杂以及能耗优化空间有限等问题，随着人工智能技术不断深度渗透，深度学习、强化学习等算法给轨道交通电气系统赋予了“感知－决策－执行”的闭环能力，本文从技术原理的底层支撑、典型场景的实践应用、标杆案例的成效验证以及未来趋势的前瞻研判这四个层面，系统剖析人工智能重构轨道交通电气自动化控制范式的创新路径。

1人工智能技术赋能轨道交通电气自动化的技术基础

1.1核心算法支撑体系

在轨道交通电气自动化控制这个领域里，核心算法支撑体系成了人工智能技术应用的基石所在，深度学习依靠卷积神经网络（CNN）强大的图像处理能力，能够精准识别接触网绝缘子裂纹等设备状态，为预防性维护提供可靠的依据，循环神经网络（RNN）擅长处理列车牵引能耗等时序数据，可实现预测模型的动态优化工作，强化学习通过构建多智能体协同框架，有效解决列车群启停引发的网压波动难题，像某市域快线应用Q-learning算法，把再生制动能量利用率提升到92%以上且大幅压缩故障恢复时间，模糊控制在非线性时变系统中展现出鲁棒性优势，通过动态潮流优化将地铁网压波动控制在±7%以内，每年节约运营成本超过1.2亿元，这三种算法各自发挥长处，形成从设备层感知到系统层决策的完整技术链条[1]。

1.2数据驱动决策机制

在轨道交通电气自动化控制这个领域当中，数据驱动决策机制依靠数字孪生技术以及边缘－云计算融合架构，构建出“感知－分析－决策”的闭环体系，数字孪生技术借助建立高精度虚拟模型，能够实时映射接触网、牵引变电所等物理系统运行状态，某重载铁路项目运用该技术模拟暴雨、设备故障等极端场景，验证多车协同控制策略的动态适应性，为实际运营提供风险预判依据，边缘计算和云计算协同实现了数据处理效率的质变，车辆段部署的边缘计算节点可对传感器数据进行本地预处理，实现毫秒级故障响应，云端平台通过整合多线路、多设备的历史数据，挖掘设备退化规律，优化供电－列车协同决策模型的参数，让电容等关键设备的维护周期从固定检修转向基于状态预测的动态调整，显著提升系统可靠性与经济性[2]。

2人工智能在轨道交通电气自动化中的核心应用场景

2.1智能供电系统优化

在轨道交通智能供电系统优化工作中，负荷预测与能量管理借助LSTM神经网络来构建动态预测模型，此模型深入挖掘历史负荷数据和列车运行图、气象信息等多维特征之间的关联性，达成高峰时段接触网电压波动的精准控制效果，有效避免因电压骤降而引发的多列车紧急制动连锁反应情况，进而保障供电的连续性，故障自愈与预测性维护依托支持向量机（SVM）对振动、温度等传感器数据开展特征提取与模式识别工作，能够提前60分钟锁定接触网绝缘子裂纹、连接件松动等潜在故障点，结合遗传算法对无人机巡检路径实施全局优化操作，让绝缘子缺陷识别从人工抽检转变为全覆盖智能筛查方式，使缺陷定位精度从米级提升到厘米级水平，同时大幅提升巡检效率并减少人工登杆作业风险，推动供电系统维护模式从“事后抢修”朝着“事前干预”方向转型，为轨道交通安全运行构筑起数据驱动的智能防线[3]。

2.2列车运行控制升级

在列车运行控制的升级中，自适应巡航控制依靠强化学习算法来构建动态优化模型，这个模型把列车实时位置、前方站台客流密度以及接触网状态当作输入内容，通过和环境进行交互来持续迭代运行策略，当突发大客流让供电负荷急剧增加的时候，能够在90秒以内自主调整牵引或者制动指令，从而实现供电故障自愈以及运行曲线的平滑过渡，避免出现列车晚点或者停运的情况。群组协同控制采用多智能体强化学习框架，把每列车的牵引供电系统、制动系统以及车载控制器建模成独立智能体，通过分布式协商机制来协调多列车的启停时序，有效抑制再生制动能量回馈所引发的接触网电压骤升现象，同时优化能量分配策略，让制动能量优先被同区间后续列车吸收利用，剩余能量通过储能装置或者回馈电网来实现高效消纳，推动列车运行控制从单点优化朝着全局能效协同方向迈进，显著提升轨道交通系统的运行韧性和绿色化水平[4]。

2.3站台设施智能化管理

在站台设施的智能化管理工作中，智能客流疏导系统依靠计算机视觉技术来构建多摄像头融合感知网络，能够实时采集站厅以及站台各个区域的客流密度、流动方向还有速度等数据，借助深度学习算法对客流分布开展动态建模，并且结合列车运行时刻表预测未来15分钟以内的客流变化趋势，依据这些情况智能调控闸机开放数量、自动扶梯运行方向以及安检通道开启状态，以此实现客流与设施资源的精准匹配，有效缓解高峰时段站厅出现的拥堵状况，进而提升乘客的通行体验，设备健康管理是通过在电梯、空调等关键设备上部署高精度振动、温度传感器网络，实时采集设备运行状态方面的数据，结合随机森林算法构建故障预测模型，这个模型可以自动识别设备退化特征并且提前预警潜在故障，指导运维人员实施预防性维护工作，避免设备突发故障造成的服务中断情况，同时延长设备的使用寿命，降低全生命周期的运维成本，推动站台设施管理朝着智能化、精细化的方向不断演进[5]。

3某市域快线智能化改造实践

3.1项目背景与痛点

该项目旨在解决城市轨道交通供电系统在面对越来越复杂运行工况时，传统控制策略和运维模式暴露出根本性不足，具体有两大核心痛点。第一个核心痛点是电能质量控制失效，基于传统PID算法的控制系统响应慢且适应性差，直接造成牵引网压动态波动频繁，还引发网压闪变严重超标的问题，2023年该问题曾三次引发列车因瞬时电压异常触发紧急制动，严重威胁行车安全与乘客体验。第二个核心痛点是系统韧性有明显短板，特别是在应对春运、大型活动等突发大客流场景时，现有的供电保护与自愈系统反应迟钝，从故障发生到完全恢复供电全程时间超过120秒，这种长时间的供电中断不仅引发大规模运营混乱，根据历史数据统计年均直接经济损失达两千八百万元人民币。这两大痛点充分说明现有系统在精准控制和快速自愈能力方面存在缺失，急需通过技术革新来解决（见表1）。

表1供电系统核心痛点分析

3.2人工智能解决方案

在某市域快线智能化改造中，人工智能解决方案依靠“端-边-云”三级技术架构来提供支撑，达成从设备感知到全局决策的闭环控制，车载边缘计算节点会部署轻量化AI模型，对牵引系统以及接触网状态等数据做毫秒级实时处理，以此确保列车运行控制能实现低延迟响应，云端平台会整合多线路和多时段的历史数据，构建出全局优化模型，协调供电、信号和车辆等多系统协同运行，在核心算法层面，深度强化学习（DRL）通过构建列车能耗、准点率和舒适度多目标优化函数，动态调整列车运行曲线，在保障运营品质的同时降低牵引能耗，数字孪生技术搭建供电系统虚拟镜像，结合多智能体协同控制算法，实现故障场景下的快速重构，把网压波动恢复时间压缩到68秒，迁移学习技术通过提取重载铁路高负荷工况下的控制策略特征，快速适配到市域快线轻量化设备场景，缩短模型训练周期并提升解决方案的跨场景复用能力[6]。

3.3实施成效

某市域快线人工智能改造项目实施后成效十分显著，通过深度强化学习和数字孪生技术融合应用，系统达成供电与运行的协同优化，一年节约运营成本超过1.2亿元，电容等关键设备依靠智能充放电管理使寿命延长40%，减少了设备更换频次与维护投入，接触网巡检引入搭载高精度视觉传感器的智能机器人，能够自主完成千米级线路的巡检工作，缺陷识别效率相比人工提升了5倍，并且支持在夜间及恶劣天气开展作业，提升了巡检覆盖率与及时性，项目研发的多智能体协同控制算法，凭借在复杂工况下的稳定性与适应性，被国家级轨道交通实验室纳入技术规范，为行业智能化升级提供了标准化解决方案，形成了可复制的技术标杆[7]。

4结束语

人工智能技术对轨道交通电气自动化控制体系的重塑现已进入深度实践阶段，其不仅达成了供电设备故障预测与列车运行曲线动态优化等单点突破，更推动了跨系统协同控制和全生命周期能效管理等范式变革，随着5G-A达成毫秒级通信延迟以及数字孪生构建物理系统虚拟镜像，轨道交通正从“功能实现型”朝着“价值创造型”进行跃迁，进而形成包含智能运维、碳足迹追踪和需求响应式服务的全新生态，为构建低碳韧性城市提供了关键基础设施支撑，彰显出技术融合驱动产业变革的示范效应。

参考文献

[1]寇志敏.轨道交通中的智能控制技术应用[J].电子技术,2025,54(07):136-137.

[2]黄畇淏,李发玲,姜超豪.轨道交通行业中电气自动化技术运用实践[C]//中国机电装备维修与改造技术协会.机电装备技术论文交流及技术人才培育与发展研讨会论文集.温州市铁路与轨道交通投资集团有限公司运营分公司;2025:179-182.

[3]张译文.轨道交通车辆车门的电气控制与故障诊断方法研究[J].中国设备工程,2024,(12):204-206.

[4]李高玉.人工智能在轨道交通电气自动化控制中的应用研究[J].城市建设理论研究(电子版),2024,(10):4-6.

[5]林冰.电气火灾监控系统在轨道交通的应用研究[J].中国设备工程,2022,(16):272-274.

[6]张秀彬,曼苏乐,叶尔江·哈力木.轨道交通智能技术导论[M].上海交通大学出版社:202109:295.

[7]高洁.轨道交通行业中电气自动化技术的应用探究[J].科技创新导报,2019,16(14):11+13.