北京茜帝通信申请基于 AI 的地铁信号故障诊断预测专利

地铁信号系统的安全性和稳定性直接关系到城市公共交通的运行质量。北京茜帝通信技术有限公司近期向国家知识产权局提交的”基于人工智能的地铁信号故障诊断预测方法及系统”专利申请（公开号CN119277432A），展现了人工智能技术在地铁信号故障预防领域的创新应用。

这项专利技术通过无线网络测试仪模拟地铁车厢内乘客活动，实现对不同流量模式下信号状态的精确监测。系统在地铁运行过程中持续采集信号性能指标信息和实际切换数据，通过量化的信号评估系数对不同流量模式下的信号质量进行评估。这些数据随后被输入回归模型，用于计算地铁信号发生故障的可能性。

该技术的核心优势在于其预测性和预防性特征。通过对信号性能指标的实时监测和分析，系统能够在故障发生前识别潜在风险，为运营方提供充足的预防时间。这种前瞻性的故障预警机制，显著提升了地铁信号系统的可靠性。

在技术实现层面，系统采用了机器学习算法对历史数据进行分析，建立信号质量评估模型。通过对不同流量模式下信号切换过程的深入研究，系统能够准确识别可能导致故障的异常模式。这种基于数据驱动的方法，使得故障预测的准确性得到显著提升。

北京茜帝通信自2012年成立以来，在科技推广和应用服务领域积累了丰富经验。公司已参与14次招投标项目，拥有3项专利和5个行政许可，展现了其在轨道交通技术创新领域的实力。

这项专利技术的应用不仅能提高地铁运营的安全性，还能降低维护成本。通过提前发现并预防潜在故障，可以避免因信号系统故障导致的运营中断，从而提升地铁服务的整体质量。

地铁信号故障诊断预测系统的研发成功，标志着人工智能技术在城市轨道交通领域的深入应用。这项创新不仅体现了技术进步对城市公共交通的推动作用，也为未来智能交通系统的发展提供了新的思路。