“随着城市轨道交通的不断发展，北京、上海、广州、深圳等超大城市的轨道交通已呈现网络化运营模式，对运营效率和服务质量提出了更高要求。基于通信的列车控制系统（CBTC）作为城市轨道交通目前主要的应用技术，依靠车地之间连续、双向、高速的通信，实现车辆和地面数据实时交互，获取列车准确位置和列车间相对距离，在保证列车安全间隔的前提下，能够有效缩短行车间距，提升运营效率。

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随着城市轨道交通的不断发展，北京、上海、广州、深圳等超大城市的轨道交通已呈现网络化运营模式，对运营效率和服务质量提出了更高要求。基于通信的列车控制系统（CBTC）作为城市轨道交通目前主要的应用技术，依靠车地之间连续、双向、高速的通信，实现车辆和地面数据实时交互，获取列车准确位置和列车间相对距离，在保证列车安全间隔的前提下，能够有效缩短行车间距，提升运营效率。在功能构成上，作为CBTC系统的重要业务子系统，数据通信系统对CBTC系统整体效能发挥具有重要的支撑作用。然而，一旦通信网络异常，尤其是全网多点通信质量不佳时，容易造成多区域多车紧急制动，将对运营效率和安全造成严重影响。针对这一行业难题，一项基于贝叶斯网络模型的创新研究应运而生，不仅为故障排查提供了更高效的解决方案，也为城市轨道交通的平稳运行奠定了技术基础。

章苏是智能轨道交通通信工程领域的专家，现任北京如易行科技有限公司总经理和北京维太格科技有限公司董事长。他主导研发了北京轨道交通单程票互联网票务官方服务平台“Yitongxing App”，北京城市轨道交通运营总里程居全国首位，为城市轨道交通出行提供便捷的移动支付服务。同时，他带领团队开发了“亿点连接（Billion Connect）”APP，覆盖全球225+国家和地区，为用户提供公共WIFI连接、国际通话、多语言翻译及其他综合服务，广受全球用户欢迎。章苏创办多家移动互联网企业，开发出多款千万级用户的应用，为轨道交通和移动通信技术的发展作出了重要贡献。

在当前城市轨道交通逐步向智能化、网络化发展的过程中，章苏深刻意识到数据通信稳定性的重要性，并以此为切入点，开展了大量前沿性研究。他通过对CBTC数据通信故障进行分级、分类统计、构建故障树，结合现场大量实际数据，提出了一种基于贝叶斯网络的数据通信故障分析模型。利用该模型对故障发生原因进行提前诊断，能够快速确定故障分类和准确定位，缩短故障处置时间。同时结合现场实际运营中的典型案例，利用贝叶斯网络模型找到故障点，为运营一线降低故障影响，快速恢复正常运营起到了关键作用。

章苏向我们介绍道，将故障树转化为贝叶斯网络模型并应用到CBTC系统设备故障分析中，理论与实践相结合，在系统层面分析CBTC数据通信系统架构，总结网络系统故障排查方法，能够为CBTC数据通信系统故障排查和维修维护提供有力支持。这一模型根据故障的先验概率和条件概率进行预测和诊断，显著提高了故障定位的精确度和速度。例如，在实际案例中，常规排查方式需要125分钟，而通过贝叶斯网络算法，排查时间缩短至35分钟，大幅提升了故障处理效率。此外，他将CBTC数据通信系统故障树分为5个中间层级和12个底事件，构建了故障树和对应的贝叶斯网络表达式。这种系统化的分层结构，能够帮助技术人员快速筛查高概率故障节点，指导现场精准排查。

针对防止网络风暴对信号系统冲击这一常见故障，结合贝叶斯网络模型分析和日常维修维护经验，章苏还给出了4个方面的预防措施：一是优化信号系统组网方式。从实践看，信号系统组网方式应采取完全独立双网或多网的组网方式，避免因单网风暴影响至其他网络。二是提升车地无线系统健壮性。章苏建议各地在新建或线路更新改造时，应提前向当地无线管理局申请专用频段，尽可能避免采用2.4 GHz公共频段，确保CBTC系统车地数据稳定传输。三是完善系统监测功能。他建议数据通信子系统在顶层设计时优化完善监测系统，涵盖网络端口流量实时监测并提前设定相应告警阈值，一旦发现网络流量异常，可快速定位到故障点，缩短故障排查和处置时间。四是加强病毒防范。他建议在新线建设或更新改造的同时，应按照等级保护安全管理要求积极开展信息安全技术体系建设，组织全网病毒查杀，采用端口封堵等有效手段，确保信号网络安全运行。

章苏提出的基于贝叶斯网络的数据通信故障分析模型不仅为城市轨道交通的日常运营提供了强有力的技术支持，也为行业技术标准的制定贡献了智慧。一位参与技术评估的工程师表示：“章苏的研究不仅解决了实际工程问题，还开辟了基于贝叶斯网络进行数据通信故障诊断的新路径，堪称行业范例。”

作为智慧城市轨道交通领域的领军人物，章苏用扎实的研究和创新的思维，为城市轨道交通的发展保驾护航。我们相信，未来随着大数据和人工智能技术的进一步应用，章苏的研究成果必将为城市轨道交通的智能化转型带来更多可能性。（文作者：叶建伟）