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高速铁路灾害监测系统故障诊断方法研究

李亚群 包云 韩霈然 杨建伟 陈中雷

李亚群, 包云, 韩霈然, 杨建伟, 陈中雷. 高速铁路灾害监测系统故障诊断方法研究[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(1): 84-88. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.01.15
引用本文: 李亚群, 包云, 韩霈然, 杨建伟, 陈中雷. 高速铁路灾害监测系统故障诊断方法研究[J]. 铁路计算机应用, 2023, 32(1): 84-88. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.01.15
LI Yaqun, BAO Yun, HAN Peiran, YANG Jianwei, CHEN Zhonglei. Fault diagnosis method of high speed railway disaster monitoring system[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(1): 84-88. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.01.15
Citation: LI Yaqun, BAO Yun, HAN Peiran, YANG Jianwei, CHEN Zhonglei. Fault diagnosis method of high speed railway disaster monitoring system[J]. Railway Computer Application, 2023, 32(1): 84-88. doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.01.15

高速铁路灾害监测系统故障诊断方法研究

doi: 10.3969/j.issn.1005-8451.2023.01.15
基金项目: 中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2021YJ106)
详细信息
    作者简介:

    李亚群,副研究员

    包云:包 云,副研究员

  • 中图分类号: U238 : TP39

Fault diagnosis method of high speed railway disaster monitoring system

  • 摘要: 作为高速铁路安全保障系统之一,高速铁路灾害监测系统(简称:灾害监测系统)的稳定运行是列车在灾害天气和突发异物侵限事件下安全运行的根本保障。针对灾害监测系统故障数据特点,构建了基于失效模式与影响分析(FMEA,Failure Mode and Effects Analysis)的灾害监测系统故障分析表,对该系统的故障表现、故障原因和影响进行分析。在此基础上,提出了基于随机森林算法的灾害监测系统故障诊断方法。通过对比分析可知,该方法优于传统的基于C4.5决策树的故障诊断方法,有助于灾害监测系统故障的快速诊断、定位和处置,减少人工排查设备故障的工作量,为灾害监测系统的运营维护提供技术支持。
  • 图  1  高速铁路灾害监测系统设备管理分工

    图  2  基于FMEA的设备监控单元故障分析

    图  3  基于随机森林算法的灾害监测系统故障诊断流程

    图  4  监控单元随机森林决策树个数与判断准确率关系

    图  5  监控单元和风采集设备故障诊断k折交叉验证结果

    表  1  故障综合诊断结果

    方法C4.5决策树算法随机森林算法
    准确率48.5%67.3%
    下载: 导出CSV

    表  2  监控单元故障诊断结果

    方法C4.5决策树算法随机森林算法
    准确率48.2%80.6%
    下载: 导出CSV

    表  3  风采集设备故障诊断结果

    方法C4.5决策树算法随机森林算法
    准确率66.4%86.7%
    下载: 导出CSV
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图(5) / 表(3)
出版历程
  • 收稿日期:  2022-06-30
  • 刊出日期:  2023-02-03

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