基于数据挖掘技术的铁路货运安全数据管理系统

在进行数据挖掘基本算法研究的基础上研制开发了一个应用于铁路货运安全的数据管理系统TMIS。通过信息技术的应用,以及基于关联规则发现、无序矩阵判定等基本数据挖掘操作,对货运装载的超限数据实行了数字化管理,并建立了分析超限数据的智能化软件系统。能够对存储的数据结果进行超限原因分析。通过数据库技术的应用,实现了对挖掘操作的基本管理和结果的图形化显示。实验结果表明,该系统能够在大规模数据库上成功地完成用户所指定的数据挖掘操作。     

高速铁路灾害监测系统大数据分析

基于高速铁路灾害监测系统的大数据分析研究，通过分布式文件系统存储、MapReduce/Spark计算框架、数据挖掘等技术，对高速铁路灾害监测系统的灾害规律分析、灾害预测、运用规则优化、监测点布设优化、设备选型、设备状态分析等进行研究。以大风规律和设备运行状态为例进行分析，结果表明，50%左右的大风集中在15～16 m/s之间，通过优化大风报警阈值，可有效降低大风报警次数；电源故障是灾害系统设备的主要故障，需对其进行重点监测和维护。该研究可解决目前灾害监测系统运用和维护中遇到的问题，为灾害监测数据综合分析与应用研究提供技术支持。     

基于关联规则挖掘的调车作业事故原因分析

数据挖掘技术在各行各业得到广泛的应用,铁路调车作业的安全是铁路系统中非常重要的方面,将数据挖掘技术中的关联规则挖掘运用到调车作业事故原因分析当中,能够找出事故因素之间的联系,管理部门可根据分析结果,有针对性地进行整改,以提高生产效率和降低调车事故发生率.     

基于大数据的高速动车组关键部件故障诊断技术研究

高速动车组的零部件故障是由多种因素引起,故障诊断需要对多个环节及其相互影响规则进行分析判断。关联规则挖掘技术在关联性发现方面有较强的优势,可以充分发现在高速动车组零部件故障与动车组实时状态的关联关系。本文介绍大数据挖掘、关联规则及Apriori算法等基础知识。将Apriori算法用于高速动车组故障诊断,发现故障规律,以生成强关联规则,为高速动车组诊断提供决策依据。     

铁路信号设备故障预测与健康管理系统研究

针对目前以信号集中监测系统、道岔缺口系统为主要产品形态的铁路信号设备监测系统存在的数据孤岛、监测不全面等问题,以及实现故障状态修的需求,提出基于物联网技术、数据统计技术、数据挖掘技术、专家规则技术构建铁路信号设备故障预测与健康管理系统,彻底解决数据孤岛的问题,为道岔转换设备、轨道电路、继电器、信号机、电源屏等关键信号设...     

机车逆变过流故障诊断研究与应用

逆变过流是神华十二轴电力机车牵引系统的主要故障之一,已分析确定的故障原因有十几种,而在不同工况下不同故障原因导致故障特征量变化可达上百种,故障分析及处理有一定难度。根据专家经验提取故障诊断特征变量,应用数据挖掘方法及根据特征统计分析定位故障,可提高故障诊断准确性及鲁棒性。     

列控车载数据无线下载与智能分析系统

详细阐述了列控车载ATP无线下载和智能分析系统的需求来源、设计方案、实现方式和应用分析。该系统能够实现车载设备各个模块记录数据的自动采集,通过无线网络实时发送到地面分析中心,结合大数据挖掘技术,在故障发生后较短时间内完成智能分析,并将分析结果报告给维护人员,指导操作维护人员及时进行设备维护或应急处置,减小故障对现场运营的影响。     

基于数据挖掘技术的铁路车站微机联锁故障诊断系统研究与分析

以数据挖掘技术为理论基础,对铁路车站微机联锁系统的故障诊断方法及其应用进行了深入的研究。该研究对保证微机联锁系统高效、安全、稳定、可靠地运行,提高铁路运输生产效率和管理水平,最大程度恢复故障设备并挽回故障造成的经济损失有着十分重要的现实意义。     

PT燃油系统常见故障的排除及预防

分析了发动机燃油系统具体故障的原因,给出了相应的排除方法及在应用中的保养注意事项、故障预防措施.     

基于安全大数据应用平台的铁路安全综合管理系统设计方案

利用中国铁路北京局集团有限公司安全大数据应用平台的资源及大数据分析技术,开展铁路局集团公司安全综合管理系统设计方案研究。通过数据挖掘和分析,系统可从不同角度揭示事故/故障、安全问题等各类危险的特征和规律,探索各类危险源与安全事件的关联关系,分析判别安全事故/故障的趋势,为铁路安全监督管理工作提供全新的辅助决策支持工具。