基于Hadoop的Aprior算法改进及其在动车组运维的应用

论文着眼于解决大数据下的动车组关联规则挖掘问题，提出了一种基于Apriori算法改进的大数据关联规则挖掘算法T-MR-Apriori算法。该算法融合Hadoop技术，执行两遍MR分布式计算过程，完成整个关联规则挖掘流程，提高了海量数据下关联规则挖掘的效率和准确率。同时利用实际动车组运维数据进行验证，证明该算法在海量数据下具有良好的挖掘速度又能不降低挖掘性能。并且将该方法应用于动车组牵引电机运维数据挖掘，进行可视化展示。     

动车组系统及零部件分类研究

为进一步完善动车组系统及零部件的管理和故障数据的统计和分析工作,开展对动车组系统及零部件分类研究。介绍动车组系统及零部件分类基本原则及方法、动车组系统及零部件分类体系、动车组故障编码、动车组车载故障诊断编码以及实际应用情况。     

一种基于改进FP-Growth算法的动车组故障预测研究

动车组的故障预测和健康管理是目前的研究热点,其中,故障预测的关键是寻找动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。频繁模式增长(FP-Growth)算法是关联规则挖掘中的经典算法之一,用来挖掘频繁项集。针对动车组故障数据提出了一种改进的FP-Growth(IFP-Growth,Improved FP-Growth)算法,采用先序遍历FP-tree的方法产生条件模式基。实验结果表明,IFP-Growth算法能够有效提高动车组故障数据挖掘的效率,并且能够有效地挖掘动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。     

高速动车组故障诊断专家系统总体设计

介绍了高速动车组故障诊断系统总体架构。应用专家知识建立高速动车组典型事件故障树,确定顶事件、中间事件和底事件。根据故障树结构关系设计了以推理机为核心的故障诊断专家系统,并通过在列车中央控制单元中编程预先设置推理规则,实现了高速动车组的故障诊断专家系统构建。     

动车组故障编码规则标准研究

通过分析中国铁路总公司、铁路局、主机厂对动车组故障编码的使用需求,分析故障代码编制原则,研究形成信息系统用动车组故障代码、故障简码和车载故障诊断代码编码规则,制定中国铁路总公司标准Q/CR474—2015《电动车组故障编码规则》,规范并统一动车组故障编码规则。     

高速动车组横向悬挂系统失效故障的诊断方法

针对现有基于Kalman滤波技术的故障诊断方法不能有效诊断高速动车组横向悬挂系统失效故障的问题,通过建立高速动车组横向悬挂系统动力学仿真分析模型对高速动车组横向悬挂系统失效故障的特征进行分析发现,高速动车组横向悬挂系统中抗蛇行减振器失效故障对0~10Hz频段内的转向架横向振动加速度信号敏感,二系横向减振器失效故障对0~2Hz频段内的车体横向振动加速度信号敏感;基于此,提出改进的基于Kalman滤波技术的失效故障诊断方法,用于高速动车组横向悬挂系统失效故障的诊断。用该改进方法对转向架横向振动加速度信号进行0~10Hz滤波、对车体横向加速度信号进行0~2Hz滤波,然后计算二者信号的综合新息加权平方和(WSSR),若该WSSR有突变,则表明高速动车组横向悬挂系统发生失效故障。仿真分析结果表明:在车速为300km·h-1速度级下,采用改进方法可以有效地诊断高速动车组横向悬挂系统抗蛇行减振器和二系横向减振器的失效故障。     

和谐号动车组制动系统故障诊断及安全措施

从高速动车组制动系统的设计原理出发,阐述了动车组制动系统故障诊断及安全措施的设计理念及实现方法：从设计的本质安全着手,考虑到各种可能出现的故障及其可能导致的后果的严重程度,设计对应的识别、判断及控制方法,系统自动或提示乘务人员处理故障或隔离故障设备、限速运行或者自动停车,从而确保列车的安全。本文介绍的故障诊断及安全措施的设计方法在我国高速动车组上得到了很好的验证。     

基于频繁模式挖掘的接触网故障关联规则推荐模型

接触网作为电力机车的动力传输通道,保障其安全稳定运行至关重要.近年来,各铁路局相继建立了接触网故障数据库,从大量故障数据中寻找有用信息并指导运维.本文基于Apriori算法框架,将频繁模式挖掘技术应用到接触网故障数据的分析中;结合维修周期故障分类模型,将逐条记录的故障数据转换为适合挖掘的数据形式,并应用布尔映射矩阵通过单次扫描数据库实现挖掘算法;针对挖掘结果中可能出现的大量关联规则,提出用熵权法对关联规则常用的多个参数进行综合评价,进而得到了用量化指标对关联规则进行推荐的模型.     

高速动车组传动系统异常振动问题研究

针对高速动车组出现的车辆异常振动问题,聚焦故障出现的位置,分析引起异常振动的因素。通过振动传递路径分析、车辆振动测试、振动数据处理及故障零部件分解检查,找到异常振动根本原因。因动车组牵引传动系统零部件出现缺陷,导致转向架在正常运行过程中出现异常振动,并通过悬挂系统传递到车体,引起车体异常抖动。     

国产动车组修程修制评价系统数据编码研究

按照信息分类与编码的方法,对动车组主要零部件及其状态编码,并实现动车组零部件故障编码系统。结合国产动车组修程修制评价系统的建设,对动车组主要零部件分类编码的设计依据、原则、编码构成、码位分布进行了分析,并介绍动车组零部件故障编码系统的应用与维护。     

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。     

和谐号动车组基础制动装置

和谐号动车组基础制动装置是高速列车在制动系统其他制动措施失效情况下的最后一道安全保障。在分析高速动车组基础制动装置基本要求的基础上,介绍了和谐号动车组基础制动装置的工作原理、组成、选型原则及试验方法。     

基于人工智能的高铁动车组智能运维数据分析系统的构建

针对高速铁路（简称：高铁）动车组部件故障诊断和预测的业务需求,依托动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostic and Health Management）系统,在基于人工智能的高铁动车组智能运营维护（简称：运维）算法研究平台中构建高铁动车组智能运维数据分析系统。介绍了高铁动车组智能运维算法研究平台的架构,以及高铁动车组智能运维数据分析系统的数据处理流程和关键算法。并以高铁动车组客室空调为例,选取客室空调相关传感器数据进行数据分析,得到影响客室空调健康状况的特征,并对聚类结果进行健康度数据标注,作为客室空调健康评估模型开发的基础。     

基于Lasso回归的高速动车组齿轮箱性能检测方法

传动齿轮箱作为高速动车组走行系统的核心部件,直接决定列车的运行速度和运行状况,对列车的行车安全起着至关重要的作用。提出了一种基于Lasso回归的动车组齿轮箱性能检测方法,通过分析动车组齿轮箱实际运行时的性能指标与其期望值的偏离情况,检测动车组齿轮箱的异常状态,进而识别动车组齿轮箱的早期故障。实例验证了基于Lasso回归的动车组齿轮箱性能检测方法的有效性和可行性。     

兰新高速铁路环境对动车组性能的影响分析及对策

简要阐述兰州—乌鲁木齐高速铁路(兰新高铁)地区高温、高寒、风沙、强紫外线、高海拔和长交路等环境特点,重点分析地理环境和自然气候对动车组性能、使用、维修等方面带来的危害及影响,提出提高兰新高铁动车组适应性的对策.     

CRH1型动车组变流器中间直流环节过电压的故障分析及预防

针对CRH1型动车组配属福州动车段以来变流器模块故障频发的问题开展故障分析与对策研究.从变流器中间直流环节的控制原理入手,结合车载数据及故障发生时的环境数据进行分析,通过数据对比与实例验证判明故障真实原因,并提出变流器直流环节过电压故障的解决办法和预防措施.     

DJJ1型高速动力车机械部分质量问题分析

针对“蓝箭”号高速动车组上线运营以来出现的影响安全运营的动力车机械部分主要质量问题,分析其产生的原因,并提出了解决措施。文章还指出了今后新造高速动力车的方案。