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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。 相似文献
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吕龙 《城市轨道交通研究》2018,(2):99-101
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。 相似文献
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《中国铁道科学》2017,(6)
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。 相似文献
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高速动车组的运行完全依靠电路控制来实现,如何快速简便地发现电缆故障点,是减少车辆安全隐患的重要手段之一。通过对不同领域电缆故障检测技术专利进行检索,分析适用于高速动车组电缆故障检测的技术热点和空白点,以促进高速动车组电缆故障检测技术的创新。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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兰新高速铁路环境对动车组性能的影响分析及对策 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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DJJ1型高速动力车机械部分质量问题分析 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献