基于贝叶斯网络的列控车载设备故障诊断方法

列控车载设备故障排查与维护多依赖于人员经验,存在一定的片面性且效率较低。提出一种基于贝叶斯网络的列控车载设备故障智能诊断方法,基于历史故障数据得到故障征兆,利用粗糙集理论对故障征兆进行属性约简,降低训练模型的复杂度;将专家知识与故障数据训练相结合,改进贝叶斯网络模型,并将故障征兆关联关系融入模型中。以武广线列控故障数据为例,验证该模型的诊断效果。该方法对提升列控系统故障诊断的智能化水平具有借鉴意义。