基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的列控車載設(shè)備故障診斷方法.pdf

1、車載設(shè)備是列控系統(tǒng)的重要組成部分，是保障列車運(yùn)行安全的關(guān)鍵。但是，在列車的運(yùn)行過程中，車載設(shè)備的故障時(shí)有發(fā)生，現(xiàn)有的車載設(shè)備故障診斷方法已不能滿足現(xiàn)代化鐵路高速運(yùn)行的需求，因此，通過智能化的故障診斷方法實(shí)現(xiàn)車載設(shè)備的故障診斷具有重要意義。
　　目前，我國(guó)的高鐵故障診斷系統(tǒng)過于依賴專家知識(shí)，并且在故障診斷過程中，數(shù)據(jù)的利用率低。本文針對(duì)列控系統(tǒng)車載設(shè)備故障的多樣性與不確定性，在深入研究車載設(shè)備結(jié)構(gòu)與功能的基礎(chǔ)上，把專家知識(shí)與歷史故障

2、數(shù)據(jù)相結(jié)合，提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的列控車載設(shè)備故障診斷方法，實(shí)現(xiàn)了車載設(shè)備故障診斷的智能化分析。
　　論文的主要工作包括:
　　(1)對(duì)車載設(shè)備歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，生成車載設(shè)備故障特征詞庫(kù)，計(jì)算出故障特征詞在各故障文本詞條中的權(quán)重，并對(duì)故障文本特征屬性權(quán)重表進(jìn)行離散化處理，構(gòu)建車載設(shè)備故障診斷決策表。通過基于遺傳算法的粗糙集屬性約簡(jiǎn)方法對(duì)故障決策表進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，將約簡(jiǎn)結(jié)果作為診斷網(wǎng)絡(luò)的故障征兆節(jié)點(diǎn)，從而降低了貝葉斯

3、網(wǎng)絡(luò)診斷模型的復(fù)雜度。
　　(2)利用車載設(shè)備故障數(shù)據(jù)形成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷模型的構(gòu)建，提高了診斷模型的準(zhǔn)確性。并通過最大似然估計(jì)方法對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)，完善了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型，為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的精確推理創(chuàng)造了條件。
　　(3)利用車載設(shè)備歷史故障數(shù)據(jù)，對(duì)故障征兆進(jìn)行文本挖掘，找出各故障征兆間潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并更新貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷模型。根據(jù)故障數(shù)據(jù)對(duì)加入故障征兆關(guān)聯(lián)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)，