城市轨道交通设备故障聚类与贝叶斯网络预警

发布时间：2017-07-05 09:14

  本文关键词：城市轨道交通设备故障聚类与贝叶斯网络预警

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【摘要】：针对城市轨道交通的海量监控报警数据分析难度大的问题,结合设备故障特征,应用数据挖掘方法定义聚类特征树,建立基于故障集的层次聚类分析模型,取得故障要素的高频聚类并识别关联规则。通过构建故障贝叶斯层次网络,提出故障预警模型,计算取值概率推断预警值,进一步探讨了关联性预警的识别和应用策略。采用某城市轨道交通的阶段报警数据实例验证,表明识别出的故障关联规则与实际较好地符合,利用该方法推断故障预警能快速定位风险隐患,为安全管理提供有效的决策支持。
【作者单位】： 中国铁道科学研究院电子计算技术研究所;北京经纬信息技术公司;
【关键词】： 城市轨道交通 故障 预警 聚类 贝叶斯网络
【基金】：铁路总公司科技研究开发计划重大课题资助(No.2013X009-A-1)
【分类号】：U298
【正文快照】： 1引言城市轨道交通设备系统众多,覆盖所有线路、车站、区间等区域,设备本身存在联锁关系,构成相互关联的复杂系统,共同支撑轨道交通的运营。由于空间密闭、人员集聚,安全保障体系成为日常生产运营过程重要的组成部分,通过各类监控系统的不间断监视,自动/手动操作消除灾害事故

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本文编号：521351