基于文本挖掘的高铁信号系统车载设备故障诊断.pdfVIP

第 37卷第 8期 铁 道 学 报 Vo1．37 NO．8 2015年 8月 JOURNALOFTHECHINARAILWAYS0CIETY August 2015 文章编号：1001—8360(2015)08—0053—07 基于文本挖掘的高铁信号系统车载设备故障诊断 赵 阳 ，徐田华 (1．中国科学院 自动化研究所，北京 100190； 2．北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室 ，北京 100044) 摘 要：本文以故障文本信息为依据，提出基于文本挖掘的高铁信号系统车载设备的故障诊断方法。针对故障 追踪表记录的不规范性和随意性 ，采用主题模型对故障追踪表进行分析和特征提取 ；在此基础上，考虑到高铁信 号系统车载设备故障诊断的不确定性，采用贝叶斯网络作为故障分类的方法。在贝叶斯网络结构的确定中，根 据车载设备的特点与领域专家知识，提出适用于车载设备的贝叶斯结构学习算法HDBN—SL。以武广线的现场 数据为依据 ，进行实验分析，测试结果表明本文特征提取以及故障诊断方法具有较好的诊断准确性。 关键词：故障诊断；高速铁路；车载设备；主体模型；贝叶斯网络 中图分类号：TP301．2；U238 文献标志码：A doi：10．3969／j．issn．1001—8360．2015．08．009 TextM iningBasedFaultDiagnosisforVehicleOn—boardEquipment ofHighSpeedRailwaySignalSystem ZHAO Yang ，XU Tian-hua (1．InstituteofAutomation，ChineseAcademyofSciences，Beijing100190，China； 2．RailTrafficControlandSafetyKeyLaboratory，BeijingJiaotongUniversity，Beijing100044，China) Abstract：Basedonfaulttextdata，afaultdiagnosismethodforvehicleon-boardequipment(VOBE)ofhigh speedrailwaysignalsystem hasbeenproposed．Duetotheirregularityandarbitrarynatureoffaulttracingre— cords，thetopicmode1wasusedforfaultanalysisandfeatureextraction．Inaddition，consideringtheuncer— taintyandcomplexityoffaultdiagnosisofVOBE ofhighspeed railwaysignalsystem ，aBayesiannetwork (BN)basedfaultdiagnosissystem forVOBEwasproposed．IntheprocessofderivinganappropriateBN struc— tureforVOBE，subjecttothecharacteristicsanddomainknowledgeofVOBE，anewalgorithm calledHDBN_ SL (HierarchicalDiagnosticBayesianNetworks-StructureLearning)thatisapplicabletoVOBEwasproposed． Experimentalanalysiswasconductedbasedonthefielddatafrom W uhan-Guangzhouhighspeedrailwaysigna一 1ingsystems．Thetestresultsshowedthatthetextminingfeatureextractionand