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基于贝叶斯网络的高铁信号系统车载设备故障诊断方法的研究

         
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摘要

Due to the uncertainty and complexity of fault diagnosis of vehicle on-board equipment (VOBE)of high speed railways,the Bayesian network (BN)based fault diagnosis system for VOBE was put forward.In Establishing the BN structure for VOBE,by fully utilizing site data and a priori knewlege,different methods (Algorithm K2,Algorithm MCMC and expert knowledge)were compromised to set up the optimum BN struc-ture.Case study and model verifyication were carried out.Comparison with Algorithm KNN and Algorithm ANN-BP shows that the proposed BN model is correct and effective.The field data are from the fault detection and diagnosis table of VOBE of the Wuhan-Guangzhou High-speed Railway.%考虑到高铁车载设备故障诊断的不确定性和复杂性,本文提出了基于贝叶斯网络的车载设备故障诊断系统。在建立贝叶斯网络结构的过程中,基于充分利用现场数据与先验知识的思想,本文通过融合不同方法(K2算法,MCMC 算法和专家知识)得到最优的贝叶斯网络结构。最后,本文进行了实例分析与模型验证,并与 KNN算法、BP 神经网络算法进行比较,测试结果表明该模型的正确性和有效性。文中的验证数据来自武广高铁车载设备故障追踪表。

著录项

  • 来源
    《铁道学报》 |2014年第11期|48-53|共6页
  • 作者

    赵阳; 徐田华; 周玉平; 赵文天;

  • 作者单位

    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;

    北京交通大学 电子信息工程学院;

    北京 100044;

    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;

    北京交通大学 城市轨道交通北京实验室;

    北京 100044;

    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;

    北京交通大学 电子信息工程学院;

    北京 100044;

    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;

    北京交通大学 电子信息工程学院;

    北京 100044;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 形式语言理论;高速铁路;
  • 关键词

    贝叶斯网络; 故障诊断; 高速铁路; 车载设备;

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