摘要
轨道交通系统,作为城市生活的重要组成部分,其安全与可靠关乎人们的生命财产安全。研究的目标,就是为了减小因故障产生的运营中断和安全事故的风险。利用故障树分析法和FMEA(失效模式与影响分析法),能对轨道交通系统中的各种故障及其可能引发的影响做全方位的分类和评价,找出关键的风险点。运用大数据和机器学习的高科技,建立轨道交通系统故障预测模型,以进一步提高对故障的预警以及预防的能力。研究表明,这样的预测模型,显著提高了检测故障的精准度和反应速度。此外,针对不同类型的故障事件,提出了一套综合应急处理方案,包括快速故障定位、应急资源调度以及乘客疏散策略。实验表明,所提出的应急处理方案在实际应用中能够有效降低事故造成的影响,提高轨道交通系统的整体安全水平。本研究为轨道交通系统的安全管理提供了新的理论依据和实践指导,有助于提升城市轨道交通系统的运营效率和安全保障能力。
