面向轨道交通装备全寿命配件服务技术研究

面对轨道交通装备运行维护过程中配件服务协同难、响应效率低等问题,本文探索了配件消耗量与车辆检修信息、车辆运行状态等因素间的相关性,利用挖掘算法构建库存预测模型,并探讨统一库存管理与多仓库协同智能调度模式,以实现库存的统一管理、统一调度。最后利用信息化技术搭建了配件服务一体化支撑平台,进行配件库存的智能优化、智能调拨,经验证,该平台在提升配件服务效率、优化库存结构等方面均具有良好的应用效果。

基于数据挖掘建模的列车空调系统故障预警

本文针对空调历史数据中没有故障记录的问题,提出了一种基于聚类的异常检测算法,并针对算法结果异常数据与正常数据分别打标签,并基于有监督决策树算法,对打标签后的数据进行建模,最终抽象出可直接用于故障预警判定的规则模型。通过测试样本验证,该算法有着较高的预测精度,具有推广和实用价值。

基于异常检测算法的动车组牵引电机故障预测

随着我国动车组的大规模建设,动车组在运行过程中的监测数据也在不断的增长,牵引电机对列车的安全运行起着重要的作用,基于目前的数据结合机器学习对牵引电机的故障预测研究意义重大。对比孤立森林、Robust Covariance、One-Class SVM、局部异常因子4种异常检测算法,给出最佳方法,同时结合大量的数据统计分析得到的过滤规则,实现电机故障预测。

基于一车一协议配置化Spark实时流数据解析的研究与应用

根据Spark的优势对动车组WTD现车数据实时解析进行深入研究。将Spark与DRWTD车地通讯协议充分融合,创新研究并设计基于一车一协议可配置化的spark实时流数据解析方案,并在故障预测和健康管理系统中应用。

国铁智慧指挥中心建设研究

随着我国高铁运输业持续发展,铁路运输面临的规模与业务的复杂性逐渐上升.为了使铁路的运维管理更趋向智能化并促进智能化运维体系的发展,国铁智慧指挥中心的建设已成为当前铁路领域的核心议题.本研究意在深入了解国铁运用修智慧指挥中心的建设背景、技术布局、建设主题和未来方向.通过分析智慧指挥中心的相关理论框架和实际应用案例,本研究有针对性地提出了一系列优化和改进的建议,期望为铁路行业带来有益的借鉴和指导.