基于随机森林算法的地铁通信系统健康度动态评估方法

[目的]地铁通信系统的健康度直接关系到地铁运营的效率和安全。针对现阶段地铁通信系统健康度评估方式存在评估结果片面性及评分标准主观性等问题,需构建能够科学、准确地评估地铁通信系统运行状态和健康度的方法。[方法]提出了一种基于随机森林算法的健康度动态评估方法,结合深度学习进行通信健康度检测。设计评价指标体系,收集相应数据,在标签(真实健康度)不明确的情况下,采用混合标签法确定标签并计算各个指标重要度;适当地加入专家知识的影响,根据指标权重和专家制定的指标自身评分标准,计算通信系统各子系统健康度;基于成都地铁维保数据进行了该方法试验验证。[结果及结论]试验验证结果表明,通过该方法可以得到有效的指标重要度,可合理评估地铁通信系统健康度。

城市轨道交通列车运行控制系统智能运维系统研究

城市轨道交通列车运行控制系统一旦发生故障将会影响行车效率。目前的检修管理模式,已经不再适用于行车效率的高效发展需求,为此需利用健康管理和故障预警来建立高效的智能运维系统。通过智能运维算法,对列车运行控制系统中的多元信息进行监测,将该系统的运行信息与早期细微的故障特征进行关联,实现对系统健康的判断及早期预警。结合检修计划,辅助制定科学的运维策略,以提高智能运维系统的可靠性,降低故障发生的概率和运营成本。