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

• 作者: 周玉平 徐田华 赵文天 赵阳
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 贝叶斯网络 故障诊断 高速铁路 车载设备
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 铁道机车车辆、电气化
• 页码范围: 48-53
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.2|U238
• 字数: 5616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8361.2014.11.008

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵阳	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	8	34	2.0	5.0
5	徐田华	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	21	347	11.0	18.0
9	周玉平	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	1	31	1.0	1.0