基于文本挖掘的高铁信号系统车载设备故障诊断

• 作者: 徐田华 赵阳
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 故障诊断 高速铁路 车载设备 主体模型 贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号
• 页码范围: 53-59
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.2|U238
• 字数: 6428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2015.08.009

摘要

本文以故障文本信息为依据，提出基于文本挖掘的高铁信号系统车载设备的故障诊断方法。针对故障追踪表记录的不规范性和随意性，采用主题模型对故障追踪表进行分析和特征提取；在此基础上，考虑到高铁信号系统车载设备故障诊断的不确定性，采用贝叶斯网络作为故障分类的方法。在贝叶斯网络结构的确定中，根据车载设备的特点与领域专家知识，提出适用于车载设备的贝叶斯结构学习算法 HDBN＿SL。以武广线的现场数据为依据，进行实验分析，测试结果表明本文特征提取以及故障诊断方法具有较好的诊断准确性。

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	中国科学院自动化研究所	32	397	12.0	19.0
2	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