基于大数据的高速动车组关键部件故障诊断技术研究

• 作者: 曹炳欣 郝伟 韩彩夏
• 来源期刊: 铁路计算机应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 大数据分析 故障诊断 关联规则挖掘 Apriori算法 数据预处理
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 1-3,16
• 页数: 4页
• 分类号: U266.2|TP39
• 字数: 3151字
• 语种: 中文

摘要

高速动车组的零部件故障是由多种因素引起,故障诊断需要对多个环节及其相互影响规则进行分析判断.关联规则挖掘技术在关联性发现方面有较强的优势,可以充分发现在高速动车组零部件故障与动车组实时状态的关联关系.本文介绍大数据挖掘、关联规则及Apriori算法等基础知识.将Apriori算法用于高速动车组故障诊断,发现故障规律,以生成强关联规则,为高速动车组诊断提供决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩彩夏	南车青岛四方机车车辆股份有限公司信息技术部	6	20	3.0	4.0
2	曹炳欣	南车青岛四方机车车辆股份有限公司信息技术部	3	13	2.0	3.0
3	郝伟	南车青岛四方机车车辆股份有限公司信息技术部	3	21	3.0	3.0