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

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。

关键词：贝叶斯网络、故障诊断、高速铁路、车载设备

分类号：TP301.2;U238(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国铁路总公司重点项目2013X015-B;轨道交通控制与安全国家重点实验室自主研究课题RCS2012ZT005

在线出版日期：2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-53