發(fā)布時間：2017-11-23 18:26

  本文關(guān)鍵詞：高速動車組運(yùn)維智能決策知識庫的研究和實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著我國高速動車組的大規(guī)模投入使用,動車組成為了鐵路客運(yùn)與貨運(yùn)的重要工具。伴隨著運(yùn)行時間和運(yùn)行里程的增長,動車組運(yùn)營已經(jīng)積累了海量的運(yùn)營數(shù)據(jù)和豐富的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)。但目前我們面臨的問題是這些數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)還不能直接有效的被運(yùn)維人員利用。與此同時動車組在長期運(yùn)行過程中難免會發(fā)生故障,如何保障動車組的高效安全運(yùn)行成為動車組運(yùn)維工作的重中之重。針對上述問題,本文研究和實(shí)現(xiàn)了高速動車組運(yùn)維智能決策知識庫,用于指導(dǎo)動車組運(yùn)維決策。知識庫的建立能夠?qū)崿F(xiàn)知識的錄入、共享交流等。針對目前海量數(shù)據(jù)的情況以及運(yùn)維要求快速反應(yīng)的特點(diǎn),本文對知識庫中用到的關(guān)鍵技術(shù)做出以下改進(jìn)：(1)改進(jìn)知識發(fā)現(xiàn)過程中現(xiàn)有的Fp-growth算法,針對當(dāng)前算法中的不足做出改進(jìn)。(2)將改進(jìn)后的Fp-growth算法Map-Reduce并行化,對每個結(jié)點(diǎn)構(gòu)造頻繁模式樹進(jìn)行遞歸挖掘,再合并局部頻繁項目集得到全局頻繁項集。(3)改進(jìn)知識檢索技術(shù),本文采用基于字典的正向最大匹配分詞算法,使用hash機(jī)制組織運(yùn)維詞典詞庫,設(shè)計實(shí)現(xiàn)了中文分詞模塊。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文改進(jìn)后的Fp-growth算法在時間性能和空間性能兩方面都得到了很好的提升,通過對改進(jìn)后Fp-growth算法的Map-Reduce并行化,提高了數(shù)據(jù)的處理速度,并且算法具有很好的加速比和良好的擴(kuò)展性。同時中文分詞技術(shù)的使用能夠幫助運(yùn)維人員高效的從知識庫中獲取知識。本系統(tǒng)設(shè)計了知識庫的規(guī)則庫和事實(shí)庫,創(chuàng)建了知識庫的更新模塊、推理機(jī)模塊、知識檢索模塊以及故障統(tǒng)計與挖掘模塊,將知識庫技術(shù)應(yīng)用于動車組運(yùn)維智能決策,并利用可視化技術(shù)幫助運(yùn)維人員快速有效的找到最優(yōu)的運(yùn)維方案,使動車組的運(yùn)維更加科學(xué)化和高效,從而減少動車組故障的發(fā)生,降低動車組運(yùn)維成本,提高了動車組的壽命,為動車組的安全運(yùn)行提供保障。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U269;TP311.52

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