基于故障日志的城轨地面信号故障诊断  被引量:14

Fault diagnosis for urban rail transit trackside signaling equipment based on fault logs

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作  者:谢明军 何剑峰 胡小溪 曹源 XIE Mingjun;HE Jianfeng;HU Xiaoxi;CAO Yuan(CRSC(Xi’an)Rail Transit Industry Group Co.,Ltd.,Xi'an 710100,China;State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;National Engineering Research Center of Rail Transportation Operation and Control System,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)

机构地区:[1]通号(西安)轨道交通工业集团有限公司,西安710100 [2]北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044 [3]北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心,北京100044

出  处:《北京交通大学学报》2020年第5期27-35,共9页JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY

基  金:国家自然科学基金(U1934219)。

摘  要:以故障日志为数据源,提出了一种城市轨道交通信号设备故障诊断方法.利用条件随机场(Conditional Random Field, CRF)中文分词识别未登录词,结合既有城轨信号词库,生成面向线路的信号词库.针对故障日志的描述不规范、存在多词同义的问题,同时考虑到故障日志的简短、语义单一的特点,选择sLDA对故障记录进行语义聚类,并用朴素贝叶斯模型搭建故障现象语义空间与致因间的映射.以某城轨线2010、2012—2017年的地面信号设备故障日志为数据进行实验,实验结果分析表明:该故障诊断方法对实际的故障定位具有一定的指导意义.A fault diagnosis method is proposed for urban rail transit trackside signaling equipment on the basis of signaling equipment fault logs.For Conditional Random Field(CRF)Chinese word segmentation of the fault logs based on a dictionary referring to a specific metro line,combing an existing dictionary of urban rail transit signaling and unknown lexicons identified by statistics-based approach to form the ultimate dictionary related to the line.Owing to irregularity,multi-word synonyms of the records,and considering simplicity and single semantics of the logs,sLDA topic model is used for semantic clustering.Meanwhile,the mapping between the topics of fault phenomena and fault causes is constructed by Naive Bayesian Model for fault diagnosis.With the fault corpus of trackside signaling equipment of a metro line from 2010,2012 to 2017,the results show the method provides aids for operations.

关 键 词:城市轨道交通 故障诊断 sLDA 信号设备 CRF 朴素贝叶斯 

分 类 号:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

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引证文献:

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