基于轴温动态阈值的列车轴承故障预测

随着我国高铁的飞速发展,列车运行安全面临日益严峻的挑战,列车转向架作为列车核心部件不允许出现问题,因此对列车转向架轴承故障预测具有十分重大的意义。本文研究基于轴温动态阈值的列车轴承故障预测,提醒列车相关人员进行关注并采取处置措施,保障列车运行安全。     

基于一车一协议配置化Spark实时流数据解析的研究与应用

根据Spark的优势对动车组WTD现车数据实时解析进行深入研究.将Spark与DRWTD车地通讯协议充分融合,创新研究并设计基于一车一协议可配置化的spark实时流数据解析方案,并在故障预测和健康管理系统中应用.     

聚类支持下决策树模型在动车组空调故障检测中的应用

随着高铁的快速发展,人们对乘车环境的要求也越来越高。列车空调系统运行于列车高速振动环境下,性能极易下降且定期检修成本巨大,高效准确的空调故障检测尤为重要。本文用K-means聚类对空调数据进行分类,找到明显异常的类别并与业务部门确认后找到真正的空调系统故障数据,并对故障数据进行标记,利用CART决策树建立空调故障检测模型。