動車組輪對運用檢測數(shù)據(jù)分析.pdf

1、列車運行速度越高，車輛與線路間的匹配問題就越加復雜。一方面，高速運行下的車輛加劇了對線路的損傷;另一方面線路條件對車輛的安全性以及平穩(wěn)性的影響也愈加明顯。隨著高鐵的多年運營和發(fā)展，現(xiàn)場積累了大量車輛運用相關的歷史數(shù)據(jù)，有必要挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的知識，獲得踏面外形磨耗規(guī)律或尺寸參數(shù)值同車輛運行穩(wěn)定性的規(guī)律，評估或預測車輛與線路的匹配狀態(tài)，指導車輛部門的輪對運用與檢修工作。
　　本文針對某高鐵線路上某型動車組構架橫向失穩(wěn)（轉向架橫向加速

2、度報警）問題，搜集、整理了2014年上半年的構架失穩(wěn)數(shù)據(jù)，匯總了與此相關的LY系統(tǒng)（輪對故障動態(tài)檢測系統(tǒng)的輪對外形尺寸檢測子系統(tǒng)）檢測數(shù)據(jù)以及動車組的運用維修數(shù)據(jù)。利用BASIC編程語言，設計了數(shù)據(jù)結構轉化軟件，將運維數(shù)據(jù)中的非結構化車載診斷文本數(shù)據(jù)轉換為結構化數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)倉庫的理論和方法，將LY檢測數(shù)據(jù)、轉向架失穩(wěn)數(shù)據(jù)和車組的運維數(shù)據(jù)構建成了輪對數(shù)據(jù)新體系，通過分析和操作輪對數(shù)據(jù)新體系中的多維數(shù)據(jù)，獲得了適合進一步進行挖掘的輪對數(shù)據(jù)

3、樣本集。
　　根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的業(yè)務目標，即尋找LY系統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)和構架失穩(wěn)間的規(guī)律，確定了挖掘輪對檢測數(shù)據(jù)樣本集的基本思路，即根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的分類方法，將每個數(shù)據(jù)對象按是否發(fā)生了構架晃動進行分類。根據(jù)該思路，按1∶6的比例篩選出了發(fā)生過和未發(fā)生過構架晃動的數(shù)據(jù)對象集成輪對運用檢測數(shù)據(jù)樣本集，每個數(shù)據(jù)對象共有54個數(shù)據(jù)屬性，并校核完善了數(shù)據(jù)樣本集中存在的錯誤或缺失。利用WEKA數(shù)據(jù)挖掘平臺，對數(shù)據(jù)樣本做了預處理，篩選出了多個不同規(guī)模的屬性

4、子集。利用表現(xiàn)較好的基于規(guī)則的分類算法、決策樹分類算法和集成學習法，分別在不同的屬性子集上建模，對比了不同的樣本屬性子集和分類算法建模的訓練誤差和泛化誤差后，得到了適合現(xiàn)場檢修需求，且便于理解的基于規(guī)則的分類模型。
　　分析上述的分類模型得出以下結論:偏大的輪緣厚度能顯著影響構架橫向失穩(wěn);軸內(nèi)距（或軌距）的變化和較大的踏面磨耗參數(shù)能影響構架橫向失穩(wěn);另外A架的輪徑差表現(xiàn)形式（同相或反相輪徑差）和非動力車廂B架偏大的反相輪徑差也能影