【摘 要】
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伴随使用年限的增长,高速动车组的运维检修需求日益增加,较高的运维成本也逐渐成为制约高速铁路可持续发展的关键因素之一。列车通信网络作为高速动车组的重要子系统之一,承担着传输控制、诊断和通信等数据的重要任务。但当前列车通信网络缺乏有效的状态监测手段,无法准确评估网络健康状态,计划检修和事后检修的维修方式可能造成维修时机滞后、维修过度以及维修成本居高不下的状况。因此,在保障列车安全高效运行的前提下,对列
【基金项目】
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国家铁路集团科技研究开发的重点课题——“列车通信网络实时状态感知与健康管理方法研究”（项目编号:2017J008-K）； 横向课题:“列车通信网络健康诊断系统研发”（项目编号:SRI2019070）； 横向课题:“列车网络质量分析装置研究”（项目编号:E19L00070）；
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伴随使用年限的增长,高速动车组的运维检修需求日益增加,较高的运维成本也逐渐成为制约高速铁路可持续发展的关键因素之一。列车通信网络作为高速动车组的重要子系统之一,承担着传输控制、诊断和通信等数据的重要任务。但当前列车通信网络缺乏有效的状态监测手段,无法准确评估网络健康状态,计划检修和事后检修的维修方式可能造成维修时机滞后、维修过度以及维修成本居高不下的状况。因此,在保障列车安全高效运行的前提下,对列车通信网络（Train Communication Network,TCN）进行状态监测和健康评估,成为高速动车组故障预测与健康管理（Prognostics Health Management,PHM）系统的热点研究问题之一。本文以列车通信网络为研究对象,立足于解决网络状态监测与健康评估相关问题,为实现“状态检修”提供了理论依据。论文的主要研究内容如下:（1）在深入研究列车通信网络通信协议和故障机理的基础上,以多功能车辆总线（Multifunction Vehicle Bus,MVB）为主要研究对象,采集网络状态数据,从时域、频域、统计量信息中进行特征提取,并采用卡方检验的方法从中选取与网络状态相关性最大的特征,组建网络状态特征集合。（2）为了及时发现网络异常,避免网络状态恶化,提出了一种基于集成学习的列车通信网络状态监测方法。为了克服个体学习器性能不足的缺陷,提高算法泛化能力,采用i Forest（Isolation Forest）、SOM（Self-organizing feature Map）和SVDD（support vector domain description）3种基分类器,通过加权投票方式进行异构集成,用于准确监测列车通信网络的现有状态。（3）针对现有维护方式无法评估网络健康状态,从而导致过度维修或维修滞后的问题,提出了一种基于LOF（local outlier factor）的列车通信网络健康评估方法。通过LOF算法得出网络设备的健康因子后,依据拉依达法则建立百分制健康度函数,得到不同网络节点的健康度。考虑到各设备节点对整体网络影响程度的不同,基于熵权法赋予设备不同的信息权重,加权平均得到网络整体健康度,实现网络的状态量化。为便于网络状态监测和可视化,根据阈值划分网络健康等级,为维修决策提供理论依据。（4）通过搭建实验平台,实现串联、并联、无端接、串扰、断路等常见故障的注入,验证了状态监测和健康评估方法的有效性。为便于现场工作人员的使用,设计可视化的上位机软件,并完成了相关模块的功能测试。
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