【摘 要】
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随着我国各地城市轨道交通不断快速发展,与其相关的故障隐患问题越发突出,已经成为影响城市轨道交通正常运营状态的重要原因。各地城市轨道交通运营公司对于可能出现的故障隐患十分重视,多次开展排查整治专项活动。但故障隐患具有突发性,对于不同地区不同设备维修检修的要求都不相同,如果每次故障隐患排查都实现全部覆盖将会大大增加运营成本;同时,不同地区、不同城市的轨道交通运营公司对于故障隐患的记录标准和分级分类标准
【基金项目】
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国家重点研发计划先进轨道交通专项“高速铁路成网条件下铁路综合效能与服务水平提升技术”项目“铁路客货运效益与服务水平提升技术”（2018YFB1201402）课题； 科技部重点研发计划高速铁路成网条件下铁路综合效能与服务水平提升技术（2018YFB1201401）；
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随着我国各地城市轨道交通不断快速发展,与其相关的故障隐患问题越发突出,已经成为影响城市轨道交通正常运营状态的重要原因。各地城市轨道交通运营公司对于可能出现的故障隐患十分重视,多次开展排查整治专项活动。但故障隐患具有突发性,对于不同地区不同设备维修检修的要求都不相同,如果每次故障隐患排查都实现全部覆盖将会大大增加运营成本;同时,不同地区、不同城市的轨道交通运营公司对于故障隐患的记录标准和分级分类标准不统一,有可能造成难以对城市轨道交通故障隐患数据进行标准化管理及科学分析的局面,因此无法高效利用历史故障隐患信息对未来的故障隐患进行预警,寻找科学的方法对城市轨道交通故障隐患进行预警从而能够准确及时指导维护维修十分有必要。本文针对城市轨道交通故障隐患预警问题,根据现有的故障隐患提出分级分类方法,利用爬虫技术获取到的故障隐患数据和城市轨道交通运营公司提供的官方数据相结合,提取与故障隐患相关的有效信息,使用支持向量机模型和BP神经网络模型进行城市轨道交通故障隐患的预警实验,并形成指导运营公司检修维护的案例。通过有效地掌握故障隐患的发生机理,从而提出适用于城市轨道交通运营的故障信息收集和应对方法来解决故障隐患,为其城市轨道交通的运营和维护检修工作提供指导意见。主要完成以下工作:（1）根据现行国家标准、多个城市轨道交通运营公司现行规定以及实地调研结果,在爬虫技术获得的城市轨道交通故障隐患数据辅助下,综合城市轨道交通运营公司提供的官方数据,提出一种故障隐患分类分级方法,为后文的故障隐患预警工作提供基础。（2）利用处理好的城市轨道交通故障隐患数据,基于支持向量机模型实现故障隐患预警实验,在不同维度、不同数据量的情况下,对模型运算的效果进行分析,找出其对模型准确率的影响,从而确定最佳数据维度和最佳使用数据量;在此基础上,测验支持向量机模型和BP神经网络模型对故障隐患的预警效果,对比发现支持向量机模型更加适用于城市轨道交通故障隐患预警。同时,根据预警工作对于数据的进一步需求,提出城市轨道交通故障隐患信息收集方法,指出现阶段故障隐患排查治理存在的问题,针对现有问题提出相应的解决方案,设计出对于不同类型故障的排查治理方法。不仅能更准确详细地收集数据也可以将故障处理的工作责任落实到实处,既能解决当前发生的故障,又可以将收集到的数据运用于未来故障的预警工作,更好地保障城市轨道交通正常运营状态。（3）根据预警结果及排查治理方法,结合城市轨道交通的状态感知分析,挖掘故障隐患预警与智能运维的联系,通过案例应用说明将预警结果和城市轨道交通系统的状态感知结合后,能够对未来城市轨道交通智能运维发展中起到一定指导意义。
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