【摘 要】
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转辙机是道岔系统的核心设备，其健康状态直接关系到列车运行的安全和效率。受外界环境影响及内部零部件的损耗，设备难免出现异常或故障情况。目前主要通过集中监测系统对转辙机动作的电流和功率数据进行监测，然后依据动作数据来实现故障报警和人工故障确认，提高了现场的维护效率。为了监测维护的直观性和简易性，基于无监督聚类方法对动作监测数据聚类，实现了转辙机故障的可视化分类，为维护人员及时掌握转辙机的工作状态提供了
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转辙机是道岔系统的核心设备，其健康状态直接关系到列车运行的安全和效率。受外界环境影响及内部零部件的损耗，设备难免出现异常或故障情况。目前主要通过集中监测系统对转辙机动作的电流和功率数据进行监测，然后依据动作数据来实现故障报警和人工故障确认，提高了现场的维护效率。为了监测维护的直观性和简易性，基于无监督聚类方法对动作监测数据聚类，实现了转辙机故障的可视化分类，为维护人员及时掌握转辙机的工作状态提供了较好的便利性，也便于维护人员和管理人员对转辙机的整体状态和故障模式进行宏观掌握。由于集中监测系统监测的转辙机数量多、动作数据规模大，常规聚类方案的聚类时间长、执行效率低。随着大数据平台的日益普及，有必要探讨聚类并行化方案来提升聚类效率，更好地满足现场可视化运维的需求。
本文将上述问题作为研究任务，主要完成了以下的工作：
首先，根据转辙机动作功率曲线在不同故障情况下表现的差异，使用聚类分析方法将它们区分开来。因为数据比较驳杂，孤立点和噪声点对聚类结果有不利的影响，提出使用集成学习优化聚类结果，提高分类的准确率，并且提升模型的抗干扰能力和泛化能力。
其次，常规聚类需要把所有的数据加载到内存中使用，数据量很大的时候，面临聚类效果较差，用时较长，甚至无法完成聚类任务的窘境。对此，提出了基于bootstrap重采样的bagging集成聚类的并行化方案。通过在重采样子集上进行并行化kmeans基聚类和集成聚类并行化框架，实现了大规模数据的聚类，并在Hadoop平台上验证了方案的有效性。
最后，针对单一基聚类的不足，提出了多重集成聚类的并行化方案。在重采样子集上引入了三种基聚类算法，得到子集上聚类集成的聚类结果，然后对各子集的聚类结果再次进行聚类集成，得到最终的并行化二重聚类集成方案。通过在Hadoop平台上进行测试，验证该方案的可行性和有效性。
本文方案为转辙机故障可视化分析和运维提供了可行的技术思路，有一定的应用前景。
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