【摘 要】
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交通运输是国之重器、强国之本。作为交通运输的一种,铁路运输凭借其成本低廉、受环境影响小等优点,已经成为人们日常出行和货物运输的重要方式。然而机车一旦发生故障,后果是难以预料的,轻则需要为其支付昂贵的维修费用,重则会造成机毁人亡的严重后果。机车的制动系统是机车的核心结构,因此针对机车制动系统开发一套满足需求的故障诊断专家系统具有重大的意义。另外,机务段工作人员在维修机车之后都会留下详细的诊断记录,在
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交通运输是国之重器、强国之本。作为交通运输的一种,铁路运输凭借其成本低廉、受环境影响小等优点,已经成为人们日常出行和货物运输的重要方式。然而机车一旦发生故障,后果是难以预料的,轻则需要为其支付昂贵的维修费用,重则会造成机毁人亡的严重后果。机车的制动系统是机车的核心结构,因此针对机车制动系统开发一套满足需求的故障诊断专家系统具有重大的意义。另外,机务段工作人员在维修机车之后都会留下详细的诊断记录,在现实工作中这些数据没有得到很好的利用。论文的目标就是借助一些数据挖掘算法,将这些故障记录有效利用起来,从而帮助维修人员更快的定位故障并进行维修。首先,对机车车载安全防护系统（6A系统）和制动系统常见故障做了深入了解,选取合适的故障特征,对数据进行简单预处理之后生成机车故障数据集;然后,使用机车故障数据训练支持向量机（SVM）模型,对机车数据提前分类,可以筛选掉大量异常和无意义数据;最后,使用基于矩阵优化的改进Apriori算法,挖掘机车特征与故障之间的关联规则并构建故障分析树。为了验证研究内容的正确性和可行性,设计并实现了机车故障诊断专家系统,该系统包括机车数据管理模块、知识库管理模块和故障诊断模块,可以自动诊断故障并给出相应的维修建议,提升机务段工作人员的维修效率。对于机车制动系统的常见故障,系统总能正确推断出故障结论,具有一定的实用性。
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