随着全国各大城市的地铁建设速度和规模不断增大,地铁在优化城市区域布局并改善城市交通拥堵问题中扮演着越来越重要的角色。刚性接触网作为地铁牵引供电系统中重要的无备用行车设备,其健康状态直接影响着地铁电客车的准时安全运营。随着刚性接触网服役时间的增多,地铁运营公司积累了大量的检修相关数据。将这些数据集成在一起进行多维数据信息的挖掘对刚性接触网健康状态评价和维修决策具有重要指导意义。但是由于刚性接触网的设计参数、实时监测、在线检测、维修日志等数据的记录方式和储存结构各异,将这些数据集成一起面临着困难。为有效解决多源异构数据的集成管理问题,本文通过数据仓库相关技术,基于目前地铁运营公司的业务数据,构建刚性接触网数据仓库。本文的主要研究如下:首先,研究地铁运营公司的检修规程和业务数据的管理现状,了解刚性接触网运维过程中产生的业务数据,分析业务数据在记录和储存方式中存在的问题。为解决数据描述不规范统一的问题,基于检修规程制定刚性接触网数据编码规范。研究刚性接触网数据仓库总体建设需求,以编码规范为原则按选择主题、声明粒度、确定维度表、确定事实表设计四个步骤进行数据仓库概念模型的设计。明确了刚性接触网数据仓库的四个主题:固有参数、故障参数、检测参数、维修参数。各主题数据集市的星形模型明确了事实和维度的字段名以及主外键关联。根据数据源实际情况设计数据抽取、数据转换、数据加载(Extract-Transform-Load,简称ETL)的程序流程。然后,结合实际业务数据在Oracle数据库系统中进行数据仓库物理模型的搭建,明确字段名的数据类型和长度。基于ETL的流程设计完成故障数据的ETL作业过程。将源数据抽取并转化为拥有一致性维度的标准化数据,加载到数据仓库的故障参数主题数据集市中。最后,基于Power BI商业智能软件开发数据仓库的可视化应用。构建的刚性接触网故障数据可视化平台包括线路、故障类型、故障状态、责任部门四个模块。各模块的多维数据可通过切片、上卷、下钻操作进行直观的信息可视化呈现。