【摘 要】
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研究故障的频率特点及持续时长对实现高速铁路(HSR)故障的预测以及提高实时调度指挥水平具有重要作用。基于我国高速铁路2014—2015年故障发生实际数据,分析多条线路故障发生
【机 构】
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西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室; 西南交通大学综合交通运输国家地方联合工程实验室; 滑铁卢大学铁路研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(71871188);国家重点研发计划(2017YFB1200701);西南交通大学博士研究生创新基金资助(D-CX201827)
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研究故障的频率特点及持续时长对实现高速铁路(HSR)故障的预测以及提高实时调度指挥水平具有重要作用。基于我国高速铁路2014—2015年故障发生实际数据,分析多条线路故障发生频率的时空分布特点;将故障根据其致因类型分为7大类别,统计分析每类别故障持续时长,探索各类型故障持续时长的分布特征;利用对数正态分布、韦伯分布以及伽马分布拟合各类型故障持续时长,并通过柯尔莫可洛夫-斯米洛夫(K-S)检验方法对各模型拟合效果进行检验。结果表明:故障频率分布具有明显的时空差异性;对数正态分布是拟合度最好的模型,各类故障持续时长均可认为服从对数正态分布。
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