基于大数据的动车电气故障预警模型研究

一、基于大数据的动车电气故障预警模型的重要性

1.1 保障行车安全以降低事故风险

依靠大数据分析技术搭建起来的动车组电气故障预警模型，能够对电气系统运行参数实施即时监测，凭借其强大的数据处理能力预估可能出现的风险。一旦牵引电机振动频率出现异常波动状况，该模型就能马上把相关特征信息提取出来并触发警报机制，给检修人员留下足够的时间去开展有针对性的检查与维护工作，进而避免故障在运营期间继续恶化的可能性，从而极大地减少事故发生概率，切实保证乘客的生命财产安全。

1.2 提升运营效率以降低经济损失

基于大数据技术形成的故障预估模型，可以准确搜集电气系统运作数据，做到对设备健康状况的动态监测，并提供预测性保养赋予科学依据。运维人员依照预警消息妥善制订检修计划及资源调配方案，在保证运作安全的前提下达成精准化保养目的。这种方法可以大幅度削减不必要的修理次数，缩减运维花费，而且能够减少由于突然出现的故障引发的列车延误危险，从而改进铁路运输的安全水平和稳定程度，改良整体运作效能并削减潜在经济损失。

1.3 优化维护策略以提升管理水平

依靠大数据技术塑造起来的动车组电气故障预警模型，凭借对大量历史故障数据以及运行记录的深入剖析，可以系统地总结出各种电气设备的失效形式及其服役周期特性。这个模型凭借从多角度展开故障成因分析，给改良检修流程和作业标准提供了科学参照。这种以数据驱动为主的技术方案既改善了电气系统的管控效果，又促使铁路运营维持体系朝着智能化、精细化方向迈进，从而给现代交通行业转型升级提供有力支持。

1.4 驱动技术创新，助推产业升级

创建针对动车电气故障预警的大数据分析模型，涉及很多学科交叉融合，包含大数据处理、人工智能、物联网这些前沿领域。在模型设计的时候，要着重冲破海量数据即时搜集、有效存储、精确分析等关键技术难点，进而促使轨道交通行业有关技术革新发展。要想保证动车电气系统数据能被可靠地搜集并传送到，就要不断改良传感设备性能并完善无线通讯结构；同时为了改进预测精确度，还要研发更新的机器学习算法来加强模型智能化程度。

二、基于大数据的动车电气故障预警模型构建

2.1 数据采集层

数据采集模块的主要任务是取得动车电气系统的关键运行参数，给后续分析提供可靠的数据支撑。它要监测牵引变流器的电压、电流、温度状况，牵引电机的转速、振动频率、温升变动，辅助电源的输出电压、电流等核心指标。这个模块借助布置在各个电气部件里的传感装置来执行动态数据采集，所选用的传感器种类要按照具体的检测需求来决定，比如温度传感器、电流互感器或者加速度计。搜集到的数据通过车载通讯网络传送到地面数据中心，而且要用加密算法保障信息的安全和传输的完整。对于那些对实时性要求比较高的数据，可以利用边缘计算技术预先处理一下，从而改良数据压缩的效率并缩短传输的滞后时间。

2.2 数据预处理层

数据预处理属于增强模型预测精准度的关键流程之一，包含了诸多关键步骤，涉及清洗数据、整合数据、转换数据以及选定数据特征。就数据清洗来说，针对缺失数值，可以采用平均值来填充空缺，用中位数值进行补充，或者是用带有机器学习能力的填补算法开展填补；至于那些不合常规的数据，在使用 Z分数或者箱线图识别方法筛选出来之后再剔除掉，还要借助专业知识判断一下它们是否符合现实情况。

数据合并的目的在于完成各种不同数据资源的统一管理和处理，删除那些重复的信息以及存在差异的格式信息，做到使数据保持一致。当执行数据转换时，往往借助标准化或者归一化之类的处理办法，来调节变量的规模，提升同类别的指标之间的对比能力，像把电压、电流这样的电量属性归类到 0 到 1这个区间之内。特征的选择则是用主成分分析或者因子分析这样的做法来缩减所包含的特征数量，使得整个运算更为简单一些，但还是能维持住基本的信息

内容，从而改善模型的工作效能。

2.3 特征工程层

特征工程的关键之处在于从预处理过的数据当中提炼出能够准确体现电气故障本质的核心属性，如此一来便能明显改善分类模型的性能表现。采取时频域联合分析手段，在时域方面利用均值、方差、峰度以及偏斜度这些统计指标来描述信号的时间分布状况；在频域方面则凭借傅里叶变换或者小波变换把信号从时域转到频域，并从中提取出频谱峰值、能量谱等重要信息，深入剖析信号的频率结构特点。由于动车组电气系统具有较强的耦合性，所以可以选用关联规则挖掘算法，全面探究各个设备参数之间的相互联系，比如牵引变流器温度同牵引电机电流之间的动态互动关系，从而给故障诊断提供更为精确的数据支撑。

2.4 预警模型层

故障预估模型属于系统核心架构，它的设计依靠改良型深度学习框架。鉴于动车组电气系统运行特性需求，选取长短期记忆网络（LSTM）作为基础模型，因为该模型在处理时间序列数据时表现良好，而且可以有效地捕捉数据之间的长期依赖关系，所以被当作基准算法。为了改善预测精确度，针对 LSTM 进行了诸多改良：从输入端看，加入了注意力机制模块，促使模型着重关注故障识别的关键特征；从隐藏层结构来讲，嵌入了残差链接，以此来解决深层神经网络中的梯度消失问题。在模型训练期间，采用交叉验证方法把训练集和验证集分开，经过调整学习率、迭代次数等超参数来完成性能优化，而且融合早停策略防止出现过拟合情况。

2.5 预警决策与输出

这个预警模型通过算出故障出现概率，并联系预先指定的数值来判定是不是触发警报机制。当预测概率超越所设定的阈值的时候，系统就会自动产生包含故障设备、种类以及概率等信息的警报通知，通过短信或者平台推送的形式发给运维人员。同时模型还会生成故障分析报告，把有关参数的历史变动走向和重要特性表现出来，给运维决策提供数据支撑，从而做到迅速找到并处理潜在的风险。平台针对故障给出专门的解决办法，牵涉到原因剖析和修理方案，可以加强应急应对速度。预警系统整合了故障处理的全部流程数据，创建起历史数据库，为优化预警模型并展开深入的故障研究提供可信的根据。

结语：依靠大数据的动车电气故障预估模型很好地体现了大数据技术和人工智能算法在动车电气系统安全监管方面深入融合的可能性。未来的研究可以重点改善模型的即时表现，把边缘计算和云计算技术融合进去，以改进故障预估的即时性和精确度；还可以进一步拓宽它的应用范围，把识别能力扩大到动车的其他子系统，进而形成起全方位的动车综合故障检测体系，为铁路运输的安全高效运作提供更为可靠的保证。

参考文献：

[1] 李巍 ， 宋彦君 ， 湛青 ， 等 . 动车组牵引变流器并联接地故障研究 [J].铁道机车车辆 ，2025，45（01）：94-102.

[2] 王海亭 ， 苏贤达 . 浅谈动车组制动控制系统故障维修对策 [J]. 内燃机与配件 ，2024，（18）：81-83.