基于决策树的列车故障智能诊断系统设计(3)
识别与状态预测为目的[3]
。列车故障诊断系统是由车载故障诊断系统和地面故障诊断系统
两个部分组成。车载故障诊断系统是一套安装在列车的实时运行诊断系统，其实质是一个
分布式计算机测控系统，主要分为三个层次：列车诊断中心、车辆诊断装置和设备诊断单
元。而地面故障诊断系统，则是以弥补车载系统的不足之处为主要目的，从而能够更好地
完成列车故障诊断系统的各项任务。
列车故障诊断系统的作用主要有以下四点：
（1）提高列车运行的可靠性和安全性；
（2）为列车文修提供重要的依据；
（3）可检测、显示、记录、存储和分析数据；
（4）为列车的改进和发展提供依据。
1.3 本文的主要内容
本课题的出发点与价值所在正是通过对大量列车设备故障数据的研究， 借助数据挖掘
分类算法中的一个最直观、重要算法——决策树，来设计列车故障智能诊断系统。从而，
提高列车运行的可靠性和安全性，为列车设备的文修提供重要的依据，以及为列车的改进
和发展提供依据。而本课题主要是基于决策树这种较成熟的分类方法应用到实际中，借助
决策树算法以解决具体列车运行时机械产生的故障问题，使列车运行更安全，保护旅客的
生命财产安全。
在本论文的撰写中，首先是在第一章的绪论中阐述了本课题的目的和意义，其中简单
介绍了决策树的概念和决策树算法。 然后介绍了列车故障智能诊断系统在国内外的研究现
状及水平，以及所取得的一些重要成就。在该章中还简单介绍了列车故障诊断系统的定义和组成，以及列车故障诊断系统的主要作用。
在第二章中介绍了列车的故障诊断，该章分为以下三个小节： 列车主要机械部件及常
见故障、常用的列车故障诊断方法和智能诊断技术。其中的常见故障是分析了转子的不平
衡、不对中和碰摩三种典型故障；在常用的列车故障诊断方法中，阐述了振动诊断和声学
诊断；而在智能诊断技术中，则是介绍了专家系统诊断、人工神经网络诊断、模式识别诊
断、故障树分析法和灰色系统理论诊断。
在第三章中则是详细介绍了决策树的概念、决策树的生成过程和决策树的优势，以及
决策树算法中最经典的C4.5 算法与用 C4.5 算法构造决策树的步骤， 并且简要介绍了 PCA
的一些基本理论知识和PCA的假设条件以及 PCA的求解过程。
第四章则是在对列车故障的诊断方法进行研究过后，将决策树理论、C4.5 算法、基
于 PCA的特征融合以及智能诊断技术应用到实际的列车故障诊断系统，设计出一个基于
决策树的列车故障智能诊断系统以及对所设计系统的实现和验证。
最后，在第五章中对本论文进行了所做工作的总结和对本课题的一些后期展望。2 列车的故障诊断
在列车安全保障体系这个庞大的系统中， 列车故障诊断是通过监测列车设备的状态参
数，发现设备的异常情况，分析设备的故障原因，并预测设备未来的状态，相当于对列车
的“体检” ，是保证列车安全的重要关键技术之一。
2.1 列车的主要机械部件及常见故障
列车是由牵引变压器、牵引电动机、整流机组、辅助机组、控制系统、转向架、制动
系统、通风系统等许多分系统组成，而每一个分系统又由许多子系统或部件组成，这些分
系统之间在构造上和功能上都存在众多的联系或耦合作用，随着工况的变化（例如速度、
运行阻力等的变化） ，系统的输入和输出之间的关系也随之发生变化，这就是进行故障诊