基于hadoop的动车组故障诊断关键技术的研究与实现

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1、將＾踩Ｍ議ｎ＾ＢＥＩＪＩＮＧＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ化学位论文３ｍｍｍ基于Ｈａｄｏｏｐ的动车组故障诊断ＨＨ遲技术漏舶鋪．ｓｉＰｔｉ｜ＰｉＨ菊：：：：：ＭｔＢ‘．《指导教师刘峰教授．ｐ．．龜衣胃表赛交聲：＾確硕±学位论文基于Ｈａｄｏｏｐ的动车组故障诊断关键技术的研究与实现ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｎＫｅｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｆｏｒＥＭＵＢａｓｅｄ

2、ｏｎＨａｄｏｏｐ作者：张博洋导师：刘峰北京交通大学２０１６年３月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：ｋｆ村导师签名；签字曰期：年Ｊ月曰签字曰期：年３月

3、曰／乂中凶分类巧：ＴＰ３０９巧校代码：１０００４ＵＤＣ：密级：公开北京交通大学硕±学位论文基于Ｈａｄｏｏ的动车组故障诊断关键技术的研究与实现ｐＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｎＫｅｙＴｅｃｈｎｏｌｏｉｅｓｏｆＦａｕｌｔＤｉａｎｏｓｉｓｇｇ化ｒＥＭＵＢａｓｅｄｏｎＨａｄｏｏｐ作者姓名：张博洋学号：１３１２０４７９导师姓名：刘峰职称：教授－学位类别：王学学位级别：硕上学科专业：软件王程研究方向：现代铁路信息

4、技术北京交通大学２０１６年３月Ｉ致谢时光甚巧，岁月如梭，转眼已经到了毕业的季节。回首短暂的研究生生活，感触颇多。充实而愉快的研究生生活即将画上圆满的句号，毕业论文是我提交给学校和老师的最后答卷。论文的撰写是两年知识积累的升华和展示，在此完成之一际，谨向路关也、支持、指导和帮助我的老师、同学和家人表示最衷必的感谢。首先，感谢我的导师刘峰老师。师者，传道授业解惑者也，刘峰老师正是用自身的行为论释了这句古语。在此衷必感谢刘峰老师对我的关照和悉也指导。当然，论文的完成

5、除了导师的指导，也离不巧实验室其他老师的帮助。张春老师和张宁老师指导我完成了实验室的科研工作，在学习上和生活上都给予了我很大的关也和帮助，在此向张春老师、张宁老师表示衷必的谢意。其次，在实验室工作及撰写论文期间，赵巍、汲磊举等同学对我论文的研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。同时还要感谢在论文写作期间给予我帮助的各位亲爱的同学和朋友。最后我要特别感谢我的父母，他们的理解和支持使我能够在学校专也完成我的学业，，是我的牵挂，父母永远是我的港湾即使求学异地，仍能感觉

6、到家的温暖。最后，衷也感谢在百忙之中抽出时间审阅本论文的专家教授。ｉｉ北京巧通大学硕古学位论文ＭＭ．摘要随着我国高速铁路近年来的不断发展，动车组已经开始大规模投入使用，现阶段已经积累了海量的动车组运行状况数据并ＷＴＢ数量级增长。如何利用海量的一动车组故障数据进行分析，，并进步指导动车组维修和保养工作这对于动车组故障诊断具有重大意义。然而高速铁路动车组运行状况数据具有多样化、容量大、复杂度高、速度快等特点，传统的数据挖掘算法效率低下，实时性差，已经无法满足目

7、前对于动车组关键部件故障诊断应用的需求。因此本文提出引入Ｈａｄｏｏｐ分布式计算框架，该框架的Ｍａｐ／Ｒｅｄｕｃｅ编程模型能够根据动车组数据的特点有针对性地解决现阶段动车组故障诊断中的存在的不足一，因此有定的理论和现实意义。本文提出了基于Ｈａｄｏｏｐ分布式框架的动车组故障诊断大数据解决方案，并通过对基于Ｈａｄｏｏｐ的Ｃ４．５分类算法的优化为提高动车组故障诊断的效率提供了有效方法，并在实际应用中得到了验证。本论文的工作有Ｗ下几方面：１在分析了ＭａｐＲｅｄｕｃｅ分布式计算框架、分

8、布式文件系统ＨＤＦＳ、数据仓库（）Ｈｉｖｅ等Ｈａｄｏｏｐ核也技术的基础上，给出了基于Ｈａｄｏｏｐ的动车组故障分析大数据解决方案，搭建了Ｈａｄｏｏｐ集群环境。（２）在算法选择上分析了原始Ｃ４．５算法在基于Ｈａｄｏｏｐ平台动车组故障诊断中存在的不足，提出了两种改进算法并分别在准确性及可扩展性方面对原始Ｃ４．５算法进行了性能改进，集群的负载均衡能力得到提高。３将改进后的算法应用于本实验室的动车组故障真实数据场景下，并产生