标题：基于大数据的动车组故障诊断方法研究
作者：胡文涛 孟建军
作者单位：兰州交通大学，甘肃 兰州 730070
关键字：大数据；动车组；故障诊断
摘要：近年来，我国高速铁路发展迅速，取得令人瞩目的成就，动车组因为其安全性、高速性、舒适性、准时性、环保性等特性，越来越得到人们的认可。随着动车组大规模的投入运营，目前已经获得了大量的故障诊断与状态监测数据，通过挖掘和利用蕴含在这些数据背后的价值和规律，来进一步指导动车组的运用维修工作，这对于提高动车组的行车安全具有重大意义。为此通过特征提取、数据分析和数据挖掘等方法，运用Hadoop平台，采用一种基于ADASYN-GBDT决策树算法的动车组故障诊断方法，该方法结合了ADASYN算法和GBDT算法的优点，不仅能够弥补数据分布不平衡给故障诊断带来的缺陷，而且还能够解决现阶段动车组故障诊断中的维修不足、维修过剩、设备故障率问题、维修成本高等一些问题，该方法具有一定的理论和现实意义。