列车通信以太网故障诊断

作     者：董岳 

作者单位：北京交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王立德

授予年度：2019年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0823[工学-交通运输工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：列车通信网络 列车实时数据协议 简单网络管理协议 支持向量机 故障诊断 特征提取 

摘      要：列车通信网络是列车的中枢神经系统,对于列车的正常运行具有重要意义。随着列车智能化水平的不断提高,列车车载通信网络中需要传输的数据量持续增长,使得列车网络中带宽需求增大,传统的现场总线通信方式已经远远不能满足需要。以太网以其传输速率优势成为未来列车通信网络的研究方向,作为列车通信以太网国际标准的列车实时数据协议TRDP(Train Real-time Data Protocol)则成为新的研究热点。TRDP是未来列车通信网络能否高效可靠运行的保障,但与此同时网络的复杂性又大大增加了维护难度。基于此,本文以TRDP为研究对象,开展其故障诊断方法的研究,搭建了故障诊断平台。主要工作如下:(1)深入分析了列车实时数据协议TRDP架构,研究其通信机制,实现了TRDP过程数据通信,通过传输报文和wireshark抓包软件对报文的采集,验证了TRDP的过程数据通信功能。(2)结合标准以太网简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)及其管理信息库 MIB(Management Information Base),分析列车实时数据协议的SNMP,给出了其包含特征,设计了一种特征提取方法,分别对TRDP特征和交换机特征进行采集,使用PC及ARM设备搭建了 TRDP故障诊断平台。(3)为建立故障诊断模型,在平台上模拟了程序卡顿、设备掉线、网络断开、内存泄漏、程序崩溃、端口未订阅和正常通信等共11种工况,分析故障机理并采集数据集,通过单位化、归一化和降维进行数据预处理,并分析对比了处理效果。(4)结合支持向量机原理,采用了一对一方式实现多分类建立模型,使用交叉验证和网格搜索进行参数寻优,设计了以准确率、精确率、召回率和F值为指标的评价方案,评价结果显示,模型的准确率为92.9%,整体测试集的精确率、召回率和F值均为90%以上,证明故障诊断模型的诊断效果良好。最后对全文的研究内容进行总结,并对下一步的研究方向进行展望。