《表1 ZC关联故障分类测试结果》

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《一种基于统计学模型的城轨信号系统故障诊断方法》

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在长沙轨道交通4号线调试运行阶段对本文方法进行验证应用，通过对8类ZC关联故障进行测试，201组故障诊断测试结果如表1所示。通过验证，可以看到其中列车-ZC通信故障、CI-ZC通信故障、相邻ZC-ZC通信故障和ZC硬件故障的分类诊断准确率均为100%，统计学方法模型对通信类故障、硬件类故障识别率最高；而对列车运行异常和ZC软件故障的分类诊断准确率较低，其中ZC软件故障诊断准确率最低只有84.21%，由于ZC软件故障在故障总体分布中所占比例较低，导致部分该类故障易被误判，本验证应用给调试运行提供了有效数据支撑和判断依据。可见基于统计学的故障诊断模型可以较好地定位故障，有利于提高调试或维护人员的工作效率。