基于感知机学习算法的地铁无线通信故障分析

作者：陈宇磊; 黄晓杰; 邵跃堂; 傅伟清; 吴磊; 程道来; 杨明来^*

来源：城市轨道交通研究, 2019, 22(11): 88-96.

DOI：10.16037/j.1007-869x.2019.11.020

• 地铁
• 无线通信
• 故障分析
• 日志数据
• 无线接入点
• 机器学习

针对上海轨道交通11号线出现的车地无线通信失效的问题,对无线通信故障进行了研究。主要采用机器学习PLA算法(感知机学习算法)相关知识,对无线通信系统中列车运行时产生的日志数据进行分析研究,并使用AP(无线接入点)时间-状态曲线图、AP异常状态统计图和AP告警统计表等3种方式对轨旁通信设备AP运行状态信息进行统计及可视化展示。利用地铁公司提供的真实日志数据,验证了这种故障分析方式的有效性。该分析方式能够帮助地铁工作人员及时发现AP设备隐患、故障并维护,从而改善通信质量、提高通信效率,同时对其他地铁沿线通信故障分析也具有重要的借鉴意义。

• 单位
  上海工程技术大学; 上海应用技术大学