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铁路运输设备是铁路重要的生产性资产,是铁路运输组织活动正常进行的保证,铁路运输设备的健康持续稳定是铁路运输生产活动的重要基础。围绕铁路运输设备的监测与管理,铁路机务、车辆、供电、工务、电务等专业已建设了一系列专业系统,积累了海量的运输设备技术状态数据,并呈爆发性增长趋势,但由于各专业系统独立建设和独立运用,缺乏有效手段对运输设备进行统一管理以及对产生的海量数据进行挖掘分析。本文以铁路运输设备技术状态大数据管理及应用分析为研究重点,全面检索国内外研究现状,了解相关应用案例,分析提出铁路运输设备技术状态大数据平台研究思路,通过开展铁路运输设备技术状态大数据平台相关技术研究,实现运输设备技术状态的全寿命周期履历管理、设备综合监测和状态综合评价,其主要研究内容概括如下:(1)研究分析铁路运输设备技术状态大数据平台的总体需求及业务需求,开展运输设备全寿命周期电子履历管理、设备故障检测监控管理、设备状态监测与分析评价等主要业务流程的研究,并基于UML与Petri网进行了平台的需求建模。(2)通过对Apache、Hadoop、IBM等目前主流的大数据平台架构研究,提出平台总体架构、逻辑架构、功能架构、物理架构、技术架构和安全架构等,为开展铁路运设备技术状态大数据平台的数据整合、存储和分析等奠定基础。(3)围绕铁路运输设备技术状态大数据平台构建方法开展研究,首先研究了基于K-means的设备单元划分方法,为设备技术状态数据管理建立了统一的设备管理规则和标准。其次分别研究了大数据整合实现方法,存储实现方法、可视化实现方法等。(4)在利用大数据进行数据分析及综合应用研究方面,本文基于大数据整合技术汇集了 THDS、TPDS、TADS、TFDS信息,建立车辆轴承故障综合监测模型;之后,研究了基于层次分析法(AHP)的运输设备状态模糊评价模型,并实例验证了模型的可行性。(5)论文最后对铁路运输设备技术状态大数据平台的设计与实现进行了论述,研究了平台设计原则及应用功能,并利用实验环境模拟搭建铁路运输设备技术状态大数据平台,实现平台主数据管理、运输设备全寿命周期履历管理、运输设备状态综合监测和综合评价等主要应用功能。