一种基于多工况轨道交通列车运维大数据的碳滑板异常磨损预警方法

本发明公开了一种基于多工况轨道交通列车运维大数据的碳滑板异常磨损预警方法，属于轨道交通列车技术领域，包括以下步骤：S1、数据采集，S2、数据预处理，S3、特征工程，S4、模型构建与训练，S5、实时预警，通过充分考虑轨道交通列车运行过程中的运行速度、线路条件、天气状况、负载等多种工况因素，并对多工况运维大数据进行分析处理，能够更全面地反映碳滑板的磨损情况，提高预警的准确性和可靠性，同时借助大数据采集和处理技术，实时获取海量运维数据并进行深度分析挖掘，可发现传统人工检查和单一传感器监测难以发现的异常磨损特征和规律，实现对碳滑板异常磨损的早期预警。