钟 雁，马海漫，张 春，赵怀昕

(1.北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，高速铁路网络管理教育部工程研究中心，北京 100044;2.天津铁路职业技术学院，天津 300240)

1 引 言

列车故障检测诊断系统作为保证高速铁路运行安全可靠的基础之一，国外高速铁路的安全监控系统正向系统化、信息化和综合化方向发展，日本新干线、法国TGV、德国ICE等都实现了故障检测诊断的微机化［1］.为实现高效的检修作业，提出了在维修基地远程指导维修工作人员进行列车的维修工作或通过专家系统提供维修建议［2］.国内学者应用新的理论、方法和技术对动车组的故障进行探索，如将专家系统、小波变换、神经网络、遗传算法等应用于动车组故障诊断方法的研究中［3，4］.

然而，在动车组车载信息系统与地面信息系统的信息共享方面还存在很多不足.目前，对高速铁路的运行安全进行针对性的研究还不多，利用动车组状态数据对其维修工作的指导作用也不够.随着铁路信息技术深入应用，现已积累了在线运行动车组的海量运维状态数据，如何从中挖掘出有效的信息和知识，为动车组运营安全、故障诊断、维修等工作提供决策支持，是一个亟待解决的问题.

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程［5］.关联规则是数据挖掘的一个重要的研究……