查园园，王亭岭，上官伟,1b

(1.北京交通大学 a.电子信息工程学院，b.轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 100044;2.华北水利水电大学 电力学院，郑州 450045)

近年来我国高速铁路事业突飞猛进，高铁凭借速度快等特点，成为人们不可或缺的代步工具，而如何确保列车在提速的同时能够安全运行，引起了该领域专家学者的关注.列车运行控制系统是控制高铁列车运行的重要设备，且对于目前应用较为广泛的CTCS3-300T型列车来说，列车运行控制系统车载设备的作用更是重中之重[1].一旦设备发生故障，列车的运行效率和运行安全都会受到一定程度的影响，若不能快速准确地定位到故障原因，甚至会造成一定的经济损失.《十三五交通领域科技创新专项规划》中强调要进一步强化高速铁路体系化安全保障技术，因此，快速、高效地定位列控车载设备的故障点成为研究热潮.

目前，车载设备故障信息基本上都是以文本的形式保存，缺乏统一性和规范性，针对该问题，文献[2]提出了基于文本挖掘的故障诊断方法，利用主题模型进行语义上的文本挖掘，进而得到故障文本在降维空间中的表达，以此来提高列控车载设备的故障诊断正确率.文献[3]在现场技术人员经验知识的基础上，采用Labeled-LDA方法对车载设备故障日志进行特征提取，并通过粒子群优化的支持向量机算法对故障信息进行分类，以提高分类的准确性.文献[4]通过对车载设备故障诊断技术发展现……