Volume 3,Issue 7
基于可视化规则引擎的轨道交通车辆智能预警系统研究
—— 以CJ6型动车组为例
针对轨道交通车辆预警规则变更频繁、硬编码开发响应滞后且维护成本高的难题，本文提出一种基于Drools 可视化规则引擎的智能预警方法，并以CJ6型动车组为例开展应用研究。其核心创新在于，通过图形化规则编排界面，将复杂的运维经验抽象为可拖拽的“参数节点”与“函数算子”，并自动编译生成标准DRL 文件热加载至诊断引擎，实现了业务逻辑与底层代码的深度解耦。实车测试表明，该系统能稳定处理单列车15475个测点、每秒数万条数据的并发流，99分位规则判断延迟仅91ms，故障上传端到端延迟控制在672ms 以内，CPU 平均使用率低于10%，全面满足车载环境实时性与可靠性要求。该研究为构建高灵活性的轨道交通智能运维体系提供了可行的技术路径。
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