列车自动防护系统（Automatic Train Protection,ATP）是保证高速列车安全运行的核心。随着高铁规模的不断扩大,ATP系统数量和运用密度逐年递增。系统既有的运维模式存在故障影响范围偏大、运维策略粗放、资源供需不均衡等问题,严重制约了ATP系统的智能化发展。ATP系统不同于其他铁路信号系统,日常运维具有运用环境复杂、异常响应级别高、维修时机和条件苛刻、多种运维模式交替等显著特点,实现精细化运维的难度较大。因此,应针对ATP系统的运维特点,专门研究其独特的适宜的运维方案,以提升列车自动防护系统的安全保障能力和运维水平。本文基于机器学习方法,围绕ATP系统故障,从运用层面实现了系统实时异常感知;从维修层面实现了系统故障特征提取和故障预测。两个层面有机融合构建了系统智能运维数据服务平台。主要工作和创新点体现在如下几个方面:1)提出了基于长短时记忆神经网络+注意力机制的ATP系统实时异常感知方法。将非结构化的运行日志信息解析为结构化的日志键和向量参数,日志键异常感知抽象为多分类问题,向量参数异常感知抽象为多元时间序列问题。借用长短时记忆神经网络隐藏层巧妙结构设计的记忆单元和门控机制,解决异常感知的相关性问题。引入多头注意力机制,动态计算连接权重,解决异常感知的快速性和并发性问题。随后构建了模型实现的编码-解码架构,以全部正常的日志序列矩阵训练模型,并测试不同参数取值下的模型学习性能,寻找最优模型。实验结果表明,模型准确度为0.981,优于既有的主成分分析、日志聚类和不变量挖掘方法。2)设计了基于决策树的ATP系统故障特征提取机器学习模型。综合故障历史数据分析和现场运维经验,提取系统类型、平均累积走行公里、平均累积运用时长等作为系统故障特征参数,平均累积故障率作为模型输出标签,搭建了统一的模型学习实验框架。利用支持向量机、Adaboost集成学习、人工神经网络和决策树方法,采用10余年真实的故障数据在统一的框架上训练和测试。实验结果表明,决策树学习模型泛化能力最强,准确度达到0.9826,最合适分析ATP系统的故障特征。通过决策树模型可解释性分析,洞察了模型学习的内部机理,揭示了ATP系统故障率变化与多个特征的定量依赖关系,为全生命周期内制定精细化的运维方案奠定了基础。3)建立了基于混沌时间序列的ATP系统故障预测模型。将故障率时间序列随时间演化行为抽象为一个动力系统,通过改进的C-C算法计算嵌入维数和延迟时间,相空间重构一维时间序列至高维空间,利用最大Lyapunov指数判断动力系统的混沌特性,恢复奇异吸引子。随后采用支持向量机回归方法拟合预测点与相点之间的复杂函数关系,分别采用交叉验证、粒子群算法、遗传算法等寻找最优参数,并使用不同的核函数比较模型性能。实验结果表明,交叉验证方法获得最优的惩罚系数、松弛变量和线性核函数参数,模型泛化能力最强,决定系数达0.9782,优于支持向量回归预测模型。4)设计了ATP系统智能运维数据服务平台。基于马科维茨现代组合管理理论方法,评估系统设备的收益和风险,提出了风险最低且收益最大的最佳均衡运维策略,得到了不同类型ATP系统子设备的运维资源分配权重。构建了车地联合的ATP系统智能运维架构,设计运维数据服务平台的层次化结构,自动生成每个ATP系统全生命周期内的精细化运维策略,包括动态的运维时机、运维内容等,验证了新的运维模式实际场景应用的有效性和可行性。综上,本文以ATP系统故障为纽带,通过智能分析实现了全生命周期内的系统状态预示和精准运维,为现场提供了一种新的运维模式,弥补了既有方式的不足,丰富了ATP系统智能化场景应用。