摘要：随着我国动车组的大规模建设,动车组在运行过程中的监测数据也在不断的增长,牵引电机对列车的安全运行起着重要的作用,基于目前的数据结合机器学习对牵引电机的故障预测研究意义重大。对比孤立森林、Robust Covariance、One-Class SVM、局部异常因子4种异常检测算法,给出最佳方法,同时结合大量的数据统计分析得到的过滤规则,实现电机故障预测。

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