基于故障树和贝叶斯网络的动车组走行部运用可靠性分析方法

为克服故障树分析法对事件二态性假定的局限,根据故障树与贝叶斯网络的映射关系(事件—节点、逻辑门—连接强度),将动车组走行部故障树中的事件看作是贝叶斯网络中的节点,采用多维变量描述节点(事件)的多态性;将与故障树中逻辑门对应的贝叶斯网络连接强度用相应的条件概率表示,计算系统故障的概率分布.对动车组走行部基础制动系统故障概率分布的计算分析结果表明,考虑事件的多态性和逻辑关系的不确定性,综合利用故障树分析法和贝叶斯网络法能有效提高动车组走行部运用可靠性分析的质量,推算出的系统故障概率分布更为准确.     

FFTA与BN在ZPW-2000A轨道电路故障诊断中的应用分析

将FFTA(Fuzzy Fault Tree Analysis,模糊故障树分析法)应用到ZPW-2000A轨道电路系统的故障诊断分析之中,可以解决系统各部件之间具有不确定性的联系以及各部件的故障概率数据较少,无法精确获得的问题。将模糊逻辑理论引入到FTA(Fault Tree Analysis,故障树分析)中,使传统的FTA具备了处理模糊信息的能力。再根据模糊故障树构造BN(Bayesian Networks,贝叶斯网络),利用BN的双向推理功能计算出ZPW-2000A系统的故障概率,并可以寻找出最有可能导致系统发生故障的原因。     

基于贝叶斯网络和证据理论的地铁运营结构健康风险评价

地铁运营过程中会产生多种病害,使结构健康出现风险,威胁地铁正常运营,有必要采取适时监控和定期评价等方式加强管理和养护。已有的评价方法多依赖专家经验,存在决策评价不及时或不准确等不足,将证据理论的不确定性概念引入贝叶斯网络模型中,在利用证据理论解决贝叶斯网络中不确定性的同时,很好地处理实际工程中的多态风险问题,并进行正向推理与反向诊断,确定系统中比较薄弱的根节点,提高整个风险系统的稳定性和可靠性。以武汉长江隧道为例,利用正向推理计算其地铁运营结构健康风险的信任概率和释然概率,确定其风险状态为基本安全,并确定重要度、灵敏度较大的根节点,即裂缝面积、渗透水量、拱顶水压力过大作为降低系统风险的决策节点,降低系统风险并提高系统可靠性。     

地铁牵引供电系统失效的故障树分析

统计分析了地铁牵引供电系统常见故障及其产生原因,建立了地铁牵引供电系统失效故障树模型。基于行列式法对故障树模型进行定性分析,获得导致地铁牵引供电系统失效底事件的最小割集。利用最小割集对故障树模型进行定量计算,得到地铁牵引供电系统的不可靠度、平均无故障运营时间,以及底事件的结构重要度和概率重要度。据此分析,断裂、磨损及放电故障最易导致地铁牵引供电系统失效,且此3类故障主要集中发生在受电弓及接触网关键节点等处,故应加强对受电弓及接触网关键节点的维护与检测。     

基于动态贝叶斯网络的接触网系统可靠性研究

针对传统可靠性研究方法在进行接触网系统可靠性建模与分析时存在的不足之处,利用动态贝叶斯网络技术对接触网系统在考虑维修因素和不考虑维修因素情况下的可靠性进行动态估计,并识别出系统的薄弱环节.在建立接触网系统故障树模型的基础之上,根据故障树中逻辑门向动态贝叶斯网络的映射规则,建立接触网系统的动态贝叶斯网络模型.利用动态贝叶斯网络的双向推理功能对模型进行求解,正向推理得到接触网系统可靠度和可用度随时间的动态演变规律,并进行比较分析;反向推理完成对接触网系统的故障诊断,找到影响系统可靠性的薄弱零部件.研究结果表明:所提方法能够很好地描述接触网系统的动态特性和可维修性,分析结果可以为系统的智能维护、日常检修提供参考.     

基于贝叶斯网络推理的列车可靠性评估方法

基于复杂网络理论建立了城市轨道列车的系统可靠性网络模型,提出了一种基于贝叶斯网络推理的系统可靠性评估方法。其中,为解决计算时不可量化的参数问题,提出了去权去方向化处理方法。对列车受电弓系统建模和计算结果表明,基于贝叶斯网络理论的系统可靠性评估方法可作为实用的建模和分析方法应用于城市轨道列车机械系统的可靠性分析。     

基于贝叶斯网络的地铁牵引变电所可靠性分析

地铁牵引变电所作为城市轨道交通系统的关键环节,其可靠性研究对保障系统安全稳定运行有着重要意义。为了对地铁牵引变电所(简称:变电所)展开可靠性评估,利用GeNIE仿真软件,基于贝叶斯网络,构建了典型变电所静态下的可靠性模型,计算了变电所的初始故障概率;利用动态贝叶斯网络对典型变电所在时间维度上展开可靠性分析,精确地计算了变电所失效概率随时间变化的曲线;利用贝叶斯网络的双向推理功能找到变电所的薄弱环节,对变电所关键节点的识别、维护以及网络结构设计优化具有一定的意义。     

基于现场数据统计的计算机联锁设备寿命分析

计算机联锁系统是铁路信号的核心技术装备,满足其系统可靠性要求的设备寿命一直是人们关注的焦点。为计算设备寿命,针对某型计算机联锁设备的故障数据及站场维护数据进行筛选、匹配和分析,并根据各部件的有效故障数据预测失效分布函数;采用故障树分析方法,对涉及联锁设备可靠性的安全部件构建故障树,分析系统子事件的失效组合,找到最小割集;根据有效故障数据确定各硬件设备进入损耗故障期的时间,并采用相关系数优化法计算各威布尔分布的系数,进而对该型机算计联锁系统的可靠性及预期寿命进行计算和分析。     

基于模糊贝叶斯网络的铁路时间同步网可靠性分析

铁路时间同步网是结构复杂、覆盖面广阔、关键设备冗余的可修安全苛求系统,其中普遍存在共因失效现象。为了量化铁路时间同步网安全风险并识别薄弱环节,本文基于模糊集理论,利用模糊语义及模糊排序法量化基本事件的条件概率,然后使用贝叶斯网络构建铁路时间同步网可靠性模型并进行了可靠性评估。通过计算系统故障条件下各个单元的不可用度,更能实际的识别系统薄弱环节。铁路时间同步网的实例分析表明,模糊贝叶斯网络对于分析铁路时间同步网可靠性是切实可行的,不考虑共因失效会导致可靠性分析结果偏于乐观,计算得出的铁路时间同步网可靠性客观反映了铁路时间同步网目前的安全状况。重要度分析结果表明,光纤及一级同步网设备失效是引起铁路时间同步网的关键事件,因此加强对其维护检查能够有效降低事故的发生概率。     

基于贝叶斯网络的接触网运行可靠性分析

将贝叶斯网络法应用于接触网系统的可靠性分析中,结合项目调研结果和故障树分析法,建立了在役接触网系统及其关键元部件的贝叶斯网络模型并进行了可靠性分析,找到了影响系统可靠性的薄弱环节与主要因素,最后给出了提高接触网运行可靠性的几点建议。     

基于FTA的站台门门机系统可靠性分析

采用故障树分析法(FTA)对地铁站台门的门机系统进行可靠性分析,以郑州地铁1号线一期故障数据为基础,结合门机系统结构特点建立门机系统故障树,通过定性定量分析得出顶事件故障概率,根据重要度计算结果找出门机系统典型故障原因和薄弱环节,提出站台门门机系统故障优化方案,确保门机系统工作安全可靠。     

基于动态贝叶斯网络的CTCS-3级ATP系统可靠性分析

针对传统可靠性分析方法在分析CTCS-3级ATP系统可靠性时存在的不足,采用动态贝叶斯网络模型对其进行可靠性分析。首先,根据CTCS-3级ATP系统的结构与功能建立其故障树模型,并将故障树模型转化为相应的动态贝叶斯网络模型。然后,综合考虑维修、共因失效等因素,对ATP系统进行可靠性分析。结果表明:利用动态贝叶斯网络双向推理的优势对ATP系统进行可靠性分析,不仅可以计算出系统的可靠度,而且可以有效地识别系统的薄弱环节;在可靠性分析过程中,如果忽略共因失效和维修因素对ATP系统可靠性的影响,将导致分析结果偏差过大。通过诊断推理得到,除双系冷备单元外,列车接口单元是ATP系统的薄弱环节,因此加强对其维护检查能够有效降低事故的发生概率。     

基于高速铁路的GSM-R通信无线覆盖的可靠性分析

高速铁路的GSM-R通信无线覆盖的可靠性分析是保证列车安全、高效运行的技术手段之一。抽象出胶济线GSM-R网络结构,利用故障树分析法,根据各个网络节点的可靠度,计算出整个系统的可靠度。胶济线GSM-R网络覆盖采用单网交织冗余覆盖方案,铁路沿线基站设置的比较密集,根据故障树定量分析法,求出顶事件发生概率的近似值,根据某厂家提供的相关产品参数,得到GSM-R网络主要单元节点的可靠度预测值。     

基于动态贝叶斯网络的动车组牵引传动系统可靠性分析

针对传统可靠性分析方法对动车组牵引传动系统可靠性分析时存在的局限性，采用动态贝叶斯网络（DBN,Dynamic Bayesian Network）对其进行可靠性分析。建立动车组牵引传动系统的动态故障树，按照DBN转换规则，将动态故障树映射为DBN；综合考虑动车组牵引传动系统的动态特性和可维修性，利用DBN的正向推理得到系统可靠度和可用度随服役时间动态变化的规律，利用DBN的反向推理识别系统薄弱环节。对实例进行分析，结果表明：DBN能够全面刻画动车组牵引传动系统的动态特性和可维修性，有效地识别系统薄弱环节，可为运行风险评估和可靠性评估提供参考依据。     

基于贝叶斯网络的全自动运行系统弹性评估

结合列车全自动运行系统的弹性评估,提供一种基于贝叶斯网络模型的评估方法。根据列车故障前后的 性能变化曲线,总结系统弹性的 4 种能力,探究影响这些能力的相关因素,为影响因素的定量选取合适的评价指 标,作为贝叶斯网络的最底层节点。对指标制定打分表,获取专家的打分结果作为指标层的先验概率输入,同时 选择恰当的隶属度公式作为条件概率的计算方法,获得贝叶斯网络的条件概率表,建立列车全自动运行系统的贝 叶斯网络模型,定量评估系统弹性,同时对目标节点进行敏感度分析,提出提升弹性的改进建议。     

微机控制直通电空制动系统的FMEA和FTA分析

分析了系统可靠性分析法中EVIEA和FTA各自的优点,探讨2种方法相结合分析复杂系统可靠性的可行性,进而以某微机控制直通电空制动中的非常制动系统为研究对象,分别运用FMEA和FTA对其进行分析,给出了FMEA分析表并建立了系统的故障树模型;根据布尔代数的运算规则对故障树进行了逻辑简化,得出了系统部件故障的最小割集;利用最小割集对所建立的故障树进行定量计算,得出了系统的可靠性指标.     

基于故障树—蒙特卡洛方法的动车组可靠性分析

建立CRH2型动车组系统及其走行子系统、牵引传动子系统、制动子系统、高压电器子系统、辅助供电子系统以及网络控制子系统的故障树,在此基础上运用蒙特卡洛方法和MATLAB软件,对动车组的可靠性进行仿真分析.结果表明:基于故障树分析的蒙特卡洛仿真方法能快速、准确地计算动车组整车的可靠性;当动车组各基本部件发生故障的概率服从指数分布时,整个动车组系统发生故障的概率也服从指数分布;动车组最重要的3个分系统依次为空气供给分系统、接地保护开关和高压设备箱分系统以及牵引传动分系统.     

TYJL_ECC容错计算机联锁系统的可靠性评估

TYJL—ECC计算机联锁控制系统主要包括非故障-安全要求的操作表示、维修接口层以及有严格故障-安全要求的逻辑运算层、采集驱动层。其中逻辑运算层和采集驱动层的可靠性决定了整个系统的可靠性,对其进行系统的故障树分析。基于故障树对系统可靠性评估的一般步骤,依照本系统的典型配置和实际工作过程,定义系统的故障模式。依据相关标准对构成本系统的最基本的功能模块进行可靠性预测。根据故障模式和可靠性预测建立系统的故障树。根据马尔可夫过程的特性,对与门、或门及三取二逻辑进行定量计算。从而可计算出整个系统的失效率和平均修复时间。经计算所得系统的平均故障间隔时间符合铁道部规定。研究表明,TYJL—ECC容错计算机联锁系统具有很高的可靠性和安全性。     

基于超椭球Markov的列车控制中心剩余使用寿命预测

为研究设备可用度对列车控制中心（TCC,Train Control Center）的影响和预测TCC的剩余使用寿命（RUL,Remaining Useful Life）,降低TCC的故障发生率,确保车辆安全运行,构建TCC动态故障树模型。通过引入Markov理论,将其转化为Markov模型,设计了TCC可用度评估与RUL预测方法;考虑了TCC的失效率和共因失效,利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论对失效数据作数据融合处理,得到TCC设备初始故障区间概率;在此基础上,采用超椭球模型约束设备初始故障区间概率,得到更加精确的底事件故障区间概率;画出Markov状态转移图,用矩阵推导出TCC可用度和RUL的函数关系式,且对可用度的计算还考虑了维修因素。以兰州—乌鲁木齐客运专线某TCC数据作为分析案例,用该方法计算TCC及其各设备的可用度,并预测TCC的RUL。结果表明：与通用方法相比,评估结果相同,但评估信息更丰富。     

梯形高可靠列车通信网络冗余结构分析

文章构建了一种高可靠的列车通信网络梯形冗余结构的组网方案,分析了该网络的故障保护及冗余切换机制。针对梯形网络这种复杂列车通信网络,提出了一种基于K-端连通性检测简化的动态故障树分析方法,并利用二元决策图简化了故障树计算过程。文章提出的算法综合考虑了通信网络中系统结构、组件的动态修复情况以及拓扑结构对于网络可靠性的影响,简化了故障树模型建模和计算过程。文章采用提出的算法对梯形冗余网络可靠性结合具体算例进行了演算分析。计算表明该梯形冗余网络在相同情景下平均故障间隔时间比采用PRP延长1 513.32 h,比采用HSR延长5 034.61 h,可靠性明显提高。文章构建的组网方案以及提出的可靠性建模方法可为高可靠列车通信网络的网络结构设计与可靠性分析提供新思路。