铁路地面信号设备时间同步系统可靠性分析

为了量化铁路地面信号设备时间同步系统安全风险并识别薄弱环节,采用专家判断和模糊集理论相结合的方法量化基本事件的条件概率,将系统故障树模型映射为贝叶斯网络,以此构建铁路地面信号设备时间同步系统可靠性模型,对系统进行可靠性评估.通过计算系统故障条件下单元的失效率,识别系统的薄弱环节.诊断推理分析表明,光纤及通信前置服务器是引起铁路地面信号设备时间同步系统失效的关键事件,因此,加强对其维护可有效降低事故的发生概率.     

基于贝叶斯网络推理的道路网络级联失效仿真

针对道路网络级联失效与其它复杂网络相比具有的特殊性,基于贝叶斯网络推理,融合驾驶者出行先验及出行信息,研究了道路网络级联失效的演变机理及演变过程.编制MATLAB程序生成基于道路网络的贝叶斯网络结构,根据贝叶斯网络参数学习 MATLAB程序,学习了驾驶者感知路段属性变化;给出了仿真算法,仿真了贝叶斯网络推理中不同出行先验权重,以及出行信息量对道路网络属性及级联失效的影响.结果表明,贝叶斯网络推理可以较好地反映驾驶者出行路段选择对道路网络级联失效的定量影响,为研究道路网络级联失效提供了新的研究思路和方法.     

TYLK-Ⅰ型车站列控中心系统的研究

车站列控中心是中国列车控制系统(CTCS)的地面设备之一,是铁路运行速度提高到200km/h的关键控制设备.本文在介绍CTCS结构和车站列控中心与其它关键信号设备连接的基础上,以TYLK-Ⅰ型车站列控中心系统为例,对其系统结构、主要功能及关键技术进行了分析和实现.车站列控中心根据调度命令、进路状态、线路参数等产生进路及临时限速等相关控车信息,通过有源应答器及轨道电路传送给列车.多次测试表明,TYLK-Ⅰ型车站列控中心完全能够满足在既有线提速到200km/h的条件下对列车实行安全控制的需求.     

基于贝叶斯网络的CTCS-3级列控车载系统韧性

为弥补现有指标的不足，引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级（China train control system-3）列控车载子系统运行稳定性的测度指标. 提出了车载子系统韧性量化评估方法，构建了基于贝叶斯网络（Bayesian network, BN）的韧性评估模型，并定义了5种基于韧性的部件重要度指标；进一步利用贝叶斯网络双向推理功能，计算了车载子系统在不同扰动情景下的韧性及部件重要度指标. 研究结果表明:韧性可全面描述车载子系统抵御扰动和从扰动中恢复的能力，非常态事件扰动下，韧性与可用性指标存在明显差异；不同扰动情景下系统韧性明显不同，扰动发生时，车载子系统面临磁暴影响时的韧性为0.8017，而遭遇雷电时的韧性为0.8819，面临冰雪扰动时的韧性为0.9880；部件重要度存在情景依赖，同一部件在不同扰动情景下重要度排序可能不同，且可能随时间动态变化.      

基于区间数学理论和贝叶斯网络指标灵敏度分析

针对航空公司安全质量管理体系(SQMS)中风险识别与可靠性改进问题,文中提出基于区间数学与贝叶斯网络的灵敏度分析方法.给出了衡量航空公司安全状况的指标;借助贝叶斯网络建立指标关联网络,结合先验知识进行参数学习以获取条件概率;通过贝叶斯双向推理机制和区间数学理论分析不同区间内重要指标与系统整体安全状况间的扰动关系;基于扰动分析结果对各指标进行灵敏度排序以识别风险并指导可靠性改进工作.实例分析验证了基于区间数学与贝叶斯网络的指标灵敏度分析方法的有效性.     

燃料电池发动机故障诊断专家系统设计与研究

针对自主研发的60 kW车用燃料电池发动机的可靠性与安全性要求,结合实际研发经验和燃料电池的工作机理,设计了其基于故障树的故障诊断专家系统.根据其常见故障模式,建立了系统的故障树模型,用字段和代码表示各节点的树状层次关系从而构建知识库,通过模糊产生式规则对知识进行表达,采用正向推理方式实现系统的推理,并基于VC++语言开发出了燃料电池发动机的故障诊断专家系统.该系统人机界面友好、知识库维护方便,具有一定的自学习功能.最后,以氢气供给子系统失效为诊断实例,阐述了系统的故障诊断过程并验证了其有效性和实用性.     

高速公路尾随相撞事件的贝叶斯网络致因分析模型

应用上海市高速公路1104条事件数据,基于专家知识和数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习;运用团树传播算法进行推理分析。研究了上海市高速公路尾随相撞事件类型与不同道路环境条件之间的关系。在验证贝叶斯网络模型的有效性后,系统分析事件致因,并提出改进措施。发现重大尾随相撞事件易发生在大中型车与小型车之间;夜间易发生大中型货车的重大尾随相撞事件,尤其是凌晨0时至6时;路表潮湿状态下的非普通路段上易发生大中型客车的重大尾随相撞事件。结果表明贝叶斯网络建模能够更好的反映事件致因因素的多维性及关联性,是交通事件致因分析的有效方法。     

轨道交通网络级联失效影响范围研究

轨道交通系统因多因素干扰引发客流集中、车站拥挤，并相继传播至周边车站，形成级联失效. 把握拥挤在轨道交通网络的传播范围，是减少交通突发事件影响的基础. 基于轨道交通拥挤传播机理分析，将物理结构、网络初始交通状态、客流量融合进耦合映像格子模型 (Coupled Map Lattice，CML)中，通过历史客流数据量化参数，构建轨道交通拥挤传播模型，展开3 种不同情景下拥挤传播过程分析. 实例验证结果表明，轨道交通车站的初始状态、耦合系数对拥挤传播影响显著，网络结构对拥挤传播范围的影响并不明显. 根据网络结构、初始值和耦合系数，可以掌握拥挤传播规模，识别拥挤车站的影响范围，有助于提高轨道交通系统的可靠性.     

基于SOA的协同设计网络性能优化

为了优化协同设计网络的服务性能,引入服务容器分层注册机制和基于服务质量(quality of service,QoS)的动态消息路由访问策略,提出了面向服务体系结构中的企业服务总线改进模型.该模型通过构建服务容器间的树形结构关系,用深度优先搜索法实现服务查找,将查找范围限定在以服务请求容器和服务注册容器为叶节点的最小子树,增强了局部注册访问性能,减少了中心总线的请求负荷和网络开销,并在QoS加权算法中综合当前测试数据和历史数据进行服务评估,以获取高质量的动态服务.应用实例表明:当并发访问量较大时,改进模型的平均响应时间比现有全局注册模式减少30%以上,并且在网络服务质量变差时能自动调整路由恢复到良好状态,提升了协同设计系统的效率.     

区域物流网络规划研究现状及若干关键问题

合理的区域物流网络是提高物流运作效率、促进区域经济发展的重要条件.提出了区域物流网络规划＂中心扩展＂和＂中心吸附＂的研究思路,以及将数学优化模型与地理信息技术（GIS）有机结合的研究方法.进而指出区域物流网络规划研究中,区域尺度范围确定与划分、企业物流运营网络规划、区域跨界物流整合与优化、区域物流波及效应与摄动效应、区域物流网络动态演化机理及动力机制等,今后特别值得关注的一系列重要问题.     

Reliability analysis of electrical system of computer numerical control machine tool based on bayesian networks

The core of computer numerical control (CNC) machine tool is the electrical system which controls and coordinates every part of CNC machine tool to complete processing tasks, so it is of great significance to strengthen the reliability of the electrical system. However, the electrical system is very complex due to many uncertain factors and dynamic stochastic characteristics when failure occurs. Therefore, the traditional fault tree analysis (FTA) method is not applicable. Bayesian network (BN) not only has a unique advantage to analyze nodes with multiply states in reliability analysis for complex systems, but also can solve the state explosion problem properly caused by Markov model when dealing with dynamic fault tree (DFT). In addition, the forward causal reasoning of BN can get the conditional probability distribution of the system under considering the uncertainty; the backward diagnosis reasoning of BN can recognize the weak links in system, so it is valuable for improving the system reliability.     

Dynamic Bayesian network based prognosis in machining processes

Condition based maintenance (CBM) is becoming more and more popular in equipment main-tenance. A prerequisite to widespread deployment of CBM technology and practice in industry is effectivediagnostics and prognostics. A dynamic Bayesian network (DBN) based prognosis method was investigated topredict the remaining useful life (RUL) for an equipment. First, a DBN based prognosis framework and specificsteps for building a DBN based prognosis model were presented. Then, the corresponding inference algorithmsfor DBN based prognosis were provided. Finally, a prognosis procedure based on particle filtering algorithmswas used to predict the RUL of drill-bits of a vertical drilling machine, which is commonly used in industrialprocess. Preliminary experimental results are promising.     

基于故障树的船舶电站可靠性、维修性研究

应用可靠性工程中的故障树分析法解决船舶大型复杂电气控制系统普遍存在的维修、管理难的问题,具有很强的使用价值．将故障树分析法应用于船舶电站自动控制系统,创建了船舶电站自动控制系统的故障树,编写出用户程序,完成对船舶电站自动控制系统故障树的定性、定量分析,编写出实用树、故障查找流程图等船舶电站自动控制系统维修、保养指南．     

Fault tree analysis of feeding control system for computer numerical control heavy-duty horizontal lathes with multiple common cause failure groups

The lathes are basic machine tools for manufacturing cylindrical parts. In recent years, the DLseries computer numerical control(CNC) heavy-duty horizontal lathes(HDHLs) have been widely used in the transportation, energy and aviation industries. High availability of the CNC heavy-duty lathes is demanded to guarantee the efficiency and benefit of these manufacturing industries. As one of the key subsystems of the HDHLs, the feeding control system is studied in this paper on reliability modeling and reliability analysis. The fault tree analysis(FTA) method is used for reliability modelling of the feeding control system. Considering the multiple common cause failure groups(CCFGs) existing in the system, a modified beta factor parametric model is introduced to model the common cause failure(CCF) in system. The reliability of feeding control system is then obtained and the effect of CCF on the reliability of the whole system is studied as well.     

青藏铁路基于GPS和GSM-R的列车运行控制系统分析

ITCS系统是当今较先进的无线列车控制系统之一,已经成功地运用到我国的青藏铁路. 本文分析了ITCS系统功能及车载控制设备的结构;讨论了ITCS系统车载控制单元的可靠性,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;并根据故障模式和可靠性预测建立了系统的故障树;在此基础上,根据马尔可夫过程的特性,对与门、或门进行计算推导,实现了整个系统的可靠性定量计算;最后结合项目实施,对故障状态下的应急策略进行了详细分析.     

�����·����GPS��GSM-R���г����п���ϵͳ����

ITCS系统是当今较先进的无线列车控制系统之一,已经成功地运用到我国的青藏铁路. 本文分析了ITCS系统功能及车载控制设备的结构;讨论了ITCS系统车载控制单元的可靠性,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;并根据故障模式和可靠性预测建立了系统的故障树;在此基础上,根据马尔可夫过程的特性,对与门、或门进行计算推导,实现了整个系统的可靠性定量计算;最后结合项目实施,对故障状态下的应急策略进行了详细分析.     

基于运行数据的航班运行关键风险因素推断

为降低由于运行控制人员个体差异导致的航班运行风险,提升航空公司运行 控制能力,通过对航班运行程序的系统分析,结合运行数据,从飞行机组、机场、天气、航 路和航空器等运行角度筛选风险因素,建立航班运行控制风险评估指标体系;利用基于 事故树的贝叶斯网络分析方法,以历年不安全事件报告为样本,正向推理预测得到不安 全事件发生概率;综合3 种重要度分析结果,辨识关键致险因素.结果表明,机长和副驾驶 技术水平、机组间搭配、与空管人员配合等5 项关键风险因素概率值超过了40%,严重影 响航班运行安全.风险推断结果与实际运行情况相符.     

高速公路收费系统的高可用性设计及实现

针对高速公路收费工作的连续性和稳定性要求,设计开发了高可用性收费站管理系统。在硬件架构方面建立了双机热备系统,在软件架构方面利用管理模块对其它模块的监控,实现了软件自主恢复功能。软硬件故障测试表明,系统故障恢复时间控制在10s以内,满足了实际要求。     

TYLK-I�ͳ�վ�п�����ϵͳ���о�

车站列控中心是中国列车控制系统(CTCS)的地面设备之一，是铁路运行速度提高到200km/h的关键控制设备。本文在介绍CTCS结构和车站列控中心与其它关键信号设备连接的基础上，以TYLK-Ⅰ型车站列控中心系统为例，对其系统结构、主要功能及关键技术进行了分析和实现。车站列控中心根据调度命令、进路状态、线路参数等产生进路及临时限速等相关控车信息，通过有源应答器及轨道电路传送给列车。多次测试表明，TYLK-1型车站列控中心完全能够满足在既有线提速到200km/h的条件下对列车实行安全控制的需求。     

基于Petri 网模型的铁路快捷货运产品可靠性评价

为准确评价及预测铁路快捷货运产品的可靠性,在全面分析铁路快捷货运产品可靠性影响因素的基础上,建立用于产品可靠性评价的故障树模型,并采用下行法求取故障树的最小割集;结合Petri 网建模方法与故障树基本理论,将产品故障树转化为 Petri 网仿真模型,并证明两者的等价性;利用Matlab 仿真软件进行基于关联矩阵的Petri 网模型求解,并以北京-上海间特快货物班列为例,得到该产品的可靠度及故障因素重要度排序.实证结果显示,应用Petri 网模型来求解产品可靠性评价问题,不仅能够有效提升求解过程的效率,而且准确易行.研究成果可以为提高铁路快捷货运产品可靠性和市场竞争力提供科学依据和必要支撑.