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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。  相似文献   
2.
基于CNN+ LSTM混合神经网络构建故障时间序列预测模型,利用某型号地铁闸机扇门机构的故障数据进行实例分析,并与ARIMA、CNN和LSTM 3种单一预测模型对比。结果表明:CNN+LSTM混合神经网络模型的预测准确性较高,具有良好应用前景,研究成果可用于支持地铁闸机维修计划的制定和优化。  相似文献   
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