[發明專利]基于改進d-MC的軌道交通列車系統多態可靠性分析方法

有效

• 申請號: 202010542358.2
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111898195B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 秦勇;付勇;曾鈺;劉典;程曉卿;王志鵬;賈利民;吳冬華;龔明;張新寧
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/20;G06F119/02
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產權代理有限公司 11467
• 代理人: 趙亞飛

本發明公開了一種基于改進的d?MC網絡流理論的軌道交通列車系統多態可靠性分析方法，首先，分析軌道交通列車系統功能，構建列車系統功能鏈及功能關系網絡；其次，依據列車各部件之間的功能關系及部件狀態，引入載荷流的概念，并構建軌道交通列車系統多態可靠性網絡模型；最后，通過d極小割網絡流理論及不交和方法計算整個列車系統在某一狀態下的可靠性。本發明以軌道交通列車部件之間的功能關系為基礎，引入改進的d極小割網絡流理論方法進行列車系統可靠性分析，提高了系統可靠性評估計算的效率，并為軌道交通列車系統可靠性設計、實際運營監測、維護管理及修程的制定提供了有效的基礎支撐。

技術領域

本發明涉及軌道列車系統可靠性分析領域，尤其是涉及一種基于改進的d-MC網絡流理論的軌道交通列車系統多態可靠性分析方法。

技術背景

軌道交通列車是軌道交通系統中重要組成部分，在軌道交通系統安全運營中起著至關重要的作用。一旦列車發生嚴重故障，很可能將會造成軌道交通系統的重大事故，帶來巨大的損失和重大影響。因此，如何保持大規模的軌道交通列車系統安全和可靠性是軌道交通安全運營和能力保持的核心問題和前提基礎。

國內對軌道交通列車可靠性分析的研究較為豐富，故障函數分布擬合、可靠性框圖分析法、故障樹分析法、故障模式及其影響分析法等方法是傳統并且常用的與軌道交通列車可靠性分析相關的方法。此外，馬爾可夫分析法及其衍生方法、貝葉斯估計及貝葉斯模型等方法也被引入到軌道交通列車可靠性分析中。然而，上述的這些方法大部分結合歷史故障數據與專家經驗，并以某一故障事件或者故障模式為基礎進行可靠性分析，另外，某些方法從故障因果關系進行簡單分析，研究對象也僅針對單個部件或者單個設備，因人為主觀因素影響較大，且忽視了系統整體特征，會導致一定的誤差產生，所以并不能表征軌道交通列車系統的可靠性。因此，近幾年有些學者應用復雜網絡、Petri網及GERT網絡等方法，對軌道交通列車進行系統可靠性分析。這些研究內容大多針對軌道交通列車系統進行簡化，采用的是系統的“正常-故障”2進制狀態。然而，軌道交通列車系統中各個部件具有不同程度的性能退化狀態，呈現出的是一種多態的故障表現形式。因此，需要對軌道交通列車系統進行多態可靠性分析。

目前，現有的多態可靠性分析的方法主要包括蒙特卡羅仿真、神經網絡、隨機過程模型、多值決策圖模型、通用生成函數、極小路或極小割模型等方法。其中，蒙特卡羅仿真是一種統計方法，在多數情況下只能得到系統可靠性的近似值，而且該方法需要大規模的模擬運算才能夠獲得相對精確的結果。神經網絡模型利用其自適應機制與學習能力對系統可靠性做出近似估計，該方法受所構建的網絡結構復雜度和選取樣本精確度的影響較大。隨機過程模型、多值決策圖模型及通用生成函數方法雖然在在復雜系統多態可靠性分析領域獲得了普遍的應用，然而，這些方法隨著系統復雜度的上升，其中的分析計算過程特別復雜，也只能應用在較為簡單的復雜系統中。極小路或極小割模型方法主要用于分析網絡流系統的容量可靠性問題。該方法的核心是從網絡的拓撲結構出發，構建滿足約束條件的極小路/極小割數學模型，再通過容斥定理和不交和方法來計算整個系統的可靠性，是多態可靠性分析研究中的熱點問題，而對于軌道交通列車系統這樣一個復雜機電大系統也同樣適用。另外，極小割模型的含義能夠與軌道交通列車系統部件故障相吻合，因此相比極小路模型方法能夠更加合適。然而，極小割模型中的關鍵問題是找到d狀態下的極小割，即d極小割(d-Minimal cut，d-MC)。而現有文獻在求解d-MC時主要有2個步驟：(1)計算候選d-MC；(2)刪除重復的d-MC。其中，無論是候選d-MC還是重復的d-MC都數量巨大。因此，為提高計算效率，本發明內容對現有的方法進行改進，以避免產生較多的候選d-MC及重復的d-MC，為軌道交通現場運維管理提出了有效的方法支撐。

發明內容

本發明的目的就是為了提高軌道交通列車可靠性分析評估的效率，并為軌道交通列車系統可靠性設計、實際運營監測、維護管理及修程的制定提供了有效的基礎支撐。

本發明具體采用如下技術方案：