【摘 要】
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列车运行控制系统是高速列车控制系统的“神经中枢”,是铁路运输的基础设施。其中,车载子系统是列控系统的核心部分,是保证行车安全、提高运行效率的关键。列车在运行过程中受各种因素影响,车载设备故障时有发生,如今车载子系统的故障处理方式仍以维修人员的经验为主,缺乏安全趋势预测和风险评估预警等方面的研究,影响列车的行车安全及效率。因此,如何提高车载设备故障预警能力以及制定恰当的辅助维护方法,提高列车安全可靠
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列车运行控制系统是高速列车控制系统的“神经中枢”,是铁路运输的基础设施。其中,车载子系统是列控系统的核心部分,是保证行车安全、提高运行效率的关键。列车在运行过程中受各种因素影响,车载设备故障时有发生,如今车载子系统的故障处理方式仍以维修人员的经验为主,缺乏安全趋势预测和风险评估预警等方面的研究,影响列车的行车安全及效率。因此,如何提高车载设备故障预警能力以及制定恰当的辅助维护方法,提高列车安全可靠性是铁路运营部门急需解决的问题。本文以300T型车载设备为研究对象,从系统的故障诊断、可靠性评估以及设备维护等方面开展分析,建立基于列车数据分析的车载设备故障预警系统。论文主要的研究工作与研究成果如下:(1)在故障诊断方面,本文针对车载设备文本故障数据结构复杂且冗余度高的特点,提出了一种基于文本挖掘技术的故障特征提取方法,将IDF-TF算法与粗糙集理论相结合,得出有效故障特征集。通过建立BP神经网络模型,验证该方法可剔除冗余不相关特征,简化了诊断模型,提高了诊断精度,改善了诊断模型对数据质量依赖的缺陷。该模型不同于以往基于信号的故障诊断模式,为列车的故障诊断提供了新的处理思路。(2)在可靠性评估方面,本文从设备故障危害度方面出发,提出了基于BN改进的FMECA模型,对车载设备进行客观定量的风险评估,解决了原始FMECA对预警造成的主观随意性问题;从系统功能角度出发,利用AHP方法对车载设备进行安全可靠性权重排序。最终综合考虑设备的危害度和权重,利用组合赋权法对系统进行综合预警评估,改变了传统的从单一因素评价故障的方式。(3)在设备维护方面,本文依据统计数据,对车载设备的更换趋势进行了多项式拟合预测,方便工作人员制定下一阶段的工作任务;依据设备的预警评估结果制定针对性维修策略,提高了列车安全可靠性,降低了维修成本,为高速铁路向智能化发展提供了一种由“定期修”向“视情修”转变的新的维修方案。(4)利用MATLAB与C#混合编程技术设计了车载设备安全分析预警系统的各功能模块,实现了车载设备故障诊断的智能化分析,达到故障预警的可视化管理目的。
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