【摘 要】
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随着城市轨道交通的飞速发展,人们对轨道交通的安全需求越来越高,列车自动防护系统(Automatic Train Protection,ATP)作为列车运行控制系统的子系统,其对列车的超速防护作用越来越重要。故障预测是一种先进高效的技术,构建合理适用的故障预测算法模型可以对车载ATP系统的故障给预测起到重要的作用,因此本文主要做出了以下研究:首先,从预测的准确性、运用的广泛性与投入资金的多少三个角度
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随着城市轨道交通的飞速发展,人们对轨道交通的安全需求越来越高,列车自动防护系统(Automatic Train Protection,ATP)作为列车运行控制系统的子系统,其对列车的超速防护作用越来越重要。故障预测是一种先进高效的技术,构建合理适用的故障预测算法模型可以对车载ATP系统的故障给预测起到重要的作用,因此本文主要做出了以下研究:首先,从预测的准确性、运用的广泛性与投入资金的多少三个角度,将故障预测技术划分为基于失效物理模型、基于数据驱动、基于传统可靠性、基于统计概率四类技术模型,各种分类下从分析流程、计算公式、适用范围等角度做出分析。其次,本文从车载ATP本身特点和转化原则及方法两方面进行介绍和分析,完成贝叶斯网络模型的结构学习。最后,本文将7个故障类型、18个故障方式和车载ATP系统设备故障率作为节点、中间节点和叶节点构建了贝叶斯网络模型,以成都某地铁站提供的故障数据作为各个根节点的先验概率,通过运用Noisy-OR模型计算出各中间节点和叶节点的条件概率完成贝叶斯网络的参数学习,并通过Netica软件验证了模型计算结果的合理性;利用贝叶斯网络预测推理,得出在车载ATP系统设备发生故障的前提下各根节点对的后验概率,通过与先验概率的变化百分比,得出车载ATP系统中容易发生故障的设备,其中“雷达故障”、“传感器故障”、“BSA故障”和“MT通信故障”的变化百分比都超过了4%,并根据其属于的故障类型对相应的模块做出相应的维修建议。
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