【摘 要】
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地铁车辆的客室车门因数量多、开关频繁,是列车的主要故障系统之一,一旦正线发生车门故障,极易造成晚点。基于广州地铁某线路的现有车门故障数据,提出将灰色GM（1,1）模型与马尔
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地铁车辆的客室车门因数量多、开关频繁,是列车的主要故障系统之一,一旦正线发生车门故障,极易造成晚点。基于广州地铁某线路的现有车门故障数据,提出将灰色GM（1,1）模型与马尔可夫链相结合,对车门系统的年故障次数作出预测。结果表明灰色GM（1,1）模型表示出了故障的总体发展趋势,灰色马尔可夫模型则很准确地预测了车门系统的年故障次数。对预测值的进一步延展,可以得到车门系统在维持现有检修模式下未来的年故障次数,用预测结果指导未来的检修维护策略,适当更新定期维护频率,可提高车门系统的可靠性。
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