基于AHP和比较可能度关系的列控车载系统安全可靠性分析

列控车载系统是保证行车安全的重要系统,其对安全可靠性的要求极高。从人、机和环境3个方面,针对列控车载系统的特点,在分析列控车载系统各安全影响因素的基础上,利用层次分析法建立各影响因素间的关联关系,并充分考虑指标环境的不确定性和决策者思维的模糊性,构建三角模糊数互补判断矩阵。其次,运用三角模糊数比较可能度关系理论,集结所有指标比较的可能度,构建可能度关系比较矩阵。利用三角模糊数矩阵转换关系将可能度关系比较矩阵转换为模糊一致性判断矩阵,在此基础上求解各指标的各层单排序及总排序向量。最后,结合具体算例指出列控车载系统安全可靠性的关键影响因素,以及实际运行当中可能存在的问题并提出决策优化建议。     

基于云模型的模糊综合评判法在风险评估中的应用

针对铁路信号系统风险评估中定性概念模糊性和随机性共存的特点,提出了一种基于云模型的模糊综合评判法,用于对列控中心的临时限速功能进行风险评估。在确定因素集、评语集和权重集的基础上,利用云模型中的逆向云发生器将常规模糊综合评判法中的综合评判矩阵和权系数矩阵转换为以云模型数字特征表示的矩阵,然后进行模糊综合评判得到评价云模型。通过MATLAB将评语云模型和评价云模型分别仿真显示,从而确定评估对象的最终风险等级。结果表明,利用云模型构建的隶属度函数能够充分表征风险因子的模糊性和随机性,评估结果直观、符合实际情况。     

模糊灰色聚类和组合赋权法在铁路信号系统可靠性评估中的应用

针对模糊综合评判法在进行列车运行控制系统可靠性评估时的不足,提出基于模糊灰色聚类和组合赋权法的可靠性评估方法,以更客观地评估铁路信号系统的可靠性,降低评估结果的不准确性和不可靠性。首先,利用组合赋权法分别计算CTCS-3级列车运行控制系统各子系统基本单元的权重。然后,采用灰色聚类法评估列车运行控制系统各子系统的可靠性。最后,在对列车运行控制系统子系统可靠性评估结果的基础上,结合各子系统权重值,利用模糊综合评判方法,评估整个列车运行控制系统的可靠性。结果表明,基于模糊灰色聚类和组合赋权法的可靠性评估方法能够实现CTCS-3级列车运行控制系统可靠性评估,评估结果符合实际情况。     

基于ANP和模糊证据理论的应答器系统风险评估方法研究

针对应答器系统风险评估过程中存在较大模糊性和主观性的问题,提出了基于网络分析法(ANP)和模糊证据理论的风险评估模型。首先,识别评估对象的风险因素,建立相应的ANP评价模型,采用专家均值置信法改进传统ANP,确定风险因素权重;然后利用模糊数学理论确定专家评语基本信度分配(BPA)函数,并运用折扣系数法修正证据理论,合成专家意见得到各风险因素的BPA函数;最后通过加权平均函数实现风险综合评判,依据最大隶属度原则确定风险等级。利用该评估模型对应答器系统功能失效进行了风险评估,验证了模型的可行性和有效性。     

基于组合赋权的铁路时间同步网云评估模型及应用

针对模糊综合评价法在铁路时间同步网可靠性评价中的不足,提出了基于组合赋权的铁路时间同步网云评估模型。首先,根据铁路时间同步网的功能结构,构建系统综合能力模型,建立其对应的功能硬件层次结构,从而选取影响铁路时间同步网可靠性的主要评价指标。然后,利用标度扩展AHP法和熵权法分别计算铁路时间同步网各评价指标的主客观权重,并且通过引入欧几里德距离函数计算差异系数,使主、客观权重之间的偏离程度与权重系数一致,从而获得各指标合理的综合权重。最后,计算各指标相对值,并且利用云模型表示,进行云计算得到综合指标云,将该综合指标云与可靠性评价集的云模型进行相似度度量,得到铁路时间同步网综合可靠性评价结果。结果表明,基于组合赋权的铁路时间同步网云评估模型能够实现对铁路时间同步网综合可靠性的评价。     

基于模糊证据理论的铁路信号系统风险评价

为综合考虑风险中的不确定性对评价结果的影响,针对目前铁路信号系统风险评价中无法充分利用专家定性评价信息的问题,提出一种基于模糊证据理论的铁路信号系统风险评价方法。首先在对系统进行风险识别的基础上,采用模糊集理论对风险因素进行统一的模糊描述;然后将模糊集中的描述映射在证据理论的识别框架下,通过证据理论进行信息融合;再结合风险因素权重进行综合评价,确定铁路信号系统的风险等级。以无线闭塞中心临时限速处理功能为例进行风险评价,分析确定该功能的风险等级,评估结果与实际情况相符,验证了该方法的有效性、合理性和可行性。     

基于模糊评判和RCM的CTCS-3级车地通信子系统维修决策

CTCS-3级车地通信子系统是列控系统的重要组成部分之一,且列控系统需求的列车位置、行车许可、临时限速等安全信息都由其提供,因此,对其进行可靠性分析具有十分重要的意义。采用贝叶斯网络对系统进行可靠性分析,并对维修方式进行了讨论。首先,根据车地通信子系统的功能与结构构建其贝叶斯网络模型。然后,综合考虑维修性、共因失效等因素,对车地通信子系统进行可靠性分析。最后,在可靠性分析的基础上运用模糊综合评判法对其进行维修决策。结果表明:利用贝叶斯网络的双向推理,不仅可以计算出车地通信子系统的可靠度,还可以有效识别系统的薄弱环节;若不考虑车地通信系统冗余结构中的共因失效,则得到的可靠性指标会偏于乐观。地面GSM-R单元失效是引起车地通信子系统失效的关键事件,因此针对此薄弱环节进行状态维修检查能够有效降低事故的发生概率。