论文部分内容阅读
列车控制系统是为了保证运输安全而诞生并发展的,是保证行车安全的核心技术和关键设备。城市轨道交通作为一种大容量、高密度的公共交通工具,必须要有一套安全可靠的列车控制系统,否则一旦系统发生故障,就会危及列车安全,造成人员和财产的损失。本文以基于通信的列车运行控制系统(Communication Based Train Control,CBTC)为研究对象,采用动态故障树分析方法(Dynamic Fault Trees Analysis,DFTA)和云模型对其可靠性进行分析和评价。根据CBTC系统的结构特点,针对传统故障树在可靠性分析时存在的不足,本文提出了基于DFTA的CBTC系统可靠性分析方法。首先通过分析CBTC系统的结构和功能,建立了CBTC系统的DFTA模型;其次,使用深度优先最左搜索算法(Depth-first Left-most,DFLM)将DFTA分解为若干个静态模块和动态模块,静态模块使用二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)进行分析,动态模块使用马尔可夫链进行分析;最后,通过模块合成的结果得到CBTC系统满足需求规范,并识别出了系统的薄弱环节,并发现适当增加冗余可以提高系统的可靠性。同时在理论分析的基础上,为了提高运算效率,开发了基于MFC的动态故障树分析平台用来计算可靠性指标。研究结果对进一步改善CBTC系统设计、降低维护成本具有重要意义。为了能够客观正确地评价CBTC系统的可靠性,本文结合了云模型和组合赋权法对CBTC系统可靠性进行评价。首先,根据CBTC系统的功能结构,建立CBTC系统的综合功能评价模型,使用组合赋权法将层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)得到的主观权重和CRITIC法得到的客观权重的结果进行合成;其次,根据模型中基本单元的模糊故障率,按照云运算规则得到其云表示;最后,计算CBTC系统可靠性综合指标的虚拟云,并将虚拟云和可靠性评价云进行相似度比较,得到CBTC系统可以完成规定的功能。结果表明:基于云模型和组合赋权法的CBTC系统可靠性评价方法可以正确客观的描述其完成规定功能的能力,为评估CBTC系统提供了参考。