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ZPW-2000A型轨道电路是我国技术人员在法国UM71轨道电路基础上,结合我国特有国情进行技术再开发而来的轨道电路系统,因其具有抗干扰性强、传输性能好等优点,在我国的铁路系统中得到了较为广泛的应用。随着高速铁路的发展,ZPW-2000A型轨道电路系统的故障安全问题也变得日益突出,寻求针对轨道电路的智能故障诊断方法成为迫切的需要,贝叶斯网络具备特有的双向推理机制,同时可以完备地分析系统的故障征兆,因此成为系统故障诊断领域较常用的分析方法之一。基于贝叶斯网络构建ZPW-2000A型轨道电路故障诊断系统,论文的主要研究有如下几个方面:(1)在研究ZPW-2000A型轨道电路系统的结构组成和工作原理的基础上,建立轨道电路系统的FMEA(Failure Mode and Effect Analysis,故障模式及影响分析)表格,结合FTA(Fault Tree Analysis,故障树分析法)完备地阐述了系统各单元之间的“故障原因-故障模式-故障影响”三级逻辑关系,避免了故障征兆的遗漏。(2)基于FMEA表格和故障树模型,建立具有CME(Cause-Mode-Effect,原因-模式-影响)三层结构的贝叶斯网络模型。针对ZPW-2000A型轨道电路系统故障的多态性,结构的冗余性等特点,利用CME贝叶斯网络进行建模分析,总结出冗余结构对故障概率的影响,以提高故障诊断的精确性;同时将模糊理论引入贝叶斯网络,增强其处理不完备信息的能力,解决轨道系统单元先验信息较少、难以获取的问题;利用贝叶斯网络特有的双向推理功能,层层分析出系统单元之间的条件概率和因果关系,说明贝叶斯方法在故障诊断领域是行之有效的。(3)利用Hugin8.1和Matlab软件对具体故障事例进行推理分析,验证基于贝叶斯网络模型故障诊断方法的准确性;利用C#软件的编程功能,建立具有可视化、可操作性的ZPW-2000A型轨道电路故障诊断系统,为现场的技术人员提供维修建议,提高其工作效率。