【摘 要】
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近几年,列车全自动驾驶系统凭借其高度自动化的控制方式得到了快速发展。与传统基于通信的列车自动控制系统相比,全自动驾驶系统对安全性和可靠性的要求更高。本文在列车全自动驾驶休眠唤醒子系统功能结构分析基础上,采用GO-Bayesian方法,开展了休眠唤醒子系统可靠性分析,具体内容如下:(1)全自动驾驶休眠唤醒子系统GO-Bayesian网络模型。依据GO法中的操作符到动态贝叶斯网络的转换原理,分析了逻辑
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近几年,列车全自动驾驶系统凭借其高度自动化的控制方式得到了快速发展。与传统基于通信的列车自动控制系统相比,全自动驾驶系统对安全性和可靠性的要求更高。本文在列车全自动驾驶休眠唤醒子系统功能结构分析基础上,采用GO-Bayesian方法,开展了休眠唤醒子系统可靠性分析,具体内容如下:(1)全自动驾驶休眠唤醒子系统GO-Bayesian网络模型。依据GO法中的操作符到动态贝叶斯网络的转换原理,分析了逻辑操作符和功能操作符的转换规则和输出信号计算方法,结合列车全自动驾驶休眠唤醒子系统功能和休眠唤醒信息流,构建了全自动驾驶休眠唤醒子系统GO-Bayesian网络模型。(2)基于GO-Bayesian网络的全自动驾驶休眠唤醒子系统可靠性分析。首先对列车全自动驾驶休眠唤醒子系统的设备可靠性进行预计,得到各个设备的可靠性指标。基于建立的GO-Bayesian网络模型,结合设备的可靠性参数,分析了休眠唤醒子系统在运行不同时刻的可靠度,指出了休眠唤醒子系统的薄弱环节。(3)利用蒙特卡罗法对休眠唤醒子系统可靠性进行仿真。利用MATLAB软件进行编程,模拟休眠唤醒子系统故障发生过程,仿真得到了休眠唤醒子系统的可靠度。与GO-Bayesian模型得到的可靠度结果进行对比,相对误差较小,验证了休眠唤醒子系统可靠性分析中GO-Bayesian模型的可行性。(4)从可靠性和经济性两方面建立了可靠性优化模型,利用差分进化算法求解模型,得到了休眠唤醒子系统可靠性优化结果。
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