發(fā)布時(shí)間：2022-12-09 21:30

　　容錯(cuò)技術(shù)在車地?zé)o線通信系統(tǒng)中的大量運(yùn)用,一方面極大地提高了系統(tǒng)可靠性,另一方面顯著增加了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性,導(dǎo)致其發(fā)生故障時(shí)存在認(rèn)知不確定性和故障相關(guān)性等特性,給系統(tǒng)故障診斷提出了新挑戰(zhàn)。如何針對(duì)車地?zé)o線通信系統(tǒng)獨(dú)有的故障特性,建立考慮多種因素影響的故障診斷模型及多源異構(gòu)信息動(dòng)態(tài)診斷決策算法,以便能快速準(zhǔn)確定位故障、修復(fù)故障從而降低診斷成本具有極為重要的意義。首先,針對(duì)車地?zé)o線通信系統(tǒng)采用大量冗余技術(shù)而導(dǎo)致的故障相關(guān)性問題,研究采用動(dòng)態(tài)故障樹建立車地?zé)o線通信系統(tǒng)的故障模型,以描述其故障特性的動(dòng)態(tài)性和時(shí)序性;針對(duì)車地?zé)o線通信系統(tǒng)存在故障樣本少導(dǎo)致的認(rèn)知不確定性問題,采用區(qū)間數(shù)來表示車地?zé)o線通信系統(tǒng)各部件故障分布參數(shù);針對(duì)傳統(tǒng)馬爾可夫鏈和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)無法對(duì)底事件分布參數(shù)為區(qū)間值的動(dòng)態(tài)故障樹進(jìn)行求解,研究采用動(dòng)態(tài)證據(jù)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)動(dòng)態(tài)故障樹進(jìn)行定量分析,計(jì)算城市軌道交通車地?zé)o線通信系統(tǒng)可靠性參數(shù)。其次,針對(duì)現(xiàn)有診斷算法無法處理認(rèn)知不確定性及診斷效率低等問題,提出一種認(rèn)知不確定性下基于部件診斷重要度和最小割集診斷重要度的系統(tǒng)故障診斷方法。同時(shí),針對(duì)多屬性診斷算法無法處理異構(gòu)信息,研究綜合考慮部件重要度... 

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景和研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 本文研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
        1.3.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
    1.4 論文創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 認(rèn)知不確定性下復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析方法
    2.1 故障樹模型的構(gòu)建
    2.2 基于動(dòng)態(tài)證據(jù)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)故障樹定量分析方法
        2.2.1 動(dòng)態(tài)證據(jù)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 動(dòng)態(tài)故障樹轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)證據(jù)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 可靠性參數(shù)的計(jì)算
    2.3 動(dòng)態(tài)故障樹定性分析
第3章 基于可靠性分析的復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷方法
    3.1 基于診斷重要度的系統(tǒng)故障診斷方法
        3.1.1 基于部件診斷重要度和最小割集的系統(tǒng)故障診斷方法
        3.1.2 基于最小割集重要度和部件診斷重要度的系統(tǒng)故障診斷方法
        3.1.3 基于可靠性參數(shù)與TOPSIS算法的系統(tǒng)故障診斷方法
    3.2 基于距離度量的VIKOR多源異構(gòu)信息動(dòng)態(tài)故障診斷方法
        3.2.1 系統(tǒng)故障診斷中的多屬性決策問題
        3.2.2 構(gòu)建診斷決策表
        3.2.3 異構(gòu)信息的距離度量
        3.2.4 基于廣義距離集結(jié)函數(shù)的VIKOR算法
    3.3 算例分析
        3.3.1 車地?zé)o線通信系統(tǒng)動(dòng)態(tài)故障樹模型
        3.3.2 基于最小割集重要度和部件診斷重要度的故障診斷方法
        3.3.3 基于距離度量的VIKOR多源異構(gòu)信息故障診斷方法
    3.4 本章小結(jié)
第4章 融合傳感器信息的系統(tǒng)故障診斷方法
    4.1 傳感器模型的構(gòu)建
    4.2 基于部件診斷重要度的傳感器優(yōu)化布局方法
        4.2.1 故障樹分析
        4.2.2 融合傳感器信息
        4.2.3 故障診斷算法及其評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.2.4 算例分析
    4.3 傳感器證據(jù)信息可靠性
    4.4 融合傳感器信息及當(dāng)前診斷結(jié)果更新診斷決策表
    4.5 算例分析
        4.5.1 基于最小割集重要度和部件診斷重要度的故障診斷方法
        4.5.2 基于距離度量的VIKOR多源異構(gòu)信息故障診斷方法
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 進(jìn)一步工作的方向
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 縮略詞
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于雙重Rollout算法的多工作模式系統(tǒng)診斷策略優(yōu)化[J]. 劉遠(yuǎn)宏.  控制與決策. 2019(01)
[2]一種基于區(qū)間信度結(jié)構(gòu)的混合型多屬性決策方法[J]. 張興賢,王應(yīng)明.  控制與決策. 2019(01)
[3]基于準(zhǔn)深度算法的多值測(cè)試診斷策略優(yōu)化方法[J]. 馬羚,呂曉峰,曲曉燕,葉文.  火力與指揮控制. 2018(01)
[4]A Fuzzy Fault Diagnosis Method for Large Radar Based on Directed Graph Model[J]. 白璐,杜承烈,郭陽明.  Journal of Shanghai Jiaotong University（Science）. 2015(03)
[5]基于組合模型的軌道電路復(fù)雜故障診斷方法研究[J]. 米根鎖,楊潤(rùn)霞,梁利.  鐵道學(xué)報(bào). 2014(10)
[6]太陽翼驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的模糊動(dòng)態(tài)故障樹分析[J]. 黃洪鐘,李彥鋒,孫健,楊圓鑒,肖寧聰.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2013(19)
[7]采用動(dòng)態(tài)故障樹分析診斷系統(tǒng)故障的信息融合法[J]. 段榮行,董德存,趙時(shí)旻.  同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(11)
[8]基于Rollout算法的多值屬性系統(tǒng)診斷策略[J]. 黃以鋒,景博.  控制與決策. 2011(08)
[9]融合粗糙集和證據(jù)理論的車地?zé)o線通信設(shè)備故障診斷[J]. 涂繼亮,潘洪亮,董德存,羅艷芬.  同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(06)
[10]多管火箭炮定向管的多目標(biāo)優(yōu)化及多屬性決策研究[J]. 朱孫科,馬大為,于存貴,樂貴高.  兵工學(xué)報(bào). 2010(11)



本文編號(hào)：3715407