基于复合故障链推理的隐患辨识方法技术

本发明专利技术实施例提供了一种基于复合故障链推理的隐患辨识方法。该方法包括：复合故障因果链模型的参数进行训练，选取历史故障数据作为输入得出故障源排序集合，若真实故障源不在故障源排序集合内，则对复合故障因果链模型进行机理分析，增加通向真实故障源的链路集；若真实故障源在故障源排序集合内，则对真实故障源以及故障传播路径增加概率奖励因子，对复合故障因果链模型的初始值做修正。本发明专利技术实施例基于先验知识和机理分析找出该系统的故障模式和系统内部信息传输失衡的根源，确定结构故障点，可以在列车车门系统未报出故障时，先给出预警信息，对于系统安全运行以及合理维护都有重要的指示作用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隐患辨识
，尤其涉及一种基于复合故障链推理的隐患辨识方法。
技术介绍
目前，隐患辨识技术在电子信息工程，电力系统以及机械工程等领域得到了成功应用，形成并发展出相应的理论算法和工程技术，但其方法目前尚未形成普适性的理论指导思想，因此未能得到推广。在轨道交通领域隐患辨识研究与应用较少。欧盟提出的模块化城市轨道交通系统，研究单独部件和集中分组件的故障因果分析技术，可以通过减少单独部件的数量、集中分组件等多种方法避免新机车车辆所带来的潜在风险。北美的先进列车控制系统，可以基于列车和轨道精确数据得到隐患故障的模式和分布，依此可增大交通运行的安全性和可靠性。虽然上述系统或项目实现了隐患辨识功能，但在检测数据分析、对象结构认知和专家经验的融合、故障链构建及各故障关联分析等方面均未进行系统研究，且存在功能单一、造价高昂等问题，因此，国外已有的隐患挖掘与评估预警系统不符合中国城轨轨道交通实际情况，无法适用于我国城市轨道列车系统中。我国部分学者也开始了隐患辨识的研究，但缺乏系统的研究和成功应用。相关学者利用智能化技术、网络化技术和信息化技术，建立了铁路车辆安全防范预警5T系统，实现了对铁路车辆的故障隐患的评估和预警。上海地铁2号线，构建了在途故障诊断预警系统，对城轨列车的故障成因关系、故障链构建、故障诊断与隐患挖掘等进行了研究，并在实际应用中取得了较好的效果。城市轨道交通正在进入一个快速发展的新阶段。为了缓解道路交通拥堵的压力，更为了提高运行效率，城市轨道交通都起着举足轻重的作用。随着运行里程的不断累积，列车车门系统的潜在故障的概率在增加，更复杂更多样化的故障形式的不断出现，给客运和维修造成不便，由此产生的经济损失也是巨大。因此车门系统的可靠性和安全性问题也成为迫待解决的关键问题，由于车门系统包括控制系统和机动系统，因此其故障形式多样化，故障所产生的问题也难以高效解决。因此，对城轨列车车门系统进行隐患辨识的研究，具有重大应用价值。目前我国城轨列车车门系统多采用事后维修和计划维修，该方案不能在列车车门系统未报出故障时，预先给出故障预警信息，起不到预防故障的作用。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于复合故障链推理的隐患辨识方法，以实现对离散事件系统的复合故障的隐患进行有效地辨识。为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案一种基于复合故障链推理的隐患辨识方法，包括：基于预先构建的复合故障因果链模型，采用最小割集法对离散事件系统中的链路进行解耦隔离，得到链路集；创建求解进程，基于每条链路的入度和度的比值，得到链路独立度信息；基于链路的先验故障概率获得链路的后验故障概率信息；基于所述链路的独立度信息和后验故障概率信息获得链路风险优先数因子CRPN数据和节点风险优先数因子NRPN，将所述CRPN数据和NRPN数据模糊化，得到模糊链路风险优先数因子FCRPN和模糊节点风险优先数因子FNRPN数据，通过风险优先数RPN公式得到模糊风险优先数值FRPN＝FCRPN&FNRPN；基于所述模糊风险优先数值FRPN，对给定的故障参数的输入，确定所述链路集中的每条故障链路的故障传递可能性等级，确定与故障传递相关的链路上，每个故障节点的影响等级系数，再将所述FRPN转化为确定的风险优先数值，作为故障传播链路和故障源排序的数值依据，根据所述故障传播链路和故障源排序的数值依据获取真实故障源；处理器对所述复合故障因果链模型的参数进行训练，选取历史故障数据作为输入，得出相应的故障源排序集合，若所述真实故障源不在所述故障源排序集合内，则处理器对所述复合故障因果链模型进行机理分析，增加通向所述真实故障源的链路集；若所述真实故障源在所述故障源排序集合内，则所述处理器对所述真实故障源以及故障传播路径增加概率奖励因子，对所述复合故障因果链模型的初始值做修正。优选地，所述的方法还包括：用Petri网模型构建器构建复合故障因果链模型，按照系统组成及功能结构，将已知可划分为多层次组分的离散事件系统的系统故障模式，用Petri网的库所作为故障模式节点，用Petri网的变迁表示故障模式的联结传递关系，构建出复合故障因果链模型。优选地，所述的方法包括：对于确定的系统故障形式y，产生该系统故障形式y的内部故障节点集合为Py＝{p1|y,p2|y,…,ps|y本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于复合故障链推理的隐患辨识方法，其特征在于，包括：基于预先构建的复合故障因果链模型，采用最小割集法对离散事件系统中的链路进行解耦隔离，得到链路集；创建求解进程，基于每条链路的入度和度的比值，得到链路独立度信息；基于链路的先验故障概率获得链路的后验故障概率信息；基于所述链路的独立度信息和后验故障概率信息获得链路风险优先数因子CRPN数据和节点风险优先数因子NRPN，将所述CRPN数据和NRPN数据模糊化，得到模糊链路风险优先数因子FCRPN和模糊节点风险优先数因子FNRPN数据，通过风险优先数RPN公式得到模糊风险优先数值FRPN＝FCRPN&FNRPN；基于所述模糊风险优先数值FRPN，对给定的故障参数的输入，确定所述链路集中的每条故障链路的故障传递可能性等级，确定与故障传递相关的链路上，每个故障节点的影响等级系数，再将所述FRPN转化为确定的风险优先数值，作为故障传播链路和故障源排序的数值依据，根据所述故障传播链路和故障源排序的数值依据获取真实故障源；处理器对所述复合故障因果链模型的参数进行训练，选取历史故障数据作为输入，得出相应的故障源排序集合，若所述真实故障源不在所述故障源排序集合内，则处理器对所述复合故障因果链模型进行机理分析，增加通向所述真实故障源的链路集；若所述真实故障源在所述故障源排序集合内，则所述处理器对所述真实故障源以及故障传播路径增加概率奖励因子，对所述复合故障因果链模型的初始值做修正。...

【技术特征摘要】
1.一种基于复合故障链推理的隐患辨识方法，其特征在于，包括：
基于预先构建的复合故障因果链模型，采用最小割集法对离散事件系统中的链路进行解耦隔离，得到链路集；
创建求解进程，基于每条链路的入度和度的比值，得到链路独立度信息；基于链路的先验故障概率获得链路的后验故障概率信息；
基于所述链路的独立度信息和后验故障概率信息获得链路风险优先数因子CRPN数据和节点风险优先数因子NRPN，将所述CRPN数据和NRPN数据模糊化，得到模糊链路风险优先数因子FCRPN和模糊节点风险优先数因子FNRPN数据，通过风险优先数RPN公式得到模糊风险优先数值FRPN＝FCRPN&FNRPN；
基于所述模糊风险优先数值FRPN，对给定的故障参数的输入，确定所述链路集中的每条故障链路的故障传递可能性等级，确定与故障传递相关的链路上，每个故障节点的影响等级系数，再将所述FRPN转化为确定的风险优先数值，作为故障传播链路和故障源排序的数值依据，根据所述故障传播链路和故障源排...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦勇，付云骁，贾利民，程晓卿，邢宗义，彭有根，游高祥，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11