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公开(公告)号：CN109543248B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811302460.4
申请日：2018-11-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了基于故障势能场的列车系统故障传播路径的生成方法，包括：构建轨道列车系统复杂网络模型；根据病毒传播模型和故障势能场理论，构建轨道列车系统部件间传播概率模型；根据轨道列车系统部件间传播概率模型和轨道列车系统复杂网络模型，构建轨道列车系统故障传播模型；根据所述轨道列车系统故障传播模型进行迭代判断，得到列车系统故障传播路径。本发明从轨道列车系统网络结构以及节点的本身状态及内在机理分析列车系统故障传播过程，进而得到所有可能的传播路径及其概率，有助于更优质的进行运维工作。
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公开(公告)号：CN105809251B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201610114942.1
申请日：2016-03-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明属于动车组系统可靠性领域，尤其是涉及一种多属性融合的动车组系统关键部件辨识方法。其特征在于，首先依次计算系统中各部件的可靠性属性Ri，包括部件i的故障概率μi、故障前平均行驶里程Mi、可靠度ri以及各部件的拓扑属性Ti，包括节点的度ki、介数bi、紧密度ci；构建动车组系统部件属性结构模型，所述模型的第一层为决策属性，Ri和Ti构成第二层，μi、Mi、ri、ki、bi及ci构成第三层，计算各部件的属性和属性集的权重；对各属性进行Choquet积分，得到各部件的重要度ai；对ai大小排序，辨识动车组系统中的关键部件。本发明有效的结合动车组系统的可靠性属性以及拓扑结构属性，对系统中的关键部件进行辨识，解决了以往动车组系统关键部件辨识方法中对结构影响程度考虑不足的缺陷。
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公开(公告)号：CN109740255B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910001112.1
申请日：2019-01-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于时变马尔科夫过程的寿命预测方法，该方法通过建立时变马尔科夫模型，利用改进的前向‑后向算法计算初始前向概率，后向概率和状态序列的条件概率公式，并对模型参数进行重估，根据已确定设备当前运行状态，得到设备在状态逗留时间的期望，并求解设备在各状态的状态停留时间，计算当前状态停留时间的剩余寿命。
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公开(公告)号：CN109800487B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910001130.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种基于模糊安全域的寿命预测方法，该方法提取全寿命运行特征向量，基于多元模糊分段算法进行分段，采用动态时间规整算法进行样本时间规整，完成样本数据预处理，并采用模糊安全域算法对部件的状态进行划分，最后建立时变马尔科夫模型预测设备在当前状态下的寿命。
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公开(公告)号：CN109740255A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910001112.1
申请日：2019-01-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于时变马尔科夫过程的寿命预测方法，该方法通过建立时变马尔科夫模型，利用改进的前向-后向算法计算初始前向概率，后向概率和状态序列的条件概率公式，并对模型参数进行重估，根据已确定设备当前运行状态，得到设备在状态逗留时间的期望，并求解设备在各状态的状态停留时间，计算当前状态停留时间的剩余寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109543248A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811302460.4
申请日：2018-11-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了基于故障势能场的列车系统故障传播路径的生成方法，包括：构建轨道列车系统复杂网络模型；根据病毒传播模型和故障势能场理论，构建轨道列车系统部件间传播概率模型；根据轨道列车系统部件间传播概率模型和轨道列车系统复杂网络模型，构建轨道列车系统故障传播模型；根据所述轨道列车系统故障传播模型进行迭代判断，得到列车系统故障传播路径。本发明从轨道列车系统网络结构以及节点的本身状态及内在机理分析列车系统故障传播过程，进而得到所有可能的传播路径及其概率，有助于更优质的进行运维工作。
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公开(公告)号：CN105740606A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610046387.3
申请日：2016-01-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 本发明属于高速列车系统可靠性技术领域，具体涉及一种基于可靠性GERT模型的高速列车可靠性分析方法。其特征在于，分析高速列车复杂系统结构，根据部件提取方法，构建高速列车系统的可靠性随机网络模型；根据高速列车故障数据计算部件失效率，通过拟合方法得出可靠度函数，结合复杂网络可靠性测度分析可靠性之间的影响关系强度；计算矩母函数，根据随机网络模型性质及可靠性网络图分析计算传递参数计算系统可靠度；进行高速列车系统灵敏度分析薄弱部件对系统的影响。本发明能够解决复杂网络性系统可靠度的计算及部件可靠性对系统可靠性影响程度。实验结果表明该模型算法的实用性好。
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公开(公告)号：CN105809251A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610114942.1
申请日：2016-03-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06N5/04
CPC classification number: G06N5/048
Abstract: 本发明属于动车组系统可靠性领域，尤其是涉及一种多属性融合的动车组系统关键部件辨识方法。其特征在于，首先依次计算系统中各部件的可靠性属性Ri，包括部件i的故障概率μi、故障前平均行驶里程Mi、可靠度ri以及各部件的拓扑属性Ti，包括节点的度ki、介数bi、紧密度ci；构建动车组系统部件属性结构模型，所述模型的第一层为决策属性，Ri和Ti构成第二层，μi、Mi、ri、ki、bi及ci构成第三层，计算各部件的属性和属性集的权重；对各属性进行Choquet积分，得到各部件的重要度ai；对ai大小排序，辨识动车组系统中的关键部件。本发明有效的结合动车组系统的可靠性属性以及拓扑结构属性，对系统中的关键部件进行辨识，解决了以往动车组系统关键部件辨识方法中对结构影响程度考虑不足的缺陷。
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公开(公告)号：CN111178625A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911383614.1
申请日：2019-12-28
Applicant: 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种数据处理方法及装置，获取当代种群，计算该种群中每个个体的适应度值，将适应度值最大的个体确定为精英个体。再根据个体的适应度值确定出N个个体，构成选择种群，计算选择种群中任意两个个体的相似度，根据相似度以及随机数确定进行单点交叉操作的两个个体。然后在该两个个体的第n个基因位进行单点交叉操作，获得交叉种群。再对交叉种群中的个体进行突变，获得变异种群，从变异种群中选取K个个体，作为遗传种群。利用随机种子函数生成N-K-1个个体，获得再生种群。将精英个体、遗传种群以及再生种群组合成下一代种群，将下一代种群作为当代种群重复上述操作，直至遗传代数大于遗传总代数T，则输出第T代种群的精英个体。
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公开(公告)号：CN109800487A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910001130.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于模糊安全域的寿命预测方法，该方法提取全寿命运行特征向量，基于多元模糊分段算法进行分段，采用动态时间规整算法进行样本时间规整，完成样本数据预处理，并采用模糊安全域算法对部件的状态进行划分，最后建立时变马尔科夫模型预测设备在当前状态下的寿命。
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