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公开(公告)号：CN119885419A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411799293.4
申请日：2024-12-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于相依网络模型的氢能驱动高速列车系统关键部件辨识方法及系统，属于列车系统关键部件辨识技术领域，根据氢能驱动高速列车系统组分以及相依网络模型，构建刻画列车系统的机械‑电气‑信息‑气液相依网络模型；依据部件在网络中的拓扑特征，构建部件拓扑属性参数；依据不同部件的物理属性，构建部件的功能属性参数；根据部件的拓扑以及功能属性，形成部件综合重要度，通过采用熵权的方法并考虑部件之间的相依关系，提出部件的相依综合重要度，并以此对氢能驱动的高速列车系统关键部件进行辨识。本发明通过考虑相依特性并采用熵权的方法，提出了部件的相依综合重要度，可为氢能驱动高速列车系统的关键部件辨识提供理论基础。
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公开(公告)号：CN115239166A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210907852.3
申请日：2022-07-29
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种城市轨道交通信号系统风险分级控制方法，主要包括如下步骤：基于集合论思想，构建包含人因类、物理类、环境类组分节点在内的城市轨道交通信号系统风险点集；提出风险特征性指标，并构建了基于风险特征性指标的三维风险分级矩阵，对辨识出的风险点进行四个等级的分级；针对不同的风险分级等级提出了控制对策；根据对策描画了典型场景下的设备风险演化机理图，提出了面向场景的城轨信号系统风险控制措施。
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公开(公告)号：CN115187114A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210873090.X
申请日：2022-07-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种城市轨道交通信号系统风险点辨识方法及系统，属于城市轨道交通运用维护技术领域，基于城轨信号系统运营安全影响要素集和组分节点，构建城轨信号系统安全特征网络模型，结合文本数据和统计数据，获取城轨信号系统风险特征性指标；利用运用隐马尔可夫模型对文本数据进行本文抽取获得文本序列；基于风险特征性指标，结合抽取的文本序列，构建城轨信号系统风险点辨识模型；基于城轨信号系统风险点辨识模型，辨识得到城轨信号系统风险点。本发明在考虑数据特征的基础上进行城轨信号系统风险点辨识，提高了辨识准确度，为实现信号系统安全风险管控、降低城市轨道交通事故发生率、保障城市轨道交通安全运营提供了安全、可靠、稳定支撑。
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