基于区间直觉犹豫模糊集的高速列车系统关键部件辨识

N945.17%U266.2; 关键部件作为系统可靠性分析的重要组成以及系统维修策略制定的重要基础,其辨识方法与识别结果的准确性一直是研究热点与难点.为有效识别关键部件保证高速列车系统安全可靠性运行,本文提出一种新的基于区间直觉犹豫模糊集的关键部件辨识方法.首先通过回顾现有复杂系统网络建模方法及其优缺点,归纳总结部件的提取规则与部件间作用关系的定义和类型,提出由局部到整体的高速列车系统全局拓扑网络模型构建方法.其次鉴于现有针对同一高速列车同一节车辆同一部件的故障维修记录数据量少、随机性大等特点,提出将节点属性值区间化,构建节点属性的区间直觉犹豫模糊集,其中节点属性包括由故障数据分析获得的节点可...

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Published in控制理论与应用 Vol. 36; no. 2; pp. 295 - 306
Main Authors 林帅, 贾利民, 王艳辉
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京,100044%北京交通大学 北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心,北京,100044 01.02.2019
Subjects
关键部件
区间直觉犹豫模糊集
模糊集理论
高速列车系统
网络理论
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2018.70781

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Abstract N945.17%U266.2; 关键部件作为系统可靠性分析的重要组成以及系统维修策略制定的重要基础,其辨识方法与识别结果的准确性一直是研究热点与难点.为有效识别关键部件保证高速列车系统安全可靠性运行,本文提出一种新的基于区间直觉犹豫模糊集的关键部件辨识方法.首先通过回顾现有复杂系统网络建模方法及其优缺点,归纳总结部件的提取规则与部件间作用关系的定义和类型,提出由局部到整体的高速列车系统全局拓扑网络模型构建方法.其次鉴于现有针对同一高速列车同一节车辆同一部件的故障维修记录数据量少、随机性大等特点,提出将节点属性值区间化,构建节点属性的区间直觉犹豫模糊集,其中节点属性包括由故障数据分析获得的节点可靠性属性值以及由所建全局拓扑网络得到的拓扑属性.最后利用区间直觉犹豫模糊积分算子综合节点的多种属性辨识系统中的关键部件.以转向架系统的拓扑结构以及历史故障数据为基础的实例分析表明,所提出的辨识方法能够准确的识别出系统中的关键部件,且与专家经验的分析结果基本一致.
AbstractList N945.17%U266.2; 关键部件作为系统可靠性分析的重要组成以及系统维修策略制定的重要基础,其辨识方法与识别结果的准确性一直是研究热点与难点.为有效识别关键部件保证高速列车系统安全可靠性运行,本文提出一种新的基于区间直觉犹豫模糊集的关键部件辨识方法.首先通过回顾现有复杂系统网络建模方法及其优缺点,归纳总结部件的提取规则与部件间作用关系的定义和类型,提出由局部到整体的高速列车系统全局拓扑网络模型构建方法.其次鉴于现有针对同一高速列车同一节车辆同一部件的故障维修记录数据量少、随机性大等特点,提出将节点属性值区间化,构建节点属性的区间直觉犹豫模糊集,其中节点属性包括由故障数据分析获得的节点可靠性属性值以及由所建全局拓扑网络得到的拓扑属性.最后利用区间直觉犹豫模糊积分算子综合节点的多种属性辨识系统中的关键部件.以转向架系统的拓扑结构以及历史故障数据为基础的实例分析表明,所提出的辨识方法能够准确的识别出系统中的关键部件,且与专家经验的分析结果基本一致.
Author 林帅
贾利民
王艳辉
AuthorAffiliation 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京,100044%北京交通大学 北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心,北京,100044
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