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高铁牵引供电系统故障统计数据的关联分析方法研究
| 论文题名： | 高铁牵引供电系统故障统计数据的关联分析方法研究 |
| 关键词： | 高速铁路;牵引供电系统;故障统计数据;Logistic模型;关联分析 |
| 摘要： | 牵引供电系统可靠供电是高速铁路线路安全准点运行的前提。对高铁牵引供电系统故障的严重程度和影响因素之间的关联分析，可为分析故障、采取措施以提高系统的可靠性提供依据。由于高铁牵引供电系统故障数据采集的局限性，采集到的数据样本有大有小，针对小样本故障数据和大样本故障数据，本文分别构建出两种关联分析模型来进行分析。 在故障数据相对较多的情况下，为尽可能减少高铁牵引供电系统故障发生的次数、降低故障的严重程度，以牵引供电系统故障严重程度为因变量，从牵引供电系统内部结构和外部环境等因素中拟定候选自变量，采用后向逐步选择法判断候选自变量与因变量之间的相关性；利用累积Logistic模型建立高铁牵引供电系统故障严重程度与影响因素之间的关联分析模型。该模型适合大样本数据的分析，最后从成比例检验、拟合优度检验和预测准确度检验3个方面对模型进行检验。利用某供电段近几年的供电系统故障统计数据进行分析，分析结果表明：系统服役年限、维修次数、雷击、风速与牵引供电系统故障严重程度显著相关。 在故障数据相对比较稀缺的情况下，对传统的灰色关联分析模型进行了改进，首先在变异系数的定义的基础上延伸出了广义变异系数，把其作为判别灰色关联度大小的新标准，重新构造了关联度的计算模型。该模型从总体出发，充分考虑了关联度的正负问题，回避了逐点计算，加权平均后带来的关联度正负抵消的问题。由于牵引变压器油中溶解气体的体积分数在一些运行状态下比较稳定，可以建立固定的参考序列。本文把改进后的灰色关联分析模型引入到牵引变压器的故障诊断当中，发挥了灰关联分析的小样本数据分析的优势，充分利用了油中溶解气体的数据特征，降低了系统繁杂的分析带来的误差，提高了系统的诊断精度。最后，两种情况下建立的关联分析模型都在实例分析中得到了验证。 |
| 作者： | 李新原 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 王勋;程宏波 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华东交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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