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列车全自动驾驶系统休眠唤醒子系统可靠性研究
| 论文题名： | 列车全自动驾驶系统休眠唤醒子系统可靠性研究 |
| 关键词： | 列车全自动驾驶系统;休眠唤醒子系统;可靠性分析;GO-Bayesian网络模型 |
| 摘要： | 近几年，列车全自动驾驶系统凭借其高度自动化的控制方式得到了快速发展。与传统基于通信的列车自动控制系统相比，全自动驾驶系统对安全性和可靠性的要求更高。 本文在列车全自动驾驶休眠唤醒子系统功能结构分析基础上，采用GO-Bayesian方法，开展了休眠唤醒子系统可靠性分析，具体内容如下： （1）全自动驾驶休眠唤醒子系统GO-Bayesian网络模型。依据GO法中的操作符到动态贝叶斯网络的转换原理，分析了逻辑操作符和功能操作符的转换规则和输出信号计算方法，结合列车全自动驾驶休眠唤醒子系统功能和休眠唤醒信息流，构建了全自动驾驶休眠唤醒子系统GO-Bayesian网络模型。 （2）基于GO-Bayesian网络的全自动驾驶休眠唤醒子系统可靠性分析。首先对列车全自动驾驶休眠唤醒子系统的设备可靠性进行预计，得到各个设备的可靠性指标。基于建立的GO-Bayesian网络模型，结合设备的可靠性参数，分析了休眠唤醒子系统在运行不同时刻的可靠度，指出了休眠唤醒子系统的薄弱环节。 （3）利用蒙特卡罗法对休眠唤醒子系统可靠性进行仿真。利用MATLAB软件进行编程，模拟休眠唤醒子系统故障发生过程，仿真得到了休眠唤醒子系统的可靠度。与GO-Bayesian模型得到的可靠度结果进行对比，相对误差较小，验证了休眠唤醒子系统可靠性分析中GO-Bayesian模型的可行性。 （4）从可靠性和经济性两方面建立了可靠性优化模型，利用差分进化算法求解模型，得到了休眠唤醒子系统可靠性优化结果。 |
| 作者： | 彭懿 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 陈新 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2019 |
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