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贝叶斯网络在CBTC系统概率安全评估中的应用研究
| 论文题名： | 贝叶斯网络在CBTC系统概率安全评估中的应用研究 |
| 关键词： | 列车运行控制系统;故障树;事件树分析;贝叶斯网络;概率安全 |
| 摘要： | CBTC(Communication Based Train Control,基于通信的列车运行控制)系统作为控制列车的神经中枢，担当着保证行车安全、提高运行效率、缩短行车间隔的重任。CBTC系统是一个复杂的列车运行控制系统，其通过软件与硬件的有机结合完成列车运行中的控制功能，经常发生难以避免的故障。虽然系统软、硬件具有故障导向安全功能，且其危险侧故障被认为是小概率事件，但它一旦发生，后果非常严重，其安全事故往往会造成设备破坏、财产损失以及人员伤亡等严重后果，所以对CBTC系统进行概率安全评估至关重要。 通过剖析CBTC系统的结构和功能，将FTA/ETA(Fault Tree Analysis/Event Tree Ana-lysis,故障树分析/事件树分析)方法与BN(Bayesian Network,贝叶斯网络)技术相结合应用于城市轨道交通CBTC系统的概率安全评估中。从系统失效的角度出发，考虑维修性、多态性等多因素故障模式特征，系统地对CBTC系统的概率安全进行分析和评估。通过确定系统的潜在风险、导致风险发生的原因及风险可能造成的后果，利用BN建立风险评估模型，对CBTC系统的安全风险进行评估。本文的主要研究内容如下： (1)深入分析CBTC系统的结构，对其功能进行不同层次的划分，从系统失效的角度出发，归纳和总结系统故障模式，建立CBTC系统失效故障树模型，在此基础上，将系统失效故障树模型转化为BN模型，计算系统的可用度。 (2)考虑到系统故障模式呈现出的维修性、多态性等现象，利用 BN的强大数学功能在系统失效BN模型中输入节点证据，计算得到各节点的故障数据，并进行正反推理，识别系统的薄弱环节。此外，在系统失效 BN模型的基础上，运用 ETA方法的思维逻辑，构建基于后备模式的CBTC系统BN模型，分析后备模式对系统安全运行的影响。 (3)通过识别CBTC系统中的潜在危险、危险导致事故的可能性和后果，构建基于BN的CBTC系统风险评估模型。利用基于BN的风险评估模型，计算系统中危险导致事故发生的THR(Tolerable Hazard Rate,可容忍危险率)，评判系统能否满足安全要求并达到设定的安全目标，为科学地评估CBTC系统的概率安全提供帮助。 |
| 作者： | 张舟洋 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 李华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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