[发明专利]基于特征量的地铁列车牵引系统动态风险分析评估方法

权利要求书

1.一种基于特征量的地铁列车牵引系统动态风险分析评估方法，至少包括：

S1、地铁列车牵引系统监控实时采集各个车辆和设备的数据，包括牵引逆变器前端的电容器电压、逆变器输出电流、直流回路电流、制动电阻斩波电流以及电机振动烈度，并将采集的数据上传至评估系统；

S2、基于采集的数据建立地铁牵引系统典型风险链条，同时建立电容故障率随电容等效串联电阻变化图以及牵引电机故障率随电机振动变化曲线图；

S3、依据检测的数据，动态统计t时刻牵引逆变器的等效串联电阻R_ESR、电机振动烈度L，并按照电容故障率随电容等效串联电阻变化图像，计算电容实时故障概率P_t1；按照牵引电机故障率随电机振动变化曲线图，计算出电机故障概率P_t2；

S4、根据公式1求得t时刻因逆变器支撑电容故障条件下典型风险链条发生概率P_t，即完成典型风险链条的故障概率动态分析；

其中，公式(1)为：P_t＝P_t1×P_t2。

2.如权利要求1所述的基于特征量的地铁列车牵引系统动态风险分析评估方法，其特征在于，所述S2中的地铁牵引系统典型风险链条的具体内容为：

1)长期温度过高及污秽导致牵引逆变器前端支撑电容值变小，电容器等效串联电阻值R_ESR增大，紧急制动时再生制动系统前端逆变电压升高，牵引逆变器充电电容被击穿短路；

2)牵引逆变器输出侧电压波形含有的大量高次谐波使输出波形畸变程度变大，与其相连的牵引电机转矩失稳、异步电机运行温度不正常升高、电机振动烈度L过大，使异步牵引电机故障概率增大。

3.如权利要求1所述的基于特征量的地铁列车牵引系统动态风险分析评估方法，其特征在于，所述牵引电机故障率随电机振动变化曲线图是根据ISO23732电机设备振动分级标准，规定电机在良好状态下故障率仅有2.13×10^-7，并按照地铁牵引电机属于Ⅲ类中型机器拟合牵引电机故障率随振动烈度变化的曲线绘制的。

4.如权利要求1所述的基于特征量的地铁列车牵引系统动态风险分析评估方法，其特征在于，所述方法还包括

S5、根据调研建立地铁列车牵引电机发生烧毁故障时的牵引电机烧毁后果的事件树，所述事件树表征地铁牵引电机烧毁引起的各种事故发生的概率和后果；

S6、建立地铁列车事故后果严重度评价指标体系，该体系包括运能损失、维修成本、社会影响、生命损失各指标值u_j；同时通过专家打分运用层次分析法获得运能损失、维修成本、社会影响、生命损失各因素对事故后果严重度影响的权重W＝(w₁，w₂，w₃，w₄)；

S7、通过聚类分析方法计算事件树中的m种事故对于每个指标值u_j的灰色权评估矩阵，所述灰色权评估矩阵与指标权重W相乘获得后果严重度综合评估向量Ω，再通过所述后果严重度灰色评估向量Ω计算风险链造成的综合事故后果严重值η；

S8、根据S4的典型风险链条发生概率及S7的综合事故后果严重值量化评估，得出风险等级。

5.如权利要求4所述的基于特征量的地铁列车牵引系统动态风险分析评估方法，其特征在于，所述S5的事件树中，地铁牵引电机烧毁引起的各种事故发生的概率和后果描述为：

电击起火的N事件概率为0.4，此时的后果事件为降速运行；因电机起火的Y事件概率为0.6，进入下一事件链节--是否能及时发现；

未能及时发现的N事件概率为0.85，此时的后果事件为检修停车；未能及时发现的Y事件概率为0.15，进入下一事件链节--是否能灭火；

未能灭火的N事件概率为0.5，此时的后果事件为检修事故停车；未能灭火的Y事件概率为0.5，进入下一事件链节--人员是否撤离；

即人员未撤离的N事件概率为0.75，此时的后果事件为火灾事故停车；人员未能撤离的Y事件概率为0.25，此时的后果事件为人员事故停车。