[发明专利]高铁行车设备故障态势评估方法、系统及设备和介质

权利要求书

1.一种高铁行车设备故障态势评估方法，其特征在于，所述高铁行车设备故障态势评估方法包括：

多层递阶结构模型构建步骤：综合分析高铁行车设备故障，确定故障影响因素的集合，根据所述故障影响因素间的影响程度，生成直接影响矩阵，基于所述直接影响矩阵，通过层级划分确定不同层级的因素集，构建高铁行车设备故障影响因素的多层递阶结构模型；

模糊多态贝叶斯网络构建步骤：确定所述故障影响因素的风险等级状态，将所述多层递阶结构模型中对应的所述故障影响因素进行节点转换，构建基于所述多层递阶结构模型的模糊多态贝叶斯网络；

节点概率计算步骤：基于广义梯形模糊数，引入多种类高铁设备故障发生概率的模糊语言变量及风险度参数，计算所述模糊多态贝叶斯网络节点的先验概率和条件概率分布；

态势评估分析步骤：基于所述先验概率和所述条件概率分布，进行模糊多态贝叶斯网络学习与推理，计算网络节点概率值，并推理网络节点的概率信息，依据最大隶属度准则，对高铁行车设备故障态势进行评估分析。

2.根据权利要求1所述高铁行车设备故障态势评估方法，其特征在于，所述多层递阶结构模型构建步骤进一步包括：

影响因素集合生成步骤：收集高铁行车事故信息，生成所述故障影响因素的集合；

直接影响矩阵生成步骤：判断所述故障影响因素间的影响程度，生成所述故障影响因素间的直接影响矩阵；

综合影响矩阵生成步骤：基于所述直接影响矩阵，规范化处理得到致因因素规范化矩阵后，根据所述故障因素间的间接作用，计算得出综合影响矩阵；

可达矩阵生成步骤：基于所述综合影响矩阵，分析所述故障影响因素间关联关系，根据预设阈值，对整体的所述故障影响因素进行划分，计算得出可达矩阵；

影响因素确定步骤：基于所述可达矩阵，根据预设筛选条件筛选所述故障影响因素，逐层确定所述多层递阶结构模型中各层级的影响因素；

结构模型生成步骤：通过层级划分，确定不同层级的因素集，得到高铁行车设备故障影响因素的多层递阶结构模型。

3.根据权利要求1所述高铁行车设备故障态势评估方法，其特征在于，所述模糊多态贝叶斯网络构建步骤进一步包括：

风险等级状态确定步骤：确定所述故障影响因素的多种风险等级状态；

网络节点转换步骤：将所述多层递阶结构模型中对应的故障影响因素的集合转换为所述模糊多态贝叶斯网络的节点集；

网络有向边转换步骤：将所述多层递阶结构模型中故障影响因素间的可达关系转换为所述模糊多态贝叶斯网络的有向边，综合所述节点集及所述有向边得到所述模糊多态贝叶斯网络结构。

4.根据权利要求1所述高铁行车设备故障态势评估方法，其特征在于，所述节点概率计算步骤进一步包括：

梯形模糊数生成步骤：采用广义区间梯形模糊数方法，引入多种模糊语言变量，根据所述模糊语言变量与广义区间梯形模糊数的对应关系转换为广义区间梯形模糊数；

模糊概率计算步骤：结合专家打分法的权重向量，计算模糊多态贝叶斯网络节点的模糊概率；

精确概率计算步骤：针对所述模糊概率，采用所述风险度参数进行解模糊计算，计算模糊多态贝叶斯网络节点的精确概率；

概率分布计算步骤：将贝叶斯网络节点各状态的所述精确概率进行均值化处理，得到所述先验概率和条件概率分布。

5.根据权利要求1所述高铁行车设备故障态势评估方法，其特征在于，所述态势评估分析步骤进一步包括：

学习推理步骤：基于所述先验概率和条件概率分布，利用模糊多态贝叶斯网络进行学习和推理计算，计算所述网络节点概率值，并推理所述网络节点的概率信息；

最大隶属度步骤：依据最大隶属度准则，在不同所述风险等级状态的概率分布中，选取概率值最大的对应等级作为各故障因素风险概率等级，以对高铁行车设备故障态势进行评估分析。