[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

说明书

本申请公开了一种高铁行车设备故障态势评估方法，包括：综合分析高铁行车故障，确定高铁行车设备故障影响因素集，判断因素间的影响程度，确定因素间的直接影响矩阵，构建高速铁路行车设备故障影响因素多层递阶结构模型；确定影响因素风险状态，构建基于多层递阶结构模型的模糊多态贝叶斯网络；基于广义梯形模糊数，计算模糊多态贝叶斯网络节点概率，进行模糊多态贝叶斯网络参数学习；基于模糊多态贝叶斯网络学习与推理，评估高速铁路行车设备故障态势。本申请还公开了一种高铁行车设备故障态势评估系统。本申请方法客观量化了影响高铁行车设备的风险因素，定量分析了风险因素的演变路径，避免主观决策，克服了单一风险评估方法的局限。

技术领域

本申请涉及一种高速铁路行车安全风险分析技术领域，特别涉及一种高铁行车设备故障态势评估方法。

背景技术

当前，复杂铁路系统一般由工务工程、牵引供电、通信信号、动车组、运营管理、客运服务构成，各组成要素自成体系，又相互关联制约。目前国内外贝叶斯和高铁故障分析研究取得一定研究成果，但仍然存在诸多问题，其中包括(1)由于高铁行车设备故障影响因素众多，这些影响因素共同决定高铁行车设备故障态势，而现有研究对评价指标之间的内在关联关系基本从未考虑；(2)各种各样的评估方法层出不穷，不同方法虽然提供了选择多样性，但往往也带来了方法适用性、匹配性的问题；(3)高铁行车设备故障现有的研究多静态研究，将实时数据与统计数据相结合，对现有的动态静态故障数据进行充分利用的研究基本没有。

与国内外贝叶斯和高铁故障分析研究方法相比，一种高铁行车设备故障态势评估方法，通过对高铁行车特点、设备事故故障分析，将影响高铁行车设备故障的影响因素加以区分和筛选，定量的识别出各影响以及高铁行车设备故障的程度以及演变趋势，可进一步采取相应预防和控制措施，制动相关管理措施，减少高铁行车设备故障数量，降低高铁行车安全风险程度。

因此，亟需提出一种能够客观的量化影响高铁行车设备的风险因素以及掌握影响因素的发展变化和演变规律的方法，能够突破单一风险评估方法的局限，使得高铁行车设备故障态势评估更加科学，实现有效评估高铁行车设备故障态势的方法，解决现有技术中故障态势评估方法单一且无法同时研究高铁行车设备故障影响因素众多的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种高铁行车设备故障态势评估方法，解决现有技术中故障态势评估方法单一且无法同时研究高铁行车设备故障影响因素众多的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种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，根据故障影响因素间的影响程度，生成直接影响矩阵，基于直接影响矩阵，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：确定故障影响因素的风险等级状态，将多层递阶结构模型中对应的故障影响因素进行节点转换，构建基于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：基于先验概率和条件概率分布，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。

优选的，上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，生成故障影响因素的集合；

直接影响矩阵生成步骤：判断故障影响因素间的影响程度，生成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，根据故障因素间的间接作用，计算得出综合影响矩阵；