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申请/专利权人：大连交通大学
摘要：本发明涉及轨道列车技术领域，具体涉及一种基于T‑S灰色动态故障树的列车子系统故障分析方法。包括以下步骤：确定要分析的列车子系统故障事件，构建T‑S动态故障树；逐层计算T‑S动态故障树中基本事件和中间事件的故障概率；计算基本事件概率对顶事件的成本重要度；构建T‑S动态故障树待检故障模式向量和标准故障模式矩阵；计算故障树中每个最小割集的灰色关联度；确定对故障树影响最大的基本事件，针对该基本事件对列车子系统进行改进。本发明综合考虑了基本事件概率重要度、维修成本因素及故障间关联程度因素，综合评估系统中各故障，能更全面、准确地找出重要的、影响系统稳定性的故障原因。
主权项：1.一种基于T-S灰色动态故障树的列车子系统故障分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.确定要分析的列车子系统故障事件，根据故障事件的产生原因得到该故障事件的顶事件、中间事件和基本事件；S2.通过T-S动态逻辑门规则描述各事件间的逻辑关系，构建T-S动态故障树；S3.根据列车子系统部件历史故障数据，逐层计算T-S动态故障树中基本事件和中间事件的故障概率，进而得到顶事件的故障概率；S4.根据得到的各事件故障概率计算基本事件的概率重要度，进而计算基本事件概率对顶事件的成本重要度；S5.根据基本事件概率对顶事件的成本重要度构建T-S动态故障树待检故障模式向量和标准故障模式矩阵；S6.根据待检故障模式向量和标准故障模式矩阵计算故障树中每个最小割集的灰色关联度；S7.对得到的关联度进行排序，得到关联度最大时所对应的最小割集，进而确定对故障树影响最大的基本事件，针对该基本事件对列车子系统进行改进。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连交通大学 一种基于T-S灰色动态故障树的列车子系统故障分析方法
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