一、Reliability analysis of an associated system（论文文献综述）
李泽庶[1]（2021）在《基于数据驱动的能馈式牵引供电装置风冷系统参数影响分析》文中研究表明作为解决城市轨道交通再生制动能量消纳问题的有效方案,中压能馈式装置在我国城轨系统中得到了广泛应用,其核心部件大容量变流器长期在不同工况下应对高频次、重载荷的能量传输,成为了中压能馈式牵引供电系统的薄弱环节。开展变流器内部IGBT等元件的寿命预测与可靠性估计,对提升设备运营维护智能化水平和降低运维成本具有重要意义。本文针对中压能馈式牵引供电装置与风冷系统参数的关联影响挖掘所存在的问题以及关键技术要点,考虑到变流器运行寿命与系统间其他参数的关联关系难以完全从理论角度推导,提出了一种基于深度学习网络融合传感器量测历史运行数据的变流器寿命预测与可靠性估计方法。深入研究了数据驱动的深度学习方法在城轨能馈供电系统场景下的数据处理、特征提取方法,提出了适用于长时间预测的参考点温度预测模型;研究分析了以风冷参数为例的变流器寿命关联因子对设备工作运行以及寿命的影响;提出了基于蒙特卡洛法以及可靠性框图的设备以及系统整体可靠性估计方法。主要研究问题以及工作如下:（1）为了获取并分析低频长时间剖面的IGBT结温波动并解决较长时间尺度下温度预测稳定性和精确性问题,本文围绕IGBT结温以及参考点温度建立了热电耦合模型和深度学习网络。首先,根据热电等效理论根据功率损耗计算建立热阻网络Simulink仿真模型,通过实测数据热电耦合迭代仿真获取较长时间尺度下芯片内部元件结温变化情况;之后,根据数据驱动学习模型预测需求建立了深度神经网络,并提出了具有反馈调节结构的网络训练、预测架构,对参考点温度曲线进行预测,得到、验证了基于典型日下功率器件参考点温度以及结温曲线各项参数变化情况并加以分析。（2）为了探索变流器风冷系统的温度参数在复杂工况下对设备工作运行状态以及寿命的影响,本文基于实际测量数据进行了基于数据驱动方法的数据处理和特征提取过程形成数据集,得到并分析了不同给定风冷系统启动参数与功率模块IGBT累积损伤度变化关系。首先,分析了牵引供电系统内装置运行状态采集、监测现状以及需求;之后,根据历史数据进行了牵引供电系统的数据预处理和变换,通过滑动窗口平均以及多项式分段拟合降维提取特征并建立数据集;然后,考虑变流器以及风冷系统参数间的关联影响,在不同给定风冷系统启动阈值下进行预测,得到风冷系统以及IGBT热载荷、预测寿命等参数变化关系并加以分析,为设备的相关参数优化提供依据。（3）为了得到功率器件以及包含风冷系统等部分的系统整体可靠性估计,提出基于蒙特卡洛法的功率器件寿命估计分析方法以及以可靠性框图为基础的系统可靠性分析方法。首先对得到结温曲线进行热载荷分析,通过寿命模型的选取和累计损伤计算,得到了系统中IGBT功率模块的损伤估计与寿命预测结果;之后通过静态参数等效计算,基于蒙特卡洛法随机抽烟过程得到服从二参数威布尔分布的器件寿命分布模型和失效概率曲线;最后从功率单元到变流单元以及风冷系统等进行可靠性估计。为中压能馈式牵引供电系统维护提供理论依据,从而保证其运行的可靠性,为设备选型以及维护方案提供建议。
韩浪[2]（2021）在《高速铁路调度集中系统硬件可靠性分析方法研究》文中提出调度集中系统作为铁路运输的核心技术装备,在保证列车安全、高速、正点运行方面发挥着举足轻重的作用。硬件设备是调度集中系统的重要组成部分,其可靠性水平直接决定着系统能否安全、可靠、平稳的运行,对硬件进行可靠性分析,研究硬件的故障模式和失效机理,对于提升调度集中系统的可靠性,保证高铁的客运服务质量十分重要。我国调度集中系统硬件组成结构复杂、种类及数量众多,利用既有可靠性数据分析方法对其进行建模研究时存在计算难度大、数据利用不充分等缺点。铁路数字化的发展,使得调度集中系统积累了大量的现场可靠性数据,为数据挖掘技术应用于硬件可靠性分析提供了数据支撑。论文主要工作如下:首先介绍调度集中系统的体系结构和硬件设备,阐述调度集中系统硬件结构复杂、设备种类及数量众多的特点;基于调度集中系统的硬件结构,阐述数据挖掘技术在调度集中系统硬件可靠性分析工作中的实现方案,设计调度集中系统硬件可靠性分析模块的功能和架构;结合数据挖掘的基本步骤和既有可靠性数据分析方法的基本流程,阐述基于数据挖掘的可靠性分析方法的基本流程。其次以车站自律机硬件设备为例,分析自律机硬件故障特性、失效因素特性以及两者之间的不确定性关系;基于调度集中系统体系结构和硬件组成特点,分析车站自律机硬件现场可靠性数据的采集方式;基于铁路大数据应用框架,设计并阐述现场可靠性数据的预处理逻辑框架;通过对比同一型号同一批次自律机硬件设备在京张高铁和京雄高铁上的不同故障表现情况,发现两条线路的自律机硬件设备在设计水平、制造工艺、运行设备状态、安装与调试人员等失效因素相似的条件下,在运行环境因素上存在巨大差异,因此构建了基于环境失效因素的自律机硬件现场可靠性数据集,为基于数据挖掘的自律机硬件故障失效因素分析提供数据支撑。最后根据聚类分析和基于近似不可分辨关系的粗糙集理论之间的联系,结合两者建立车站自律机硬件故障失效因素分析决策模型,选取环境失效因素作为条件属性集,自律机硬件故障次数作为决策属性,对基于环境失效因素的自律机硬件现场可靠性数据集进行等价类划分,从单一环境因素和耦合环境因素两个角度,验证分析环境失效因素与自律机硬件故障的部分近似依赖程度,并给出提升自律机硬件可靠性的施工建议;通过完成基于数据挖掘的可靠性分析方法的所有基本流程,验证基于数据挖掘的调度集中系统硬件可靠性分析方法的可行性和适用性。
付勇[3]（2021）在《复杂耦合作用下轨道交通列车系统可靠性评估及维修策略优化方法》文中研究指明可靠性是轨道交通列车运营的前提和核心竞争力,但高密度、复杂技术、强耦合等因素给轨道交通列车可靠性保障及运维管理带来了巨大挑战,传统的列车可靠性评估及运维管理理念、思路、模式和模型方法已难以处理此多元、多粒度、强耦合、非线性的动态不确定性随机变化过程,进而无法准确揭示和分析轨道交通列车复杂系统运用过程中风险产生的机理、变化规律和调控机制。因此迫切需要突破建立全新的轨道交通列车系统可靠性评估及运维管理方法,开拓崭新的视角,充分利用积累的列车运行安全状态大数据,在定量化、实时性、精细化、个体差异化、系统最优化等方面全面提升相应的理论方法水平,提高预防和应对轨道交通列车运行风险的能力。鉴于此,本文基于轨道交通列车设计数据及现场故障检测记录及维修数据,在列车系统风险分析及关键部件辨识、系统故障传播、可靠性评估及多部件运维优化等方面进行了如下研究工作:（1）为了改善传统FMECA分析中的缺陷,提出了一种新式的基于累积前景理论和二型直觉模糊和VIKOR的列车关键部件分析方法。其中,二型模糊VIKOR方法能够通过熵权法解决FMECA分析中指标融合的问题。另外,将三角模糊数直觉模糊数作为二型直觉模糊的方法,以此描述FMECA分析中的主观模糊性。此外,通过引入累积前景理论来处理FMECA专家风险敏感性和决策心理行为的问题。通过现场的实际FMECA数据,并与其他FMECA方法的比较,对提出的新式关键部件辨识方法进行验证分析。（2）基于复杂网络和病毒传播知识,提出风险势能场理论,构建列车系统故障传播概率模型,定量表征部件之间的传播概率,并基于分布扩散原则,模拟列车系统故障传播过程,得到所有可能的列车系统故障传播路径及其发生概率,并标定系统部件的可靠性状态;通过现场的实际故障数据进行验证,结果表明了基于风险势能场的列车系统故障路径生成方法的可行性和正确性,同时该方法能够定量描述部件间风险传播概率并分析传播的整个过程,实现了故障路径的准确辨识与状态的标定,有助于更优质的进行系统运维工作。（3）为了弥补现有列车系统可靠性分析忽视了系统多态性的不足,提出了一种基于改进d-MC模型的全新轨道交通列车系统的可靠性分析方法。以转向架系统为例,为了构建转向架系统的可靠性流网络,在复杂网络理论的基础上分析了转向架系统的三大功能及其相互作用关系:承载功能、动力传动功能及缓冲减振功能。基于可靠性流网络,通过在极小割分析中提前删减不必要的候选d-MC及重复d-MC,改进了现有d-MC理论中存在大量不必要的候选解及重复解问题,极大地提高了系统可靠性计算的效率。（4）为了降低列车运行成本并提高列车系统可用性,提出了一种基于机会相关的轨道交通列车系统多部件动态维修策略优化方法。基于系统部件最低可靠度要求及役龄递减故障率递增原理,建立单部件维修时机模型,提出维修系数的判别函数以选择相应的维修方式,分析系统中部件之间的结构、故障及可靠度相关性,构建系统的机会相关维修模型,以成本最低为优化目标,以部件可靠度及可用度为约束条件,构建列车多部件系统维修优化模型,并通过惯性权重因子调整粒子群算法求解计算最佳维修策略。通过现场的实际数据分析,验证了提出的方法的正确性和可行性。
梁禾[4]（2021）在《不确定性影响下复杂机电系统可靠性及敏感性分析》文中研究说明现代工业设备结构精密,功能复杂,高度集成声、光、电、液、气等技术于一体。为确保大型机电设备稳定运行,系统可靠性分析发挥着巨大的作用。可靠性为评价设备性能的重要指标,刻画了系统可靠度、平均寿命、失效率等产品的寿命特征。此外,在缺乏长时间、大批量的统计试验下,对系统工作状态的判定会受不确定性影响,如何有效对不确定性量化与传播分析将会影响可靠性评估结果的准确性。同时大型机电系统结构复杂,零件繁多,每个零件自身不确定性对系统不确定性的影响程度也不相同,因此精准定位对系统不确定性影响程度较高的零件能为后期维护或系统设计初期提供有效的优化意见,这就是敏感性分析的目的与意义。本文就不确定性系统可靠性与敏感性分析评估方法展开了深入研究,主要研究内容包含以下几个部分。基于贝叶斯网络与“缩减法”完成混合不确定性下从可靠性到敏感性的量化工作,并提出了基于缩减法的双循环Monte Carlo仿真分析流程,通过分层遍历时间域与参数域,实现混合不确定性下可靠性与敏感性评估。文中混合不确定性通过概率盒完成量化与可视化,传播过程使用遗传算法寻优。该方法通过算例及实例分析,成功量化零件不确定性对系统不确定性的影响程度,验证了在实际工程中的可行性。贝叶斯网络推理是可靠性推导的经典方法,但推理过程难以像Survival Signature有效分离系统结构与先验信息。但传统Survival Signature仅适用于二态系统,因此本文对将该方法实现从二态到多态系统的扩展,对于组件状态概率分布,通过齐次马尔科夫模型建模推导。本文提出了适用于含有多个同类零件构成的多态系统可靠性评估方法,并且基于双循环Monte Carlo仿真法完成敏感性量化。最后将该方法应用于桥型结构算例,结果表明,该方法对于状态转移规则较为规律的系统具有较高的可行性。最后,将所提两种混合不确定性下系统可靠性与敏感性分析方法应用于XKA28系列动梁桥式数控龙门铣镗床的进给控制系统中。该系统分为W、X、Y、Z轴进给控制子系统,根据子系统零件类型与数量,对W/X轴子系统采用多态Survival Signature方法,对Y/Z子系统采用贝叶斯网络完成可靠性建模。对于系统整体,采用Survival Signature完成建模并推导不确定性传播分析与敏感性分析。
牛彦[5]（2021）在《基于生存signature对多部件类型可修系统的可靠性分析》文中研究表明本文的研究对象是多部件类型可修系统,由于该类系统部件数较多且系统结构复杂,传统的可靠性分析方法应用于该类系统会导致计算复杂度的提高.而生存signature在量化和比较多部件类型不可修系统可靠性方面是一个十分有用的工具,该方法一方面大大减少了Markov模型中状态空间的维数,另一方面它将系统的结构信息从部件的随机故障时间概率模型中分离出来,量化了系统结构,简化了系统可靠性的计算.因此,本文利用该工具对多部件类型可修系统从系统结构和组成部件两个方面进行了可靠性研究.本文的核心为生存signature在系统可靠性方面的应用.主要内容是建立在生存signature可以表示多部件类型系统生存函数这一基础上,利用生存signature对多部件类型可修系统可靠性以及部件重要度进行了研究.首先,从整个系统结构方面,基于生存signature和Laplace变换构建了度量单部件类型可修系统可靠性的数学模型,再将其推广到多部件类型可修系统;其次,从构成系统的部件进行分析,通过基于生存signature的两个重要度指标MRI及JRI对系统中部件（集）的重要性进行度量,分析系统的薄软环节以加强系统维护,提高系统可靠性;最后通过多部件类型可修系统的一个数值实例详细说明了该模型可靠性分析的具体步骤.
施小东[6]（2021）在《基于AADL的IoP系统可靠性建模及评估方法》文中进行了进一步梳理人联网（the Internet of People,IoP）是一种以人为中心的新型实时交互式物联网,它的服务理念聚焦于用户的个性化需求,为个人带来了更丰富的交互体验。近年来,IoP系统在医疗监护和健康领域有着较为广泛的研究。由于系统中包含了大量与用户联系紧密的服务,而这些服务中即使存在一些微小的错误,都可能伤害到用户甚至对其造成生命威胁,所以对IoP系统进行可靠性分析十分重要。然而,IoP系统不仅具有多层复杂的架构,还具有在多状态之间转变的特性,这使得基于IoP系统的可靠性分析变得十分困难。目前,该领域仍然缺少一种完善的可靠性建模及分析方案。针对上述问题,本文在基于模型的可靠性分析领域进行了探究,并提出了一种基于体系结构分析与设计语言（Architecture Analysis and Design Language,AADL）的IoP系统可靠性建模及评估方法,该方法首先利用AADL及其附件语言对IoP系统的架构、模式及故障行为进行建模,从而生成了系统的可靠性模型;然后在系统可靠性模型的基础上,从定性、定量两方面对IoP系统的可靠性进行了评估:在定性方面,采用故障树分析（Fault Tree Analysis,FTA）和功能危险评估（Functional Hazard Assessment,FHA）对系统故障的根本原因和风险进行了评估;在定量方面,通过结合AADL的Ocarina自动代码生成技术,进一步提出了一个基于半马尔科夫（Semi-Markov Process,SMP）模型的定量评估算法,该算法将系统的AADL可靠性模型转换为SMP模型,实现了对IoP系统多状态转变特性及其整体可靠性的评估。最后通过对相关领域系统的架构模型进行总结,提出了一个IoP系统架构通用模型,并以之为案例验证了所提出方法的有效性和可行性。该方法不仅能对IoP系统进行完善的建模,还能自动、准确的对其进行可靠性评估,具有良好的应用价值。
戚晓艳[7]（2020）在《基于关联性和参数退化模型的加工中心可靠性分析》文中研究说明加工中心作为现代化生产的基础装备,是国家工业发展的核心。在中国向智能制造工业强国迈进的背景下,中国成为世界各国机床生产企业竞争的主市场。与世界数控机床制造企业对比,我国高端加工中心的竞争力相对薄弱,受加工中心加工精度、加工速度和可靠性等方面影响使其在国内市场占有率较低。针对加工中心进行关联故障的可靠性分析为可靠性设计、维修和故障诊断提供基本的指导。本文以国家自然科学基金为依托,对加工中心进行关联故障及参数关联退化分析。主要内容如下:首先,基于现场故障数据建立加工中心可靠性数学模型。依据制定的加工中心可靠性考核方案进行可靠性数据收集共获得107条故障数据;依据加工中心结构、工作原理及功能元件对应关系将加工中心划分为12个子系统。进一步对可靠性数据进行统计分析,通过模型优选、参数估计和参数拟合优度检验确定加工中心威布尔分布可靠性模型;同时建立所有子系统可靠性模型。其次,改进的故障危害度分析与故障关联性分析。依据现场试验故障数据进行加工中心故障模式、故障原因分析（FMEA）,确定故障多发子系统;将群体决策方法以及专家评估与熵权相结合的方法引入故障模式危害度分析（CA）及子系统危害度分析中,解决故障模式频率比、故障模式影响概率和系统的故障率无权重相乘、单一专家团队对故障模式影响概率的差异化问题,改进子系统危害度分析;采用决策实验室分析法（DEMATEL）进行加工中心子系统故障关联性分析,利用被影响度、原因度、影响度以及中心度来分析子系统故障的关联排序及关键性子系统。结合解释结构模型（ISM）明确系统内部故障之间的故障传递过程并将加工中心故障传递划分为5个等级,确定电气系统为第五等级最深层次的影响系统。再次,加工中心子系统可靠性影响度综合分析。进行加工中心子系统静态影响度、动态影响度分析,从不同角度确定加工中心各子系统的排序分值,为能够客观有效的分析各子系统对加工中心的影响程度,结合加工中心子系统危害度排序、动静态影响度分析结果,引入数据包络分析（DEA）方法进行综合影响度排序;应用数据包络方法相对有效性的特点,参考子系统排序指标进行加权分析,采用数量方法有效确定各个子系统指标的隐含权重,遵循高分高权重低分低权重的原则,综合运用各指标有效信息进行子系统影响度分析。最终确定主轴系统、液压系统、气动系统为影响加工中心最显着的子系统。最后,子系统关联退化分析。以二元模型为例进行串联系统的关联退化分析,通过Gaussian Copula、Clayton Copula和Frank Copula Copula分别描述单元间的关联关系,并对二元串联模型的可靠度及概率密度进行分析;采用蒙特卡洛（MC）抽样和边距推断函数（IFM）方法进行三种Copula函数的数值模拟,以赤池信息准则（AIC）进行Copula函数有效性分析,确定最合适的退化模型,并分析其可靠度变化情况。加工中心子系统可靠性影响度分析确定了液压系统为重点关注子系统,故障关联分析得出液压系统和工作台关联程度较高,因此以加工中心液压系统和工作台组成的串联系统为研究对象进行了关联退化分析,确定Frank Copula最优描述模型,且其可靠度比独立假设的可靠度高,为系统维修策略制定提供了参考依据,避免企业造成维修过剩。
陈斌[8]（2020）在《高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究》文中提出高速铁路的建设标志着中国铁路建设新局面的到来。凭借着其高速、快捷、舒适等特点,高速铁路已经渐渐成为广大人民群众出行的优先选择。高速铁路的快速发展,将会大大促进社会经济建设,完善国家战略布局,改善社会民生民情,为全面建成小康社会发挥支撑引领的作用。作为攸关旅客生命及财产安全的大型地面运输系统,高速列车运行的安全性与可靠性至关重要。高速铁路列车运行控制系统车载设备（下文称为高铁列控车载设备）作为具有安全苛求特性的高速铁路的关键技术之一,是对高速列车进行操纵和控制的主体,是保障高速铁路行车安全、提高运输效率的核心系统,其安全、可靠运行对于客运安全、列车运行效率、铁路经济效益都有重大意义,因此,针对高铁列控车载设备的可靠性评估及维修决策开展关键技术研究,对确保高速列车运行安全提供理论依据和技术支撑,杜绝重大恶性安全事故的发生具有十分重要的意义,成为高速列车运行安全、可靠性领域的热点研究问题之一。本文立足于高铁列控车载设备可靠性研究相关问题,首先针对庞大的高铁列控车载设备运行数据提出多维数据模型,对运行数据进行建模与分析;面向复杂耦合故障构建高铁列控车载设备的故障风险评估指标体系及其评估方法,形成对高铁列控车载设备故障的风险水平分析;针对高铁列控车载设备小样本故障数据建立基于贝叶斯估计思想的可靠性评估方法,并在故障风险评估与可靠性评估的基础上,形成“故障修”与“预防修”相结合的综合维护维修策略。基于论文的研究工作,主要形成了以下创新成果:（1）提出了高铁列控车载设备多维数据模型,利用数据立方体对多维数据模型进行描述、构建及分析,结合数据立方体的相关操作方式,针对高铁列控车载设备故障分布的时空特性进行分析,解决了庞大、复杂的高铁列控车载设备运行数据的规范化管理、存储及分析等相关问题,实现了大规模数据下设备故障时空特性的有效分析。（2）建立了高铁列控车载设备故障风险评估体系,基于高铁列控车载设备结构及各部件间的信息流向,建立故障传递图模型并利用Pagerank算法计算了故障影响度指标,在对多维数据模型进行分析的基础上,对故障发生度指标及故障危害度指标进行了计算,提出了基于灰色关联度-理想点算法的高铁列控车载设备故障风险评估方法,解决了复杂耦合故障情况下高铁列控车载设备故障风险评估问题。（3）提出了基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估方法,解决了小样本故障信息下,经典统计推断算法对高铁列控车载设备寿命分布欠拟合的缺点,同时考虑到不同系统间的差异性,提出了基于贝叶斯层次模型的多设备可靠性评估方法,有效分析了系统差异性对设备可靠性评估的影响。（4）建立了综合修复性维修与预防性维修的高铁列控车载设备维护维修决策,以故障风险评估结果为依据为不同部件确定适用的维修方式,以可靠性评估结果为约束条件,建立了成本最优的预防性维修模型,基于量子遗传优化算法对维护维修决策进行优化计算,有效地提升了高铁列控车载设备运用时间,并降低了设备的维护维修成本。论文利用高铁列控车载设备现场实际运行数据对本文所提出的相关模型算法进行了验证,其研究成果可为高铁列控车载设备的数据管理与分析、故障分析、可靠性评估及维护维修策略提供较高的理论参考价值。
郭正阳[9]（2020）在《动车组传动齿轮多失效模式的可靠性分析》文中研究指明动车组传动齿轮作为牵引传动系统中的重要组成部分,其主要作用是传递电机产生的运动和转矩,用以驱动列车行驶。在此过程中,由于列车长期服役在复杂随机-载荷环境中,致使传递齿轮极易产生失效,并最终对其安全可靠运行产生一定影响。此外,在当前传动齿轮设计与分析中虽然考虑了各种失效模式及其可靠性,但仅对失效导致的直接后果进行分析,如:接触应力增大、齿轮振动加剧、传递效率降低等,较少地研究失效模式及其相关性对可靠性的影响,以致对失效引起的齿轮可靠度变化认识不够。为此,本文从多失效模式下的静态可靠性和失效相关性下动态可靠性两个角度出发,探究了传动齿轮的主要失效模式及其相关性对可靠性的影响,以期深入了解静/动态可靠性的变化趋势。在此基础上,考虑传动齿轮多工况特性对其失效模式的影响,提出了多工况下的齿轮修形优化设计方法,进一步提升了传动齿轮的可靠性。主要工作如下:首先,为探究传动齿轮在多失效模式下的结构性能,提出一种基于多失效模式的传动齿轮静态可靠性分析方法。通过对传动齿轮各失效模式的分析,确定对其危害较大的失效模式。在此基础上,建立相应的结构功能函数,运用Monte Carlo抽样得到其概率分布。基于MATLAB计算失效模式间的相关性矩阵,构建多失效模式相关的可靠性模型,计算传动齿轮可靠度,并进一步对失效模式及其随机变量进行了灵敏度分析。研究表明:失效模式相关性对传动齿轮可靠性有重要影响,其中齿面接触疲劳及其相关随机变量对传动齿轮可靠度影响最大。其次,考虑失效模式间的相关性和时间对可靠度的影响,研究了基于失效相关性的传动齿轮动态可靠性。依据实际载荷工况建立传动齿轮的动力学仿真模型,计算齿轮接触应力-时间历程,并利用雨流计数法对其进行统计处理。通过编制12级载荷谱,计算了随机载荷多次作用下的等效载荷,并对其概率密度分布进行了对比分析。此外,利用Frank Copula函数描述接触疲劳和弯曲疲劳失效模式间的相关性,并综合上述分析,建立了传动齿轮的动态可靠性分析模型,并对其进行了求解。研究表明:单失效模式下,接触疲劳失效随时间变化导致的可靠度降低程度高于弯曲疲劳失效;考虑失效相关性下的可靠度值随时间的变化高于不考虑相关失效,说明不考虑失效相关性时的可靠性分析结果偏于保守。最后,为降低失效发生概率,对多工况下的传动齿轮进行修形优化设计。以扭矩为载荷指标将传动齿轮实际运行工况转化为多工况载荷进行加载,分析得到齿面接触应力、齿面载荷分布及传动误差。选取齿廓和齿向并行的综合修形方法,将修形参数和扭矩作为试验因素,通过正交试验获得16组试验方案,构建修形参数与接触应力间的响应面函数,利用遗传算法寻优得到各修形参数最佳值。通过对比分析修形优化前后的齿轮啮合性能,验证了优化方案的合理性。研究表明:修形优化降低了传动齿轮齿面接触应力和传动误差,齿面载荷分布也得到同步改善,从而达到了减小失效发生概率的目的。
王烁[10]（2020）在《基于车车通信的列控数据通信系统设计及其可靠性分析》文中研究表明基于通信的列车控制（Communication Based Train Control,CBTC）系统是用以保证轨道交通安全运行的信号系统。然而,随着人们对轨道交通运营效率需求的日益增长,基于车地通信的列控系统暴露出了系统结构复杂、建设成本高等问题。与基于车地通信的列控系统相比,基于车车通信的列控系统具有响应速度快、结构简单、运营成本低等优点。数据通信作为基于车车通信的列控系统的核心部分,实现了设备间连续、大容量的双向通信,其可靠性对于保证列车安全、高效运行具有重要意义。根据基于车车通信的列控系统需求,本文采用长期演进（Long Term Evolution,LTE）技术设计了基于车车通信的数据通信系统结构,搭建了系统性能测试平台,测试了系统性能参数。为了评估所设计的数据通信系统可靠性,本文建立基于确定与随机Petri网（Deterministic and Stochastic Petri Nets,DSPN）的通信系统可靠性模型,通过π-Tool工具仿真与马尔科夫再生过程理论求解了DSPN模型,得出了系统的可靠性指标,并给出提升系统可靠性的具体方案。论文的具体工作如下:（1）基于车车通信的列控数据通信系统设计与性能测试。根据基于车车通信的列控系统需求,利用LTE技术,设计了基于车车通信的列控数据通信系统。为了测试系统的通信性能参数,搭建系统性能测试平台,该平台能模拟城市轨道交通无线传输环境。（2）基于车车通信的列控数据通信系统可靠性定义与传输场景分析。根据LTE的技术特点与列控的特殊需求,对基于车车通信的列控数据通信系统可靠性进行了完整定义。为了评估系统可靠性,本文研究了数据通信系统中的重传、切换、重连和漫游信息交互过程,详细分析了车车通信场景及多车通信场景中列车的通信流程。（3）建立了单链路传输场景及多车通信场景的DSPN模型。采用DSPN对列车通信过程中的单链路传输场景及多车通信场景进行建模。利用π-Tool工具仿真获得车车通信场景及多车通信场景可靠性,并研究了通信限制时间对通信系统可靠性的影响。（4）采用马尔科夫再生过程理论验证模型准确性。利用马尔科夫再生过程稳态分析方法求解车车通信DSPN模型,对比模型可靠性的理论值及π-Tool工具仿真值,验证仿真所得车车通信场景的可靠性。研究结果表明,本文设计的基于LTE的车车通信系统满足列控系统对通信传输的需求。本文采用的可靠性评估与验证方法,能完成基于车车通信的列控数据通信系统的可靠性建模与验证。本文的研究将为基于车车通信的列控数据通信系统的设计优化提供强有力的实践和理论依据。图59幅,表5个,参考文献86篇。
二、Reliability analysis of an associated system（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Reliability analysis of an associated system（论文提纲范文）
（1）基于数据驱动的能馈式牵引供电装置风冷系统参数影响分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 主要研究对象与研究现状 |
| 1.2.1 具有中压能馈装置的供电系统构成 |
| 1.2.2 能馈式供电装置失效因素 |
| 1.2.3 IGBT结温获取方法研究现状 |
| 1.2.4 中压能馈式牵引供电装置可靠性分析方法 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 变流器IGBT热电耦合分析 |
| 2.1 风冷式散热变流器采集数据特点 |
| 2.2 变流器功率单元结温计算模型 |
| 2.3 结温波动热电耦合迭代计算分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于反馈深度学习网络的变流器参考点温度预测分析 |
| 3.1 基于时序数据驱动的深度学习模式 |
| 3.1.1 时序数据的分析方法对比 |
| 3.1.2 时序数据人工智能算法应用分析 |
| 3.2 中压能馈装置设备寿命监测数据分析和处理 |
| 3.2.1 中压能馈装置数据采集监测系统分析 |
| 3.2.2 数据处理与特征提取 |
| 3.3 具有反馈结构的长时间序列深度人工神经网络 |
| 3.3.1 深度人工神经网络结构 |
| 3.3.2 基于长时间序列预测的反馈结构深度神经网络 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 风冷参数对系统寿命与可靠性影响分析 |
| 4.1 冷却系统参数对功率模块热载荷以及寿命损耗影响分析 |
| 4.1.1 IGBT失效机理分析与热循环提取 |
| 4.1.2 寿命损耗计算以及热载荷分析 |
| 4.1.3 不同参数设置下散热系统与功率单元寿命关联分析 |
| 4.2 基于冷却系统参数的系统整体可靠性分析 |
| 4.2.1 基于蒙特卡洛法的IGBT寿命分布 |
| 4.2.2 变流器的可靠性分析 |
| 4.2.3 变流器系统整体可靠性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 本文创新之处 |
| 5.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）高速铁路调度集中系统硬件可靠性分析方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 调度集中系统硬件可靠性分析研究现状 |
| 1.2.2 数据挖掘可靠性分析研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 基于数据挖掘的调度集中系统硬件可靠性分析方法 |
| 2.1 调度集中系统的体系结构及硬件设备 |
| 2.2 调度集中系统的硬件可靠性分析方法 |
| 2.3 基于数据挖掘的可靠性分析方法的基本流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 车站自律机硬件故障的失效因素和现场可靠性数据 |
| 3.1 车站自律机硬件故障的失效因素 |
| 3.1.1 硬件故障和失效因素 |
| 3.1.2 硬件故障可靠性问题说明 |
| 3.1.3 硬件故障和失效因素间的不确定性关系 |
| 3.2 车站自律机硬件现场可靠性数据 |
| 3.2.1 数据采集 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.3 基于环境失效因素的自律机硬件现场可靠性数据集 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于聚类分析的自律机硬件故障失效因素分析决策模型 |
| 4.1 理论基础 |
| 4.1.1 聚类分析 |
| 4.1.2 粗糙集理论 |
| 4.1.3 基于近似不可分辨关系的粗糙集理论和聚类分析的联系 |
| 4.2 自律机硬件故障失效因素分析决策模型 |
| 4.2.1 基于聚类分析的等价类划分 |
| 4.2.2 基于近似不可分辨关系的粗糙集决策模型 |
| 4.3 环境失效因素分析 |
| 4.3.1 单一因素分析 |
| 4.3.2 耦合因素分析 |
| 4.3.3 验证分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）复杂耦合作用下轨道交通列车系统可靠性评估及维修策略优化方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外现状研究 |
| 1.2.1 轨道交通列车系统关键部件辨识 |
| 1.2.2 轨道交通列车系统故障传播分析 |
| 1.2.3 轨道交通列车系统可靠性评估 |
| 1.2.4 轨道交通列车系统维修策略优化 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构及框架 |
| 2 基于累积前景理论与模糊多指标决策方法的列车关键部件辨识 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 故障模式、影响及危害性分析 |
| 2.1.2 二型直觉模糊数 |
| 2.1.3 累积前景理论 |
| 2.1.4 多指标决策方法 |
| 2.2 基于累积前景理论与二型直觉模糊多指标决策方法的列车系统关键部件辨识方法 |
| 2.2.1 专家决策信息计算与汇总 |
| 2.2.2 列车系统部件的累积前景值 |
| 2.2.3 列车系统部件的风险优先数 |
| 2.3 案例分析 |
| 2.3.1 轨道交通列车转向架系统关键部件辨识计算 |
| 2.3.2 方法对比研究分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于故障传播的列车系统部件可靠性状态分析 |
| 3.1 现场故障数据分析 |
| 3.2 势能场的基本概念 |
| 3.3 列车系统风险耦合网络建模 |
| 3.3.1 列车系统风险耦合网络 |
| 3.3.2 列车系统风险耦合网络特征 |
| 3.4 基于故障传播的列车系统部件可靠性状态分析方法 |
| 3.4.1 基于分布扩散的故障传播与可靠性状态分析模型 |
| 3.4.2 基于病毒传播理论的传播概率模型 |
| 3.4.3 基于风险势能场的故障传播概率模型 |
| 3.5 案例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于改进的D-极小割模型的列车系统多态可靠性评估 |
| 4.1 列车系统可靠性流网络模型 |
| 4.1.1 系统功能分析 |
| 4.1.2 系统可靠性流网络模型 |
| 4.2 基于改进的D-极小割模型的列车系统多态可靠性评估方法 |
| 4.2.1 d-极小割模型概述 |
| 4.2.2 d-极小割模型的改进 |
| 4.2.3 算例分析 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于机会相关的列车系统多部件维修优化模型及其求解方法 |
| 5.1 轨道交通列车维修概述 |
| 5.1.1 单部件的故障特征模型 |
| 5.1.2 多部件系统的机会维修模型 |
| 5.1.3 列车系统的相关性分析 |
| 5.2 基于机会相关的列车系统多部件维修优化模型及其求解方法 |
| 5.2.1 轨道交通列车系统单部件维修优化策略 |
| 5.2.2 轨道交通列车系统多部件机会相关维修模型 |
| 5.2.3 轨道交通列车系统维修优化模型 |
| 5.2.4 基于粒子群模型的维修优化方法 |
| 5.3 案例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 轨道交通列车系统可靠性评估及维修决策支持系统 |
| 6.1 系统总体设计 |
| 6.1.1 系统的需求与目标分析 |
| 6.1.2 系统的功能设计 |
| 6.1.3 系统的数据库设计 |
| 6.2 系统主要功能及界面介绍 |
| 6.2.1 系统的登录及用户管理 |
| 6.2.2 系统的运营故障数据分析管理 |
| 6.2.3 系统的FMECA管理 |
| 6.2.4 系统的列车系统可靠性评估管理 |
| 6.2.5 系统的列车系统维修方案可用度评估结果管理 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）不确定性影响下复杂机电系统可靠性及敏感性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 可靠性建模与分析方法研究现状 |
| 1.2.1 故障树 |
| 1.2.2 贝叶斯网络 |
| 1.2.3 Survival Signature |
| 1.3 不确定性系统可靠性分析 |
| 1.4 敏感性分析方法研究现状 |
| 1.5 论文的研究内容 |
| 1.6 论文的主要结构 |
| 第二章 基于贝叶斯网络的不确定性系统可靠性及敏感性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于贝叶斯网络的系统可靠性建模与推理 |
| 2.2.1 贝叶斯网络建模方法 |
| 2.2.2 贝叶斯网络前向推理 |
| 2.3 基于概率盒方法的不确定性量化与传播 |
| 2.3.1 基于参数化概率盒的混合不确定性量化 |
| 2.3.2 基于遗传算法的混合不确定性传播算法 |
| 2.4 系统的非精确敏感性分析 |
| 2.5 混合不确定性下可靠性推理与敏感度的量化 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.7 工程实例 |
| 2.8 总结 |
| 第三章 基于多态Survival Signature的不确定性系统可靠性及敏感性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多态系统可靠性建模方法 |
| 3.2.1 多态系统理论概述 |
| 3.2.2 齐次马尔科夫模型 |
| 3.3 基于多态Survival Signature的多状态系统可靠性建模 |
| 3.3.1 基于系统Signature可靠性建模 |
| 3.3.2 基于Survival Signature的二态系统可靠性建模 |
| 3.3.3 二态Survival Signature的多态扩展 |
| 3.4 混合不确定性下基于多态Survival Signature可靠性及敏感性分析 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 总结 |
| 第四章 不确定性下重型数控机床进给系统可靠性及敏感性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 重型数控机床电气控制与驱动系统介绍 |
| 4.2.1 重型数控机床电气控制与驱动系统结构 |
| 4.2.2 XKA28 电气控制与驱动系统的子系统分类 |
| 4.3 电气控制与驱动系统故障分析 |
| 4.3.1 故障位置分析 |
| 4.3.2 故障模式分析 |
| 4.4 进给控制系统可靠性建模 |
| 4.4.1 进给控制系统概述 |
| 4.4.2 进给控制系统功能框图 |
| 4.4.3 进给控制系统可靠性框图 |
| 4.5 考虑不确定性的重型数据机床进给系统可靠性分析 |
| 4.5.1 不确定性下X轴进给控制系统可靠性分析 |
| 4.5.2 不确定性下W轴进给控制系统可靠性分析 |
| 4.5.3 不确定性下Y轴进给控制系统可靠性分析 |
| 4.5.4 不确定性下Z轴进给控制系统可靠性分析 |
| 4.5.5 进给系统可靠性分析 |
| 4.6 总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）基于生存signature对多部件类型可修系统的可靠性分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 主要创新点 |
| 1.4 结构安排 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 结构函数及系统可靠度 |
| 2.2 瞬时可用度及稳态可用度 |
| 2.3 signature |
| 2.4 生存signature |
| 2.5 Laplace变换 |
| 第三章 多部件类型可修系统可靠性分析 |
| 3.1 单部件类型可修系统 |
| 3.2 多部件类型可修系统 |
| 3.3 部件重要度 |
| 3.3.1 单个部件重要度 |
| 3.3.2 同类型部件重要度 |
| 3.3.3 不同类型部件重要度 |
| 第四章 数值实例 |
| 4.1 模型介绍 |
| 4.2 模型可靠性分析 |
| 4.3 部件重要度的实例分析 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于AADL的IoP系统可靠性建模及评估方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 IOP系统架构设计及需求分析 |
| 2.1 IOP系统架构设计 |
| 2.2 IOP系统需求分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 建模语言与可靠性评估方法 |
| 3.1 AADL概述 |
| 3.2 可靠性评估方法的探究 |
| 3.3 SMP定量评估模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于AADL的 IOP系统可靠性建模及评估方法 |
| 4.1 基于AADL的 IOP系统可靠性建模 |
| 4.2 可靠性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 案例验证与分析 |
| 5.1 IOP医疗系统可靠性建模 |
| 5.2 可靠性分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作规划 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
| 硕士期间研究工作成果 |
（7）基于关联性和参数退化模型的加工中心可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 DEMATEL方法研究现状 |
| 1.3.2 故障关联分析研究现状 |
| 1.3.3 可靠性影响度研究现状 |
| 1.3.4 可靠性退化研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 本文体系结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 基于现场试验的加工中心可靠性建模 |
| 2.1 可靠性现场试验及数据收集 |
| 2.1.1 可靠性试验方案及要求 |
| 2.1.2 可靠性数据收集 |
| 2.2 加工中心子系统划分 |
| 2.2.1 加工中心工作原理 |
| 2.2.2 加工中心子系统划分 |
| 2.2.3 加工中心结构功能映射 |
| 2.3 加工中心整机可靠性建模 |
| 2.3.1 常用可靠性特征量 |
| 2.3.2 分布模型初选 |
| 2.3.3 威布尔分布模型参数估计 |
| 2.3.4 线性相关性检验 |
| 2.3.5 分布模型假设检验 |
| 2.4 加工中心子系统可靠性建模 |
| 2.4.1 子系统故障分布函数 |
| 2.4.2 子系统可靠度函数 |
| 2.4.3 子系统故障概率密度函数 |
| 2.4.4 子系统故障率函数 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 改进的故障危害度分析与故障关联性分析 |
| 3.1 加工中心FMEA分析 |
| 3.1.1 故障部位分析 |
| 3.1.2 故障模式分析 |
| 3.1.3 故障原因分析 |
| 3.2 基于改进的危害度分析 |
| 3.2.1 危害度分析 |
| 3.2.2 基于群体决策的?值确定 |
| 3.2.3 故障模式改进危害度的计算 |
| 3.3 基于DEMATEL的加工中心关联故障分析 |
| 3.3.1 基于DEMATEL方法的故障相关性分析 |
| 3.3.2 结合ISM的加工中心故障层次性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 加工中心可靠性影响度分析 |
| 4.1 子系统可靠性静态影响度 |
| 4.2 可靠性动态影响度分析 |
| 4.2.1 Birnbaum概率影响度 |
| 4.2.2 子系统关键影响度 |
| 4.3 基于数据包络分析的子系统影响度排序 |
| 4.3.1 数据包络法 |
| 4.3.2 改进的C~2R模型 |
| 4.3.3 影响度综合排序分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 子系统关联退化分析 |
| 5.1 系统的退化模型 |
| 5.1.1 单元的退化模型 |
| 5.1.2 串联系统的退化模型 |
| 5.2 Copula函数介绍 |
| 5.2.1 Copula函数的定义 |
| 5.2.2 常用Copula函数 |
| 5.3 常应力下串联退化模型可靠性对比分析 |
| 5.4 基于MC的数值仿真分析 |
| 5.4.1 参数估计 |
| 5.4.2 模型对比分析 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.2.1 高铁列控车载设备可靠性分析问题 |
| 1.2.2 高铁列控车载设备可靠性分析的主要途径 |
| 1.2.3 高铁列控车载设备可靠性分析内容 |
| 1.3 关键技术研究现状 |
| 1.3.1 数据建模及数据分析研究现状 |
| 1.3.2 故障特性分析及风险评估研究现状 |
| 1.3.3 系统可靠性评估研究现状 |
| 1.3.4 维护维修决策研究现状 |
| 1.3.5 存在的问题 |
| 1.4 论文研究思路与组织结构 |
| 1.4.1 论文研究思路 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 2 面向高铁列控车载设备复杂数据建模与分析 |
| 2.1 高铁列控车载设备数据特性分析 |
| 2.2 高铁列控车载设备数据建模 |
| 2.2.1 高铁列控车载设备运行数据模型 |
| 2.2.2 高铁列控车载设备数据立方体 |
| 2.3 高铁列控车载设备运行数据模型实现 |
| 2.3.1 数据存储平台及数据预处理技术 |
| 2.3.2 基于数据立方体的高铁列控车载设备故障数据模型实现 |
| 2.4 高铁列控车载设备故障分布特性分析 |
| 2.4.1 高铁列控车载设备故障时间分布特性 |
| 2.4.2 高铁列控车载设备故障空间分布特性 |
| 2.4.3 高铁列控车载设备故障空间-时间分布特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于灰色关联度-理想点法的设备故障风险评估 |
| 3.1 故障风险评估概念及评估体系建立 |
| 3.2 高铁列控车载设备故障相关影响度 |
| 3.2.1 故障传递有向图模型 |
| 3.2.2 基于Pagerank算法的故障相关性计算 |
| 3.3 高铁列控车载设备故障发生度 |
| 3.4 高铁列控车载设备故障严重度 |
| 3.5 基于灰色关联度-TOPSIS法的故障风险评估方法 |
| 3.5.1 灰色关联度方法 |
| 3.5.2 理想点方法 |
| 3.5.3 高铁列控车载设备故障风险评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估方法 |
| 4.1 可靠性定义及度量指标 |
| 4.2 高铁列控车载设备故障时间数据及分布 |
| 4.2.1 高铁列控车载设备故障间隔数据获取 |
| 4.2.2 指数分布与威布尔分布 |
| 4.3 基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估 |
| 4.3.1 贝叶斯估计理论 |
| 4.3.2 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC) |
| 4.3.3 收敛性分析 |
| 4.3.4 拟合优度检验 |
| 4.3.5 算例分析 |
| 4.4 考虑系统差异性的高铁列控车载设备可靠性评估 |
| 4.4.1 贝叶斯层次模型定义 |
| 4.4.2 威布尔分布的贝叶斯层次模型 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 可靠性约束下高铁列控车载设备维修决策 |
| 5.1 高铁列控车载设备维修方式及适用性 |
| 5.2 维修活动与可靠性的关系 |
| 5.3 以可靠性为约束的维修费用最优模型 |
| 5.3.1 定期预防性维修的维修费用最优模型 |
| 5.3.2 顺序预防性维修的维修费用最优模型 |
| 5.4 量子遗传优化算法 |
| 5.4.1 种群初始化 |
| 5.4.2 量子位测量 |
| 5.4.3 适应度函数计算 |
| 5.4.4 量子旋转门更新 |
| 5.4.5 量子变异更新 |
| 5.4.6 量子遗传优化算法执行流程 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文研究工作总结 |
| 6.2 论文创新点总结 |
| 6.3 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）动车组传动齿轮多失效模式的可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机械结构静态可靠性分析现状 |
| 1.2.2 机械结构动态可靠性分析研究现状 |
| 1.2.3 相关失效下的机械结构可靠性分析现状 |
| 1.2.4 齿轮修形优化研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.3.1 论文的主要内容 |
| 1.3.2 论文的技术路线 |
| 本章小结 |
| 第二章 结构静/动态可靠性分析及优化设计理论基础 |
| 2.1 结构静态可靠性分析理论基础 |
| 2.1.1 静态可靠性分析基本概念 |
| 2.1.2 可靠性分析基本方法 |
| 2.2 结构动态可靠性分析理论基础 |
| 2.2.1 考虑载荷作用次数的动态可靠度理论 |
| 2.2.2 考虑强度退化的动态可靠度理论 |
| 2.3 结构优化设计理论基础 |
| 2.3.1 结构优化设计基本概念 |
| 2.3.2 结构优化设计方法 |
| 本章小结 |
| 第三章 基于多失效模式的传动齿轮静态可靠性分析 |
| 3.1 传动齿轮失效模式分析 |
| 3.2 传动齿轮可靠性分析 |
| 3.2.1 基于齿面接触强度的可靠性建模 |
| 3.2.2 基于齿根弯曲强度的可靠性建模 |
| 3.2.3 基于齿面胶合的可靠性建模 |
| 3.2.4 可靠度计算 |
| 3.3 灵敏度分析 |
| 3.3.1 失效模式可靠性灵敏度分析 |
| 3.3.2 随机变量可靠性灵敏度分析 |
| 3.4 实例分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 考虑失效相关性的传动齿轮动态可靠性分析 |
| 4.1 传动齿轮应力-时间历程计算及其统计分析 |
| 4.1.1 基于Recurdyn的传动齿轮动力学分析 |
| 4.1.2 应力-时间历程的统计分析 |
| 4.2 随机载荷作用下的等效载荷 |
| 4.2.1 载荷谱的编制 |
| 4.2.2 随机载荷等效及其概率分布 |
| 4.3 基于Copula函数的传动齿轮失效相关性分析 |
| 4.3.1 Copula函数的定义和性质 |
| 4.3.2 传动齿轮失效相关性Copula函数的确定 |
| 4.4 传动齿轮的动态可靠性分析 |
| 4.4.1 传动齿轮结构功能函数的建立 |
| 4.4.2 传动齿轮动态可靠性分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 多工况下传动齿轮的修形优化设计 |
| 5.1 齿轮修形原理 |
| 5.1.1 齿廓修形 |
| 5.1.2 齿向修形 |
| 5.2 最佳修形参数的确定方法 |
| 5.2.1 正交试验设计 |
| 5.2.2 多项式响应面模型 |
| 5.2.3 遗传算法 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.3.1 多工况下传动齿轮啮合性能分析 |
| 5.3.2 传动齿轮修形优化 |
| 5.3.3 优化结果评估 |
| 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）基于车车通信的列控数据通信系统设计及其可靠性分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于车车通信的列控系统研究现状 |
| 1.2.2 轨道交通数据通信技术研究现状 |
| 1.2.3 数据通信系统可靠性研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 2 相关理论研究基础 |
| 2.1 基于车车通信的列控系统 |
| 2.1.1 基于车车通信的列控系统结构 |
| 2.1.2 基于车车通信的列控系统原理 |
| 2.2 确定与随机Petri网 |
| 2.2.1 DSPN的基本定义 |
| 2.2.2 仿真工具π-Tool简介 |
| 2.3 DSPN的马尔科夫再生过程 |
| 2.3.1 DSPN的马尔科夫再生过程简介 |
| 2.3.2 DSPN的马尔科夫再生过程稳态分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于车车通信的列控数据通信系统设计与通信性能测试 |
| 3.1 利用LTE技术实现基于车车通信的列控数据通信系统 |
| 3.1.1 LTE通信技术理论研究 |
| 3.1.2 基于车车通信列控数据通信系统组网架构 |
| 3.1.3 基于车车通信的列控数据通信系统数据传输流程 |
| 3.2 列控数据通信系统链路传输性能测试平台设计与实现 |
| 3.3 列控数据链路传输性能测试 |
| 3.3.1 数据传输时延测试 |
| 3.3.2 数据传输丢包测试 |
| 3.3.3 数据传输切换时延测试 |
| 3.3.4 实际环境中通信性能参数测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于车车通信的列控数据通信系统可靠性定义与场景分析 |
| 4.1 基于车车通信的列控数据通信系统可靠性定义 |
| 4.2 单链路传输场景 |
| 4.2.1 HARQ重传合并机制 |
| 4.2.2 基站间切换信令及数据交互流程 |
| 4.2.3 中断重连信令交互流程 |
| 4.2.4 车载终端漫游信令交互流程 |
| 4.3 车车通信场景 |
| 4.3.1 冗余列车接入单元通信场景 |
| 4.3.2 车载终端漫游切换通信场景 |
| 4.4 多车通信场景 |
| 4.4.1 单车向多车发送信息通信场景 |
| 4.4.2 单车接收多车信息通信场景 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 列控数据通信系统DSPN建模与可靠性分析 |
| 5.1 单链路传输场景建模 |
| 5.1.1 HARQ重传合并机制模型 |
| 5.1.2 基站间切换信令及数据交互流程模型 |
| 5.1.3 中断重连信令交互流程模型 |
| 5.1.4 车载终端漫游信令交互流程模型 |
| 5.2 车车通信场景建模及其可靠性 |
| 5.2.1 冗余列车接入单元通信场景建模与可靠性分析 |
| 5.2.2 车载终端漫游切换通信场景建模与可靠性分析 |
| 5.3 多车通信场景可靠性分析 |
| 5.3.1 单车向多车发送信息通信场景建模与可靠性分析 |
| 5.3.2 单车接收多车信息通信场景建模与可靠性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于马尔科夫再生过程的数据通信系统可靠性验证 |
| 6.1 通信场景模型化简 |
| 6.1.1 冗余列车接入单元通信场景模型化简 |
| 6.1.2 车载终端漫游切换通信场景模型化简 |
| 6.2 DSPN模型的马尔科夫再生过程转换 |
| 6.2.1 冗余列车接入单元通信场景马尔科夫再生过程转换 |
| 6.2.2 车载终端漫游切换通信场景马尔科夫再生过程转换 |
| 6.3 基于马尔科夫再生过程的场景可靠性计算及分析 |
| 6.3.1 冗余列车接入单元通信场景可靠性计算 |
| 6.3.2 车载终端漫游切换通信场景可靠性计算 |
| 6.3.3 通信场景可靠性模型验证分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、Reliability analysis of an associated system（论文参考文献）
- [1]基于数据驱动的能馈式牵引供电装置风冷系统参数影响分析[D]. 李泽庶. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]高速铁路调度集中系统硬件可靠性分析方法研究[D]. 韩浪. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [3]复杂耦合作用下轨道交通列车系统可靠性评估及维修策略优化方法[D]. 付勇. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]不确定性影响下复杂机电系统可靠性及敏感性分析[D]. 梁禾. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]基于生存signature对多部件类型可修系统的可靠性分析[D]. 牛彦. 兰州大学, 2021(09)
- [6]基于AADL的IoP系统可靠性建模及评估方法[D]. 施小东. 北方民族大学, 2021(08)
- [7]基于关联性和参数退化模型的加工中心可靠性分析[D]. 戚晓艳. 吉林大学, 2020(01)
- [8]高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究[D]. 陈斌. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]动车组传动齿轮多失效模式的可靠性分析[D]. 郭正阳. 大连交通大学, 2020(06)
- [10]基于车车通信的列控数据通信系统设计及其可靠性分析[D]. 王烁. 北京交通大学, 2020(03)