机车检修过程质量管理系统

机车检修过程质量管理信息系统，将机车检修作业相关信息作为共享资源融入到机车日常检修管理当中，作为各级检修人员的管理决策依据，以便及时、准确、科学的统计、分析各个检修岗位、检修环节中存在的问题隐患，达到检修岗位细节的量化管理，提高机车检修作业的规范化，进一步确保机车检修质量。本文介绍了系统的总体构成、系统各主要模块的功能，并用图形的形式介绍了系统运行部分主要的工作界面。     

考虑道路受损的震后应急物资运输路径优化

为了在地震发生时提高应急物资配送效率, 降低人员伤亡与经济损失,将道路受损作为影响应急物资配送的重要因素。以多应急物资种类、多配送中心为背景,考虑应急物资配送时间窗约束,建立总时间和总成本最小的双目标模型。结合模型的特点,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法,算例结果表明,该算法具有较快的收敛速度和求解结果。进一步对比考虑道路受损和不考虑道路受损的情况,结果表明：考虑道路受损在配送总时间、总费用和产生惩罚成本的时间都有所降低,进一步验证了模型的优越性。可见该模型和算法可以有效地解决考虑道路受损的应急物资配送路径优化问题,提高应急物流效率,减少地震带来的损失。     

基于过采样支持向量机的煤与瓦斯突出预测

基于机器学习的煤与瓦斯分类预测方法中,各突出案例的数量不平衡会导致预测准确率降低。为了提升煤与瓦斯突出预测模型的准确率及稳定性,构建了过采样算法和支持向量机(support vector machine, SVM)组合的分类预测模型。首先,通过聚类分析将突出样本分成多个簇,在每个簇中对可能的噪声点按概率去除;然后通过过采样算法合成新样本,以减少样本数量不均衡对模型训练的影响;最后,用支持向量机模型结合粒子群算法对新数据集进行训练调优。实验结果表明:提出的模型在G-mean、曲线下面积(area under curve, AUC)值上均高于传统的分类模型,具有更强的算法鲁棒性,并且随着突出样本数量的减少,其优势更加明显。     

贝叶斯网络在飞机驾驶舱手轮故障诊断中的应用

为了解决飞机驾驶舱手轮故障诊断的不确定性和复杂性,提出了基于贝叶斯网络的故障诊断方法。首先,利用K-S检验方法验证故障数据服从指数分布,再通过极大似然估计算法实现参数优化,得到基本事件最优故障率;其次,根据驾驶舱手轮的故障树构建贝叶斯网络;最后,将故障率代入贝叶斯网络模型进行分析。实例结果表明,该BN网络模型具有较高的可靠性和准确性,能为机务人员迅速做出判断和高效维修提供有力支持。     

受电弓系统可靠性评估的超椭球贝叶斯网络方法

针对受电弓系统复杂多态特性以及故障概率难以精确表达的问题,且现有研究主要滞留于结合证据理论的模糊贝叶斯网络的现状,首次将超椭球贝叶斯网络引入受电弓可靠性分析中,规避了模糊贝叶斯网络区间取极值的情况,使得根节点的概率取值区间进一步被界定;进而以超椭球贝叶斯网络求解受电弓系统在不同故障状态下的叶节点故障率、灵敏度、后验概率等可靠性参数,找出了影响系统可靠性的高风险事件.经与模糊贝叶斯网络对比可知,超椭球贝叶斯网络区间更小,验证了新方法的正确性与实用性.     

基于信息增益优化支持向量机模型的煤矿瓦斯爆炸风险预测

为了探索基于样本数据的煤矿瓦斯爆炸风险预测,依据本质安全理念构建了预测瓦斯爆炸风险的指标集,结合机器学习与特征优化算法提出了信息增益(information gain,IG)与支持向量机(support vector machine,SVM)的组合模型,通过对优化后的14种特征信息的分类学习,完成对风险未知样本的预测任务.以全国100家煤矿企业为研究对象,使用不同模型分别预测瓦斯爆炸风险并全面分析和比较,实验结果表明,经过IG优化后的SVM模型预测正确率达到了95.45％,相对于单一SVM模型提高了9.09％,同时高于其他预测模型,证明了该组合模型在瓦斯爆炸风险预测领域的优越性.     

模糊动态贝叶斯可靠性分析方法及其在动车制动系统中的应用

针对动车制动系统的故障发生率具有模糊不确定性以及实际工作环境中故障的发生包含动态性特点,运用三角模糊数和扩展原理来表示底事件故障率,将动态离散时间贝叶斯网络模型与故障树模型相结合,分析获得动态贝叶斯网络叶节点的模糊故障率和各根节点的后验概率。解决了不确定条件下的动态系统可靠性分析问题,对兰新客专线路上运行的动车组的制动空气供给系统进行分析,获得了系统的可靠度预测曲线和薄弱环节,为该路线上运行动车的制动系统针对故障特点制定相应的检修和维护方案提供了理论依据。     

基于时变可靠度的列控中心预防维修周期研究

铁路列控中心设备预防维修周期及更换周期的合理确定可以提高设备的可靠性和铁路运营的安全性。在引入役龄回退因子和考虑维修费用的基础上,建立基于时变可靠度的列控中心预防维修周期模型。以铁路某列控中心设备为例进行预防维修周期和更换周期的优化仿真,以时变可靠度为约束,给出设备预防维修周期和维修费用的计算公式;以可靠度收益为优化目标,确定其最佳预防维修次数;以维修总费用为优化目标,给出最佳预防维修周期和计划更换周期。研究表明：列控中心设备的最佳预防维修次数为14次,最佳更换周期为2.4年,且该模型能有效保障设备高可靠运用、合理安排维修计划、缩减维修费用以实现盈利,可为制定最佳维修策略提供技术支持。