考虑专家偏好关联与心理行为的地铁车门系统失效风险评估

为了在传统失效模式及影响分析(FMEA)中考虑专家偏好信息关联与心理行为,提出基于Choquet积分与交互式多准则决策(TODIM)的FMEA风险评估方法。该方法采用区间直觉模糊数表征风险评估信息的模糊性与不确定性,利用能够刻画专家偏好信息关联的2-可加模糊测度和Choquet积分确定专家和风险因子权重,运用区间直觉模糊加权算术集结算子集结专家评价信息,应用反映专家风险评估中心理行为的TODIM方法确定失效模式占优度,以此获取失效模式风险排序。通过地铁车门系统失效风险评估案例验证了所提方法的有效性与可行性。

基于贝叶斯网络地铁车门系统可靠性分析和故障诊断

针对驱动电机未动作造成地铁车门系统产生故障这一问题,提出了一种利用贝叶斯网络对车门驱动电机进行可靠性分析的方法.根据车门驱动电机的故障树建立对应的贝叶斯网络,采用桶排除法计算驱动电机未动作的故障概率,由后验概率进行驱动电机的故障诊断,并确定各基本故障的灵敏度,从而获得车门系统的关键环节为内部电机驱动模块和EDCU插头.实验结果表明,贝叶斯网络能很好地应用于地铁车门系统的可靠性分析,可为车门故障维修提供支持和参考.

基于改进物元可拓的地铁车门系统健康评价模型的构建

在分析现有地铁车门系统健康状态评价模型缺陷的基础上,利用博弈论组合赋权的思想将熵权法得到的客观权重与由层次分析法得出的主观权重进行最优组合,得出综合权重。鉴于地铁车门系统的健康状态具有随机性和模糊性,运用物元可拓模型并对其进行改进,构建了基于博弈论和改进物元可拓的地铁车门系统健康状态评价模型。该模型不仅能较好地避免了权重赋值的片面性,还能克服传统物元可拓模型的局限性。并选地铁车门系统对模型的有效性进行了验证,将其评价结果通过与其他评价方法的结果进行对比。结果表明,该模型的评价结果与其他评价方法的结果基本一致。表明了该模型的有效性,可为科学制订地铁车门检修计划提供理论依据。

基于模糊因果图的地铁车门系统可靠性分析

针对地铁车辆在运行过程中车门不能正常打开这一问题,利用因果图建立模型,并结合相关部件发生故障的概率,对地铁车门系统进行可靠性分析.由于系统中各部件发生故障的概率具有不确定性,故引入三角模糊数对因果图进行定量分析,从而得到各事件发生的模糊条件概率.最后,根据相关统计资料及数据,在已知证据条件发生的情况下,确定对车门系统影响最大的事件以及导致该事件发生的主要原因.研究表明,模糊因果图能够有效地对系统进行可靠性分析.

浅析地铁车门系统故障的诊断与维修策略

现阶段,地铁在城市交通运输中占据着极其重要的地位,而地铁车门系统对地铁的舒适性、安全性等起到非常重要的作用。对地铁车门系统中内藏门常见的故障问题进行了分析,并提出相应的维修策略,为地铁车门系统故障的排除和维修提供一定的依据,也为地铁运行的安全稳定性提供必要的保障。

地铁车门系统故障的诊断与维修技术方案分析

本文在研究中以地铁车门系统为核心,分析地铁车门系统故障诊断,提出地铁车门系统维修技术方案,保证了乘客的人身安全,提高了地铁车门系统的运行效率,进而为相关研究人员提供一定的借鉴和帮助。

地铁车门系统故障诊断及维修决策研究

作为现代化城市建设交通领域的一项重要组成部分,地铁是人们出行所选择的首要交通工具,以提高地铁车辆运行安全性为前提,讨论地铁车门系统故障的诊断与维修。总结地铁车门系统结构组成与功能,明确该系统在地铁车辆运行中的重要性。其次,分析系统故障诊断工作的实施,总结三点常见的地铁车门系统故障,最后提出结合经验改善地铁车门结构、上导轨型材断面优化设计、及时替换车门系统元件、解决闭锁装置底板裂缝问题这四点维修建议,加强地铁车门系统安全性,以期能够为今后系统故障维修提供参考。

地铁车门系统可靠性分析及应用研究

分析了地铁车门系统的结构及工作原理,同时阐述了地铁车门系统可靠性分析及应用,旨在明确地铁车门系统的结构及工作原理,深刻认识到车门系统在维护和保障地铁车辆正常运行中的重要意义,通过对车门系统进行可靠性分析与应用,能够更加有针对性地改善和健全车门系统维修决策,全方位保护乘客与工作人员的人身安全。

浅析地铁车门系统故障的诊断与维修策略

目前,地铁在城市交通占据非常重要的位置,地铁车门对舒适、安全等起着非常重要的作用。本文地铁车门系统的常见故障进行了分析,并提出了相应的维修策略,对地铁的门系统故障排除和维护提供一定依据。

地铁车门系统可靠性分析及应用研究

本文首先针对地铁车门结构与系统工作原理加以阐述,然后对地铁车门进行故障分析与可靠性分析,最后论述FMECA系统的设计与实现.旨在通过专业的方法来分析地铁车门系统的可靠性,确保地铁在实际运营中的运行安全.

基于Fine-Kinney与TODIM的地铁列车车门系统风险评估

为在评估地铁列车车门系统风险中考虑风险准则的交互作用和决策者的心理行为,提出基于Choquet积分与交互式多准则决策(TODIM)的Fine-Kinney风险评估模型。首先利用语言术语表征评估信息的不确定性,构建离差最大化模型以确定决策者权重,并采用区间二元语义加权平均算子建立综合决策矩阵;其次基于相似度计算风险准则,综合Choquet积分和TODIM法导出危险事件优先序;然后以地铁列车车门系统的电气控制装置为例验证所构建模型的有效性;最后对风险准则重要性作灵敏度分析,并与TODIM法、逼近理想解排序法(TOPSIS)和ChoquetTOPSIS法作对比。结果表明:地铁列车车门系统的电子门控单元(EDCU)功能失效具有最高风险,EDCU插头松动具有最低风险;与其他方法相比,所构建模型能够描述风险准则的交互关系和决策者的心理行为。

地铁车门系统故障诊断与维修

由于当前经济社会的进一步发展,很大程度上推动了城市化的进程,进而使得城市交通问题变得更加严峻。为了有效缓解现阶段城市拥堵问题,各大城市对于地铁的建设越来越重视,乘客对于乘坐地铁的舒适感和安全性也有了更高的要求。而地铁门系统对于地铁来说有着重要的作用和影响,稳定的地铁车门系统能够给乘客提供舒适的乘车体验和安全的乘车环境。因此有必要对地铁车门系统存在的故障进行分析研究,并深入思考相应的维修策略。

基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估

针对地铁车门系统故障风险评估中的模糊性和不确定性问题,提出基于区间二元语义与故障模式及影响分析的地铁车门故障风险评估模型。针对专家判断的模糊性和不确定性,利用区间二元语义表征专家评估信息;定义共识度来刻画专家与群体间的偏离程度,并引入共识达成过程以提高专家间的共识度;为在故障模式风险排序中刻画专家的风险偏好,引入风险偏好参数改进多属性边界逼近区域比较法以确定故障模式风险优先序。以地铁车门故障风险评估为例验证了模型的有效性和可行性,结果表明:故障模式风险排序前3位的是电子门控器、锁闭行程开关S1和螺母组件,检修部门应采取科学的检修措施以降低风险。

地铁列车车门系统常见故障及相关处理措施探讨

基于现代化发展背景下,地铁作为广大居民出行首选交通方式之一,因为经常初夏的地铁列车车门系统故障现象,一方面导致地铁不能平稳运行,另一方面也对地铁行业经济效益以及社会形象构成了严重影响。面对该种现状下,出于给广大社会群众营造安全地铁出行目标下,在接下来的文章中,首先分析了地铁列车车门的几种类型,然后针对常见地铁列车车门系统故障现象下,提出了几点针对性的处理建议,希望能够给相关人士提供些许参考价值。

数据驱动的地铁车门微小故障智能诊断方法

车门控制系统是地铁车辆中最重要的子系统之一,其机电部件紧密耦合且存在频繁往复运动,易受环境和乘客干扰,故障率居高不下。为准确检测诊断地铁车门早期故障,本文提出一种大数据驱动的车门故障特征优选方法和基于随机森林(RF)的智能诊断方法。首先,从地铁运营公司累积的大量车门运行状态数据中,提取门扇位置、驱动电机转速和电流信号的多阶段时域特征指标,构建车门运行状态的特征向量;然后,应用距离评估准则,优选对故障敏感度高且对干扰鲁棒性强的车门状态特征,降低特征维度,减少冗余、无关特征的干扰;以优选后的车门状态特征作为RF网络的输入,故障标签作为输出,建立智能故障诊断模型,实现车门系统不同微小故障状态的自动识别。在杭州地铁4号线台架车门上的应用结果表明,所提方法能准确提取早期故障的微弱特征,故障分类模型精度高,故障诊断准确率优于现有其他方法。

基于随机森林方法的地铁车门故障诊断

针对现有地铁车门故障诊断方法存在的诊断速度慢以及大量故障检修数据未得到合理利用等问题,提出一种基于信息增益率的随机森林故障诊断方法。该方法将地铁车门历史故障数据集转化成决策表,通过Bootstrap重抽样,建立多棵基于信息增益率的决策树,形成随机森林故障诊断模型,实现地铁车门故障的快速诊断。且随着故障数据的增加,其故障诊断模型可以自动更新完善。通过地铁车门实际故障数据,验证了该方法的有效性。同时,通过对随机森林模型中决策树的数目讨论分析,确定了该方法模型的最优设计结构。

基于ARIMA模型的地铁车门夹紧力预测

地铁车门系统是地铁日常重点维护对象之一,车门关闭时的夹紧力常用作间接检验其可靠性的定量指标。但频繁的检查不仅占据整备时间,也增加劳动成本。以地铁车门夹紧力为研究对象,提出一种二维ARIMA模型预测方法。预测结果表明,相比于一维ARIMA模型预测结果,二维ARIMA模型的地铁车门夹紧力预测结果具有更高的精度。预测结果可为降低地铁车门系统的日常检查频率和可靠性分析提供支持和参考。

因果图和BP网络的地铁门系统可靠性分析

针对地铁车辆在使用过程中车门系统的可靠性会随着时间发生变化这一情况,提出一种预测分析系统可靠度的新方法,即"因果图分析法"和"BP神经网络"相结合的方法.该方法首先利用因果图得到地铁车门系统在使用前的最初可靠度,再根据系统可靠度随着使用时间变化的规律,结合浴盆曲线对其使用过程中的可靠度进行假设,最后运用BP神经网络对数据进行分析处理,从而对不同使用年限的系统进行可靠度预测.研究表明,该方法行之有效.

地铁车辆车门系统常见故障及对策研究

在社会经济不断发展的过程中,城市交通轨道的建设速度也在不断的增快。地铁车辆作为城市交通的重要工具,为居民的出行带来了很大的便利,节省了居民的出行时间。但是在城市的地铁车辆运行过程中,经常容易出现一些车门系统的故障问题。这些故障问题比较常见,需要根据问题发生的原因制定针对性的解决措施,才能提高地铁车辆车门系统的运行效率,为地铁车辆的正常运行提供良好的支持。本文就地铁车辆车门系统常见故障及对策进行相关的分析和研究。