[发明专利]一种多属性融合的动车组系统关键部件辨识方法

权利要求书

1.一种多属性融合的动车组系统关键部件辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)依据动车组系统故障数据，依次计算系统中各部件的可靠性属性R_i，包括部件i的故障概率μ_i、故障前平均行驶里程M_i、可靠度r_i；

步骤(2)以动车组系统中的部件为节点，构建动车组系统全局拓扑网络模型，计算各节点的拓扑属性T_i，包括节点的度k_i、节点的介数b_i、节点的紧密度c_i；

步骤(3)对部件的可靠性属性R_i和拓扑属性T_i的取值进行归一化处理，其中部件的可靠性属性和拓扑属性共同构成了动车组系统部件i的属性集C_i＝{μ_i,M_i,r_i,k_i,b_i,c_i；}

步骤(4)构建动车组系统部件属性结构模型，所述模型的第一层为决策属性，可靠性属性R_i和拓扑属性T_i构成第二层，部件i的属性集即部件的故障概率μ_i、故障前平均行驶里程M_i、可靠度r_i、节点的度k_i、介数b_i以及紧密度c_i构成第三层，利用Marichal熵依次计算各部件的属性和属性集的权重；

步骤(5)根据建立的动车组系统部件属性结构模型，由第三层向上对各层进行Choquet积分，得到部件i的重要度I_i；

步骤(6)对部件的重要度I_i进行大小排序，辨识动车组系统中的关键部件。

2.根据权利要求1所述的一种多属性融合的动车组系统关键部件辨识方法，其特征在于，所述的步骤(1)中部件i的故障概率μ_i为累计故障次数除以行走里程；故障前平均行驶里程其中，l为当前行驶距离，f(l)指的是直到下次故障前经过行驶里程的概率密度，L为行驶总里程；部件的可靠度r_i利用Isograph软件拟合得到。