[发明专利]基于性能退化的列控车载设备可靠性预测方法

说明书

本发明提供了一种基于性能退化的列控车载设备可靠性预测方法。该方法包括：运用ARMA及改进后的EMD+ARMA对列控车载设备当前及早期的各故障类型数据进行性能退化过程建模，预测出未来时刻列控车载设备的各故障类型的故障率；采用逐步回归分析方法对各故障类型的故障率预测值进行性能退化过程建模，预测未来时刻整个列控车载设备的故障率，计算出未来时刻列控车载设备的可靠度预测值；利用FMECA算法计算出未来时刻列控车载设备的各故障类型的故障严重度，根据可靠度预测值和故障严重度对列控车载设备在未来时刻的可靠性进行评估。本发明解决了列控较为复杂且最易出现故障的车载设备可靠性预测不及时及响应不合理的问题，可以有效减少列车故障的发生。

技术领域

本发明涉及列控系统技术领域，尤其涉及一种基于性能退化的列控车载设备可靠性预测方法。

背景技术

列控系统是列车运行控制系统的简称，它是铁路运输的核心部分，对列控系统进行可靠性的实时评估与预测是及时发现、确认这些潜在风险因素，并适时合理地完成响应处理是提高列控系统安全和运行效率的有效措施，因此，列控系统可靠性评估策略的研究对于高速铁路运输具有重要意义。由于高速铁路发展迅速，其安全、稳定、高效运营成为国家重大需求。对列控系统而言，列车在长时间的运行过程中，由于元器件磨损或环境变化等，使得设备性能退化，可靠性降低，进而影响列车正常运行。为此，列控系统未来时刻的可靠性若不能被实时评估及预测并且进行有效处理，都有可能引发连锁反应进而造成行车事故，甚至导致影响巨大的灾难性后果。

目前，国内外在可靠性评估方面形成了一定的研究基础，但在列控领域的应用较少，且集中于单个设备性能的非实时评估，列控设备实时可靠性预测的研究尚处于起步阶段，仍然存在需要完善的地方。而在列控系统可靠性研究领域，现在的研究方法大多假设系统中只有单个设备性能退化或是发生故障。而在实际系统中，可能存在多个设备性能退化或失效的情况，且设备间的相互关系使得故障的发生具有关联性。某个部件发生故障可能是由其它部件引起的，并不是自身寿命已尽的原因。

鉴于上述原因，传统的单纯从某个性能特征量出发进行部件寿命分析的思路来预测列控设备的可靠性是不准确的。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于性能退化的列控车载设备可靠性预测方法，以实现有效地对列控车载设备的可靠性进行预测。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于性能退化的列控车载设备可靠性预测方法，包括：

运用ARMA及改进后的EMD+ARMA对列控车载设备当前及早期的各故障类型数据进行性能退化过程建模，预测出未来时刻列控车载设备的各故障类型的故障率；

采用逐步回归分析方法对所述未来时刻列控车载设备的各故障类型的故障率预测值进行性能退化过程建模，预测未来时刻列控车载设备的故障率，计算出未来时刻列控车载设备的可靠度预测值；

根据未来时刻列控车载设备的各故障类型的故障率预测值，利用FMECA算法计算出未来时刻列控车载设备的各故障类型的故障严重度，根据所述可靠度预测值和所述故障严重度对列控车载设备在未来时刻的可靠性进行评估。

进一步地，所述的运用ARMA及改进后的EMD+ARMA对列控车载设备当前及早期的各故障类型数据进行性能退化过程建模，预测出未来时刻列控车载设备的各故障类型的故障率，包括：

通过对当前及早期的故障数据的建模得出列控系统各故障类型的故障率，将所述列控系统各故障类型的故障率输入到时间序列分析法中ARMA模型，所述ARMA模型对输入的各故障类型的故障率进行性能退化建模，预测下一个时刻各故障类型的故障率；