[发明专利]基于拓扑综合重要度的高速铁路系统关键环节集辨识方法

说明书

本发明提供了一种基于拓扑综合重要度的高速铁路系统关键环节集辨识方法。该方法包括如下步骤：从高速铁路装备‑环境‑人‑管理四个系统出发，根据系统的物理、电气和信息组成关系，构建高速铁路系统多重多粒度网络模型；基于所述多重多粒度网络模型计算出各节点的功能维度指标，基于所述多重多粒度网络模型，计算出各节点的风险维度指标，综合各个节点的功能维度指标和风险维度指标的重要度排序结果，得到高速铁路系统的关键环节集。本发明结合高速铁路系统拓扑结构、功能重要度、风险概率以及失效后影响运营的严重程度，突破了以往高速铁路系统关键环节辨识过程中，依赖专家经验、关注局部设备或子系统、缺少系统间作用关系等局限。

技术领域

本发明涉及高速铁路系统可靠性技术领域，尤其涉及一种基于拓扑综合重要度的高速铁路系统关键环节集辨识方法。

背景技术

高速铁路是一个极其复杂的巨系统，涵盖装备-环境-人-管理多方面的内容。近年来，不断提升的运营速度以及发车频率，对整个系统的安全可靠性提出了更高的要求。辨识高速铁路系统关键环节集，一方面可以为设计阶段的可靠性提升和优化提供支撑，另一方面可以合理分配运营阶段的检测和维修资源，从而实现高速铁路系统的安全、可靠以及高速运营。

目前，现有技术中一种关于高速铁路系统中关键环节辨识的方法为依赖系统可靠性理论的方法。系统可靠性理论是在假设系统中各部件相互独立的条件下，通过计算Birnbaum重要度、贝叶斯可靠性重要度和关键可靠性重要度等指标识别系统中的关键环节。该方法的缺点为：在指标计算过程中需要部件在系统中的位置信息、系统结构函数以及部件寿命分布信息等，对于高速铁路系统这种复杂巨系统而言，精确地获得各项信息存在巨大的困难。

现有技术中另一种关于高速铁路系统中关键环节辨识的方法为网络理论的方法。通过计算节点度和介数等指标来识别系统中关键环节。该方法的缺点为：仅仅考虑了拓扑结构的重要性，并未考虑环节自身功能重要度、风险概率以及失效后影响运营的严重程度等因素，现实应用性较弱。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于拓扑综合重要度的高速铁路系统关键环节集辨识方法，以克服现有技术的问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于拓扑综合重要度的高速铁路系统关键环节集辨识方法，包括下述步骤：

步骤(1)：从高速铁路装备-环境-人-管理四个系统出发，根据高速铁路系统的物理、电气和信息组成关系，构建高速铁路系统的多重多粒度网络模型；S＝{S¹,S²,S³,S⁴}；

步骤(2)：在建立的网络模型基础上，计算出各节点的功能维度指标K^func，节点s的功能维度指标由网络的功能度、功能接近中心性、功能网络效率和功能节点介数四项指标综合形成；

步骤(3)：在建立的网络模型的基础上，计算出各节点的风险维度指标K^risk，节点s的风险维度指标由网络的风险度、风险接近中心性、风险网络效率和风险节点介数四项指标综合形成；

步骤(4)：针对节点s，综合和的重要度排序结果，累加两项指标值，得到节点s的综合重要度值将综合重要度值大于设定的重要度阈值的所有节点构成高速铁路系统关键环节集。

进一步地，包括的步骤(1)具体包括：

2.1.根据功能的不同将高速铁路的装备系统划分为不同子系统，即：

其中，N¹是装备的集合；是装备中第i个子系统；分别为装备中第i个子系统的机械层、电气层和信息层；V_i¹是装备第i个子系统的点集，装备系统不同层的节点相同；是装备第i个子系统α,β,γ层的边集；n是子系统的个数；