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第卷第期铁道科学与工程学报年月牵引供电系统可靠性预测及建模方法研究赵峰张庆平王思华兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州摘要基于采用无偏模型预测其相关设备中长期的故障数据增大了建模所需的数据样本量能解决牵引供电系统可靠性建模由于故障数据较少导致建模的精度不高且建模失败的可能性大的问题提出基于粒子群算法的智能拟合方法以威布尔分布模型为基础建立牵引供电系统各关键设备可靠性分析的数学模型计算得到用最小割集表示的牵引变电所和接触网故障树模型综合分析得出牵引供电系统整体的可靠性模型并计算系统整体的可靠度
第 12卷 第 3期 铁道科学与工程学报 Volume12 Number3
2015年6月 JournalofRailwayScienceandEngineering June2015
牵引供电系统可靠性预测及建模方法研究 ①
赵峰,张庆平,王思华
(兰州交通大学 自动化与电气工程学院,甘肃 兰州730070)
摘 要:基于采用无偏GM(1,1)模型预测其相关设备中长期的故障数据,增大了建模所需的数据样本量,能解决牵引供电
系统可靠性建模由于故障数据较少,导致建模的精度不高且建模失败的可能性大的问题,提出基于粒子群算法的智能拟合
方法。以威布尔分布模型为基础,建立牵引供电系统各关键设备可靠性分析的数学模型。计算得到用最小割集表示的牵
引变电所和接触网故障树模型,综合分析得出牵引供电系统整体的可靠性模型,并计算系统整体的可靠度和平均使用寿
命,通过建立灰色关联分析模型,计算得出接触线是影响牵引供电系统整体可靠性的关键设备。
关键词:牵引供电系统;可靠性;无偏GM(1,1)模型;粒子群算法;威布尔分布;灰色关联分析模型
中图分类号:U223.6 文献标志码:A 文章编号:1672-7029(2015)03-0678-07
Researchofreliabilitypredictionandmodelingfortractionpowersupplysystem
ZHAOFeng,ZHANGQingping,WANGSihua
(SchoolofAutomationandElectricalEngineering,LanzhouJiaotongUniversity,Lanzhou730070,China)
Abstract:ByusingunbiasedGM(1,1)modeltopredictthelong-termfailuredataofitsassociatedequipment,
andincreasingthesampleoftherequireddataformodeling.Tosolvethereliabilityoftractionpowersupplysys
temmodelingwithlessfailuredata,whichleadstothepossibilityofmodelingaccuracyislowandmodelingof
failureishigh.Inthispaper,byusingafittingmethodbasedonparticleswarmoptimization(PSO),areliability
modelingmethodoftractionpowersupplysystembasedonWeibulldistributionmodelwasproposed,andthereli
abilitymodelsofallcomponentsoftractionpowersupplysystemwereestablished,itismadesureofthatthefit
tingprecisionoffaultdataisbiggerimproved.Thefaulttreeanalysis(FTA)modeloftractionsubstationandcat
enarysystemwereestablishedbyminimalcutsets,basedonthese,thereliabilitymodeloftractionpowersupply
systemisfinished,thenreliabilityandtheaverageusefultimeofsystemarecalculated,Finally,themainfactors
affectingtractionpowersupplysystemreliabilitywascalculatedbyestablishingthegrayrelationalanalysismodel.
Theresultsindicatethatthereliabilityofthesystemdependsoncontractlineinalargeextent.
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