[00334129]一种多属性融合的动车组系统关键部件辨识方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
通过小试
专利所属地：中国
专利号：CN201610114942.1
交易方式：
资料待完善
联系人：
北京交通大学
进入空间
所在地：北京北京市
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- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明属于动车组系统可靠性领域，尤其是涉及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，首先依次计算系统中各部件的可靠性属性Ri，包括部件i的故障概率μi、故障前平均行驶里程Mi、可靠度ri以及各部件的拓扑属性Ti，包括节点的度ki、介数bi、紧密度ci；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，Ri和Ti构成第二层，μi、Mi、ri、ki、bi及ci构成第三层，计算各部件的属性和属性集的权重；对各属性进行Choquet积分，得到各部件的重要度ai；对ai大小排序，辨识动车组系统中的关键部件。本发明有效的结合动车组系统的可靠性属性以及拓扑结构属性，对系统中的关键部件进行辨识，解决了以往动车组系统关键部件辨识方法中对结构影响程度考虑不足的缺陷。
摘要：本发明属于动车组系统可靠性领域，尤其是涉及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，首先依次计算系统中各部件的可靠性属性Ri，包括部件i的故障概率μi、故障前平均行驶里程Mi、可靠度ri以及各部件的拓扑属性Ti，包括节点的度ki、介数bi、紧密度ci；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，Ri和Ti构成第二层，μi、Mi、ri、ki、bi及ci构成第三层，计算各部件的属性和属性集的权重；对各属性进行Choquet积分，得到各部件的重要度ai；对ai大小排序，辨识动车组系统中的关键部件。本发明有效的结合动车组系统的可靠性属性以及拓扑结构属性，对系统中的关键部件进行辨识，解决了以往动车组系统关键部件辨识方法中对结构影响程度考虑不足的缺陷。
