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基于模糊故障树的动车组空调系统可靠性分析
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  • 英文篇名:Reliability Analysis of EMU Air Conditioning System Based on Fuzzy Fault Tree
  • 作者:王永志 ; 孙超凡 ; 高明亮
  • 英文作者:WANG Yongzhi;SUN Chaofan;GAO Mingliang;College of Instrumentation & Electrical Engineering, Jilin University;CRRC Changchun Railway Vehicles Co., Ltd.;
  • 关键词:动车组 ; 空调系统 ; 模糊故障树 ; 三角模糊数 ; 可靠性分析
  • 英文关键词:electric multiple units(EMU);;air conditioning system;;fuzzy fault tree;;triangular fuzzy number;;reliability analysis
  • 中文刊名:SYSY
  • 英文刊名:Research and Exploration in Laboratory
  • 机构:吉林大学仪器科学与电气工程学院;中车长春轨道客车股份有限公司检修研发部;
  • 出版日期:2019-02-15
  • 出版单位:实验室研究与探索
  • 年:2019
  • 期:v.38;No.276
  • 基金:国家自然科学基金项目(41604084);; 吉林大学校级教学改革重点项目(2017XZD100)
  • 语种:中文;
  • 页:SYSY201902003
  • 页数:5
  • CN:02
  • ISSN:31-1707/T
  • 分类号:11-15
摘要
基于空调系统的故障模式机理和模糊集合理论,构建了动车组空调系统的模糊故障树,使用三角模糊数表示空调故障树底事件的发生概率,模糊故障树定量分析可得顶事件发生的模糊概率,再利用中值法计算底事件的模糊概率重要度。由此可知,空调系统易发生故障的部件依次为空调控制单元、换气或废排风机、蒸发器、压缩机及其附件等。通过真实数据的验证及对比分析,证明这是一种定位空调系统中薄弱部件的有效方法,可为空调系统故障诊断和预测提供依据。
        For the air conditioning system, a fuzzy fault logic tree is constructed based on the fault mode theory and fuzzy set theory. The probability of the fault tree bottom event is expressed by the triangular fuzzy number. The fuzzy probability of the top event can be calculated by quantitative analysis of the fuzzy fault tree. Then using the median method to calculate the fuzzy probability importance of the bottom event. According to the analysis of fuzzy probability importance, it is concluded that the weak parts of the air conditioning system in sequence are air conditioning control unit, air exchange or exhaust fan, evaporator, compressor and its accessories. Through the verification and comparative analysis of real data, it is proved that this approach is an effective method to locate the weak parts in the air conditioning system and can contribute much for the fault diagnosis and prediction of the air conditioning system.
引文
[1] 姜陈,周斌,廖小东.基于BP神经网络的动车组组客室空调故障识别与预警研究[J].铁道标准设计,2018,62(2):173-179.
    [2] 郑强.CRH_3动车组空调系统故障的检测及分析[J].铁道运营技术,2016,22(4):61-62.
    [3] 可心萌.CRH2型动车组夏季空调常见故障分析及预防[J].山东工业技术,2017(21):38.
    [4] 李昊,李雷,钱小磊,等.动车组空调机组运用故障分析[J].铁道机车车辆,2017,37(3):83-86.
    [5] 卫纬,张红元,张雯,等.基于故障树分析的塞拉门系统可靠性分析[J].机械制造与自动化,2014,43(4):182-186.
    [6] 李波,陈定方,孙世基,等.基于模糊故障树的起重机可靠性分析[J].起重运输机械,2008(8):78-82.
    [7] 黄晓明,凌万水,吴栋萁,等.基于故障树分析法的配电自动化实用化运维指标研究[J].电力系统保护与控制,2017,45(24):92-98.
    [8] 华小洋,胡宗武,范祖尧.模糊故障树分析方法[J].机械强度,1998(1):37-42.
    [9] 姚成玉,赵静一. 基于T-S模型的液压系统模糊故障树分析方法研究[J].中国机械工程,2009,20(16):1913-1917.
    [10] 郑俊杰,林池峰,赵冬安,等.基于模糊故障树的盾构隧道施工成本风险评估[J].岩土工程学报,2011,33(4):501-508.
    [11] 黄洪钟,李彦锋,孙健,等.太阳翼驱动机构的模糊动态故障树分析[J].机械工程学报,2013,49(19):70-76.
    [12] 刘萍,程晓卿,秦勇,等.基于模糊故障树的塞拉门系统可靠性分析[J].中南大学学报(自然科学版),2013,44(S1):310-314.
    [13] 全睿,全书海,黄亮,等.基于模糊故障树的燃料电池发动机氢安全[J].上海交通大学学报,2010,44(07):951-956.
    [14] 周宁,马建伟,胡博,等.基于故障树分析的电力变压器可靠性跟踪方法[J].电力系统保护与控制,2012,40(19):72-77.
    [15] 李兴运,齐金平.基于T-S模糊故障树的受电弓系统可靠性分析[J].安全与环境学报,2018,18(1):33-38.
    [16] 王永志,包晓栋,缪谨励,等.基于大数据的地质云监控平台建设与应用[J].地球物理学进展,2018,33(2):1274-1281.
    [17] 王永志,金樑,朱月琴,等.基于大数据技术的地学文档关键词提取算法研发[J].地球物理学进展,33(3):0850-0859.
    [18] 何文娜.大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究[D].长春:吉林大学,2013.
    [19] 何文娜,王永志.地质云计算原型系统[J].地球物理学进展,2014,29(6):2886-2896.
    [20] Wang Yongzhi, Zhang Yuli, Zhang Fuliang, et al. Robust quadratic regression and its application to energy-growth consumption problem [J]. Mathematical Problems in Engineering,2013(3):1-10.
    [21] Wang Yongzhi, Zhang Yuli, Yi Jining, et al. A robust probability classifier based on the modified chi^2-Distance[J]. Mathematical Problems In Engineering,2014(4):1-11. 在党的坚强领导下,全面贯彻党的教育方针,坚持马克思主义指导地位,坚持中国特色社会主义教育发展道路,坚持社会主义办学方向,立足基本国情,遵循教育规律,坚持改革创新,以凝聚人心、完善人格、开发人力、培育人才、造福人民为工作目标,培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人,加快推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育。

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