计及天气因素的接触网可靠性评估

摘要

接触网作为电气化铁路的核心，承担着向电力机车持续供电的重要任务，直接关系到列车运行的稳定与安全，评估接触网的可靠性对于保障电气化铁路的安全运行意义重大。 本文通过对接触网故障报告进行处理，将贝叶斯网络应用到接触网可靠性评估中。首先，提取接触网关键零部件的可靠性参数，采用故障树模型转换法进行贝叶斯网络结构学习，通过精确推理算法得到系统失效概率，并利用贝叶斯网络诊断功能寻找接触网可靠性的薄弱环节。 其次，通过接触网故障致因的挖掘，发现天气因素引起的接触网故障在全部线路故障中占很大比重，因此对接触网薄弱环节分别建立计及天气因素的零部件贝叶斯网络模型，并且结合接触网的可靠性指标，将调研报告中直接故障因素的故障率和对应的天气因素进行关联分析，分别对各零部件进行天气因素影响下的可靠性评估，分析接触网零部件薄弱环节在复杂天气环境中的变化规律。针对接触网中故障多发的零部件承力索，进行了故障因素识别的动态贝叶斯网络建模仿真，根据现场的故障种类观测证据，实时判断直接故障因素，提高检修效率；针对接触网系统及其故障多发的子系统接触悬挂，利用模糊综合评判法以及贝叶斯网络反向推理功能，实现了可靠性分配。 最后，以太原、上海和沈阳三座城市为例，分析其不同季节中接触网零部件的故障因素分布情况变化规律，并从时间和地域的角度进行对比；接着根据对比结果，分析并提出了主要故障致因的防治建议。

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