基于故障树与贝叶斯网络的高速动车电机组早期故障率估计

• 作者: 张明明 张和生 刘洋 沈迪 袁东辉
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 电机与电器 电机组 故障树模型 贝叶斯网络 故障概率
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 机械与电气工程|Mechanical and Electrical Engineering
• 页码范围: 51-57
• 页数: 7页
• 分类号: U269.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.20210030

摘要

复兴号动车电机组包括牵引电机、冷却风机及相关传感器,是动车组的动力单元.针对其早期故障分布特点不明确及早期故障率估计不准确的问题,利用动车组实际运用的故障数据,从故障整体、故障类型和高频故障致因三方面分析故障分布特点,得到电机组4类早期常见故障和27种故障致因.建立电机组故障树模型,通过定性分析和定量计算,得到早期各个事件故障率.运用贝叶斯网络对各故障的后验概率进行估计.结果表明:可以依据故障树结果划分等级制定维修计划,依据贝叶斯网络确定故障排查顺序.