BP神经网络地铁牵引/电制动系统可靠性分析(2)
致谢 34
参考文献 35
1 绪论
1.1 研究背景及意义
随着现代社会的不断发展，城市规模不断扩大，城市交通拥挤的情况也越来越严重。为了切实解决民众出行困难问题，具有运量大、能耗低、准时性好、快速安全、交通效率高等优点的城市轨道交通就成为很多大中型城市公共交通的重要组成部分，以地铁为骨架，以公交车、出租车为毛细血管的公交网络将成为城市公共交通的主要运营方式。中国城市轨道交通协会会长包叙定曾公开表示，“十二五”期间城市轨道交通将要建成投运2500公里左右，年均500公里左右，到2020年末，全国建成总里程将达7000公里左右。
城轨交通车辆作为城市轨道交通的核心部分，在轨道交通向着高速度、高密度、技术系统构成复杂、业务系统联动性高等方面发展的时候，它的可靠性就显得愈发重要。可靠性是指产品在规定时间内，在规定的条件下完成规定功能的能力。对城轨交通车辆进行可靠性分析，获取城轨车辆运行状态随时间的变化关系，有利于及时掌握并预测车辆段运行状态，从而及时作出调整或文修，提高车辆的产品质量和运行安全，保证为乘客提供优质的客运服务，达到其规定的功能，减少故障的发生，避免其带来的不利影响。
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容及组织架构
1.3.1 研究内容
（1）熟悉城轨车辆结构及其功能子系统；
（2）通过现场调研收集轨道车辆不同子系统的故障数据；
（3）采用可靠性分析知识，通过现场调研及理论研究，对城轨车辆及其不同子系统进行可靠性分析，得出子系统的故障数据分布函数及可靠性指标等，作出可靠性的相关预测；
（4）协助软件人员进行城轨车辆可靠性分析软件开发或给出软件的功能要求。
1.3.2 论文组织架构
第一章：绪论。介绍本文的研究背景及意义、国内外研究现状，提出本文的研究内容及论文组织架构。
第二章：系统可靠性理论。首先介绍可靠性的基本概念以及常用的衡量指标，然后介绍了可靠性工程中常见的故障分布及其可靠性函数等，最后列出了在可靠性分析中经常用到的分析方法。
第三章：基于统计模型法的城轨车辆牵引电制动系统可靠性分析。首先介绍了城轨车辆牵引电制动及其在整车中的重要性，并描述了牵引电制动系统的常见故障，然后用整理和统计的某列车的牵引电制动系统故障数据应用经典模型法对其进行可靠性分析，确定其分布类型及相关可靠性函数。最后由确定的分布函数计算系统的可靠性指标。
第四章：基于BP神经网络的车辆系统可靠性分析。首先介绍了神经网络的基本概念，然后应用BP神经网络根据获得的故障率数据进行预测模型的建立，做到能够根据已知的故障率数据经过BP神经网络的训练和学习来得到对未来故障率的预测，最后进行仿真并对结果进行分析。
第五章：故障管理及可靠性分析系统设计。本章大概介绍了故障管理及可靠性分析系统的设计目的及功能概况，对系统的结构与功能作了简单的介绍，并对其中的可靠性模块作了粗略的需求分析。
2 系统可靠性理论
2.1 可靠性基本概念
产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功能的能力称为产品的可靠性（reliability）[ ]。
“规定时间”是指产品规定的工作时间。时间是可靠性的核心。规定时间的大小、单位与产品类型、使用目的有关。譬如，在导弹发射时，要求发射装置在几秒或几分钟内可靠工作；地下电缆系统则要求几十年内可靠工作。对于有些产品，其规定时间常常是工作次数（如继电器）、行驶里程（如车辆）等。
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