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铁路车站远程集中控制系统可靠性及安全性研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
图目录第11-13页
表目录第13-14页
1 引言第14-23页
   ·论文研究背景与意义第14-15页
     ·研究背景第14-15页
     ·研究意义第15页
   ·国内外研究现状第15-20页
     ·远程集中控制系统的研究和发展现状第16-18页
     ·基于动态故障树的系统可靠性研究现状第18-19页
     ·贝叶斯网络在可靠性分析领域的研究现状第19-20页
   ·论文研究内容和创新点第20-22页
     ·论文研究内容第20-21页
     ·论文研究框架第21-22页
     ·论文创新点第22页
   ·本章小结第22-23页
2 远程集中控制系统结构和安全模式分析第23-32页
   ·远程集中控制系统结构第23-26页
     ·远程集中控制系统结构框架第23-24页
     ·远程集中控制系统工作原理第24-26页
   ·远程集中控制核心子系统结构分析第26-28页
     ·CJS-MCIS-40型微机联锁系统结构第26-27页
     ·TYJL-Ⅱ型微机联锁系统结构第27-28页
   ·远程集中控制系统安全模式分析第28-31页
     ·远程集中控制系统“故障—安全”设计第29-30页
     ·“故障—安全”系统可靠性和安全性指标第30-31页
   ·本章小结第31-32页
3 基于动态故障树和贝叶斯网络的可靠性和安全性分析方法第32-57页
   ·动态故障树基础理论概述第32-40页
     ·故障树的基本理论第32-34页
     ·动态逻辑门的引入与转化第34-39页
     ·动态故障树可靠性分析指标第39-40页
   ·动态故障树模块化分析方法研究第40-43页
     ·模块化预处理方法第40-41页
     ·模块化分解方法第41-42页
     ·动态子树分析方法第42页
     ·静态子树分析方法第42-43页
     ·模块化结果的合成方法第43页
   ·基于马尔可夫模型的动态子树分析方法研究第43-45页
     ·马尔可夫过程描述第44-45页
     ·基于Markov状态转移链法的动态故障树定量分析第45页
   ·基于多态网络的贝叶斯网络结构下的静态子树的求解第45-56页
     ·贝叶斯网络定义及表示第45-46页
     ·静态故障树向贝叶斯网络结构的转化第46-47页
     ·基于d-最小路集表征的多态网络的可靠性评估第47-48页
     ·基于多态网络的贝叶斯网络最小割集求解方法第48-56页
   ·本章小结第56-57页
4 远程集中控制系统的可靠性和安全性建模与求解第57-71页
   ·系统概念模型与建模条件第57-59页
     ·建立系统的概念模型第57-59页
     ·系统建模的前提条件第59页
   ·远程集中控制系统的动态故障树模型的建立第59-63页
     ·系统故障-安全输出模式的建模第59-61页
     ·系统危险输出模式的建模第61-63页
   ·远程集中控制系统的动态故障树模型的求解第63-70页
     ·动态故障树模块的划分第64-65页
     ·基于马尔可夫链转移的动态子树求解过程第65-66页
     ·基于贝叶斯网络结构的静态子树的求解过程第66-70页
   ·本章小结第70-71页
5 系统可靠性与安全性仿真实例分析第71-79页
   ·济北矿区铁路远程集中控制系统整体布局第71-72页
   ·济北矿区铁路远程集中控制系统核心部件的参数设置第72-73页
   ·系统可靠性和安全性仿真结果分析第73-78页
     ·CPU模块失效率对系统可靠性和安全性的影响第73-74页
     ·故障检测覆盖率对系统可靠性和安全性的影响第74-75页
     ·二取二比较器失效率对系统可靠性和安全性的影响第75-76页
     ·切换模块失效率对系统可靠性和安全性的影响第76-77页
     ·仿真结果分析总结第77-78页
   ·本章小结第78-79页
6 结论与展望第79-81页
   ·主要研究工作及成果第79-80页
   ·进一步研究的方向第80-81页
参考文献第81-84页
作者简历第84-86页
学位论文数据集第86页

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