致谢 | 第1-6页 |
中文摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-11页 |
1 绪论 | 第11-19页 |
·问题的提出 | 第11页 |
·风险相关理论及方法比较 | 第11-16页 |
·列车控制系统风险分析方法选择 | 第16-17页 |
·论文结构安排 | 第17-19页 |
2 相关理论及方法 | 第19-38页 |
·动态故障树理论 | 第19-23页 |
·基本知识 | 第19-20页 |
·故障树结构函数 | 第20页 |
·故障树分析基本程序 | 第20页 |
·动态逻辑门的引入 | 第20-23页 |
·动态故障树分析 | 第23页 |
·组件故障概率分布的参数估计 | 第23-30页 |
·Weibull分布 | 第24-25页 |
·常用的参数估计方法 | 第25-28页 |
·图形估计 | 第25-26页 |
·最小二乘估计 | 第26-27页 |
·矩估计 | 第27页 |
·极大似然估计 | 第27-28页 |
·贝叶斯估计 | 第28页 |
·估计方法的选择与数值方法的引入 | 第28-29页 |
·关于数据截尾类型 | 第29-30页 |
·Monte Carlo方法 | 第30-33页 |
·Monte Carlo的基本概念 | 第31-32页 |
·Monte Carlo方法的收敛性及特点 | 第32页 |
·随机数生成 | 第32-33页 |
·马尔科夫链(Markov Chain)和MCMC | 第33-37页 |
·Metropolis-Hastings方法 | 第34-36页 |
·Gibbs抽样 | 第36页 |
·收敛的检验 | 第36-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
3 基于动态故障树和蒙特卡洛仿真的列控系统风险分析 | 第38-53页 |
·列控系统组件故障概率分布的参数估计 | 第38-45页 |
·完全样本下的参数贝叶斯最大似然估计 | 第39-44页 |
·截尾数据样本下的参数贝叶斯估计 | 第44-45页 |
·列控系统动态故障树的蒙特卡洛仿真 | 第45-51页 |
·列控动态故障树仿真中的逻辑门运算 | 第45-48页 |
·列控系统动态故障树的仿真方法 | 第48-51页 |
·列控系统风险分析指标计算 | 第51页 |
·列控系统组件的灵敏度分析 | 第51页 |
·本章小结 | 第51-53页 |
4 以计算机联锁为例的算例分析 | 第53-68页 |
·乘二取二型计算机联锁系统 | 第53-55页 |
·系统结构及研究假设 | 第54-55页 |
·计算机联锁系统动态故障树风险分析 | 第55-60页 |
·系统失效动态故障树 | 第56-58页 |
·系统危险输出动态故障树 | 第58-60页 |
·组件的故障概率分布参数估计 | 第60-63页 |
·动态故障树的蒙特卡洛仿真求解 | 第63-65页 |
·联锁系统的组件灵敏度计算 | 第65-66页 |
·本章小结 | 第66-68页 |
5 结论与展望 | 第68-70页 |
·本文总结 | 第68-69页 |
·研究展望 | 第69-70页 |
参考文献 | 第70-73页 |
图索引 | 第73-75页 |
表索引 | 第75-76页 |
作者简历 | 第76-78页 |
学位论文数据集 | 第78页 |