| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外相关技术研究现状与发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.2.1 可靠性方法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容及研究框架 | 第17-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 相关理论介绍 | 第20-28页 |
| 2.1 系统可靠性指标分析 | 第20-22页 |
| 2.1.1 概率分布基础知识[38-40] | 第20页 |
| 2.1.2 可靠性指标 | 第20-21页 |
| 2.1.3 系统单元间关系描述 | 第21-22页 |
| 2.2 GO法相关理论 | 第22-24页 |
| 2.2.1 GO法的简介 | 第22页 |
| 2.2.2 GO法的基本概念 | 第22-24页 |
| 2.3 贝叶斯理论 | 第24-25页 |
| 2.3.1 贝叶斯网络的定义 | 第24-25页 |
| 2.3.2 动态贝叶斯网络[54-57] | 第25页 |
| 2.4 GO-FLOW方法基本理论 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-28页 |
| 3 系统可靠性分析方法GO-BAYESIAN网络模型 | 第28-42页 |
| 3.1 GO-BAYESIANS网络模型的定义 | 第28页 |
| 3.2 GO-BAYESIAN网络模型结构化模块的构建 | 第28-32页 |
| 3.3 GO-BAYESIAN网络模型转换规则 | 第32-37页 |
| 3.4 系统GO-BAYESIAN网络模型建模步骤分析 | 第37-38页 |
| 3.5 实例说明 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 城市轨道交通信号系统GO-BAYESIAN网络模型可靠性分析 | 第42-62页 |
| 4.1 城市轨道交通信号系统功能需求分析 | 第42-45页 |
| 4.1.1 城市轨道交通信号各系统功能需求分析 | 第42-43页 |
| 4.1.2 城市轨道交通信号系统历史故障数据 | 第43-45页 |
| 4.2 基于GO-BAYESIAN网络的信号系统建模 | 第45-52页 |
| 4.2.1 轨旁子系统对象模型 | 第45-47页 |
| 4.2.2 车载子系统对象模型 | 第47-49页 |
| 4.2.3 自动列车监控子系统对象模型(ATS) | 第49-51页 |
| 4.2.4 数据通信子系统对象模型(DCS) | 第51-52页 |
| 4.3 信号系统GO-BAYESIAN模型可靠性分析 | 第52-60页 |
| 4.3.1 轨旁子系统GO-Bayesian模型可靠性分析 | 第53-55页 |
| 4.3.2 轨旁子系统GO-Bayesian可靠性模型结果分析 | 第55-57页 |
| 4.3.3 车载子系统GO-Bayesian模型可靠性分析 | 第57-58页 |
| 4.3.4 车载子系统GO-Bayesian可靠性模型结果分析 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 基于GO-FLOW法的轨道交通信号系统可靠性研究对比分析 | 第62-84页 |
| 5.1 GO-FLOW法介绍 | 第62-67页 |
| 5.1.1 GO-FLOW基本原理 | 第62页 |
| 5.1.2 GO-FLOW建模要素与运算规则 | 第62-67页 |
| 5.2 车载子系统GO-FLOW模型可靠性分析 | 第67-74页 |
| 5.2.1 车载子系统GO-FLOW方法建模 | 第67-69页 |
| 5.2.2 车载子系统GO-FLOW模型可靠性计算 | 第69-74页 |
| 5.3 轨旁子系统GO-FLOW模型可靠性分析 | 第74-80页 |
| 5.3.1 轨旁子系统GO-FLOW方法建模 | 第74-76页 |
| 5.3.2 轨旁子系统GO-FLOW模型可靠性计算 | 第76-80页 |
| 5.4 GO-FLOW模型与GO-BAYESIAN模型可靠性分析结果比较 | 第80-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-84页 |
| 6 结论与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 结论 | 第84-85页 |
| 6.2 展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第90-94页 |
| 学位论文数据集 | 第94页 |
