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| 內容簡介： |
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本书旨在为建立面向主动安全保障的轨道交通列车安全可靠性分析新模式提供理论方法框架。主要阐述了轨道交通列车系统安全与运行风险分析、基于人工智能与信号处理的列车关键部件服役状态辨识、基于数据驱动的列车关键部件实时可靠性预测分析、基于网络流的列车系统多态可靠性分析评估，以及轨道交通列车系统多部件状态修优化方法等内容。深入分析了人工智能、数据驱动、故障预测与健康管理（PHM）等新技术在轨道交通列车安全保障与健康管理领域的新发展。 本书适用于从事轨道交通列车系统安全保障领域研究、分析和设计的工程技术人员、科研人员和行业管理人员阅读，也可作为高校学生和教师开展相关教学学习的参考书。
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| 目錄：
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第1章 绪论
第2章 轨道交通列车系统安全与运行风险分析
2.1 概述
2.2 高速列车系统不确定性综合风险分析方法
2.2.1 高速列车系统综合风险分析指标体系
2.2.2 基于二型直觉模糊集与动态多准则妥协解排序（VIKOR）方法的列车系统综合风险分析及关键部件辨识方法
2.2.3 实例验证
2.3 基于计算智能的高速列车运行风险动态分析方法
2.3.1 基于贝叶斯网络的高速列车运行风险动态分析
2.3.2 基于随机森林的高速列车突发事件危害度预测
2.4 小结
参考文献
第3章 基于人工智能与信号处理的列车关键部件服役状态辨识
3.1 概述
3.2 基于人工智能的列车关键部件状态辨识
3.2.1 基于浅层迁移学习的关键部件辨识方法
3.2.2 基于多源信息和卷积神经网络的关键部件状态辨识方法
3.3 基于信号处理方法的列车关键部件故障诊断方法
3.3.1 循环平稳基本理论
3.3.2 循环相关熵与循环相关熵谱
3.3.3 支持向量机原理
3.3.4 基于频域峭度理论的故障特征提取技术
3.3.5 仿真分析与验证
3.4 小结
参考文献
第4章 基于数据驱动的列车关键部件实时可靠性预测分析
4.1 概述
4.2 基本概念
4.2.1 安全城
4.2.2 马尔可夫过程
4.3 方法框架
4.3.1 Tsallis熵特征提取
4.3.2 模糊安全域划分方法
4.3.3 基于时变马尔可夫过程的寿命预测及状态可靠性评估
4.4 实例验证
4.4.1 数据采集
4.4.2 特征提取
4.4.3 数据分段结果
4.4.4 安全域状态识别
4.4.5 时变马尔可夫过程模型
4.5 小结
参考文献
第5章 基于网络流的列车系统多态可靠性分析评估
5.1 概述
5.2 多态网络流理论
5.3 列车系统多态网络可靠性建模
5.3.1 列车系统多态网络结构建模
5.3.2 多态网络模型中边流量定义
5.4 转向架系统介绍
5.5 转向架系统可靠性分析
5.5.1 转向架系统网络建模
5.5.2 网络模型求解
5.5.3 结果分析
5.5.4 零部件重要计算
5.6 小结
参考文献
第6章 轨道交通列车系统多部件状态修优化方法
6.1 概述
6.1.1 相关概念
6.1.2 劣化过程描述模型
6.1.3 部件间相依性
6.1.4 维修效果
6.1.5 维修决策变量、目标及优化方法
6.2 单部件状态维修策略优化建模
6.2.1 模型假设及优化结果形式
6.2.2 单部件健康状态转移概率
6.2.3 单部件维修方式集、维修周期集及维修成本集
6.2.4 单部件维修策略优化模型
6.3 多部件状态维修策略优化建模
6.3.1 多部件系统状态维修策略优化思路
6.3.2 模型假设及优化结果形式
6.3.3 多部件系统状态转移概率计算
6.3.4 不考虑相依性的多部件维修决策模型
6.3.5 部件间相依性建模
6.3.6 考虑相依性的多部件维修决策模型
6.3.7 多部件系统状态维修策略优化目标函数
6.4 算法
6.5 实例验证
6.5.1 实例描述
6.5.2 轴箱轴承检修策略优化结果分析
6.5.3 轮对轴箱装置检修策略优化结果分析
6.6 小结
参考文献
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