一种基于matlab的轨道交通辅助逆变器检修故障树系统及方法

技术领域

本发明涉及变流器故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于matlab的轨道交通辅助逆变器检修故障树系统及方法。

背景技术

随着城轨车辆运行时长的增加，部分设备发生故障的可能性将越来越高，车载变流器作为城轨车辆的核心设备，其内部结构和机制复杂，不仅存在较高的故障率，且发生故障的类型和造成故障的原因也较多，这些故障单凭技术人员的经验来检测是难以满足现代故障诊断要求的，不仅对技术人员的能力要求高，也难以实现故障预警，现有的故障检测方法均为人工检测诊断排除故障，不能精准快速的判断故障原因并排除，容易产生交通安全隐患。

发明内容

本发明提供一种基于matlab的轨道交通辅助逆变器检修故障树系统及方法，以克服现有人工检测方法导致的准确性和可靠性较低的问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于matlab的轨道交通辅助逆变器检修故障树系统，包括：

故障检测模块，所述故障检测模块的输入端与逆变器设备端连接，用于获取辅助逆变器的故障信息；

故障统计模块，所述故障统计模块的输入端与所述故障检测模块的输出端相连，用于将所述辅助逆变器的故障信息转换为辅助逆变器故障统计表；

故障分析模块，所述故障分析模块的输入端与所述故障统计模块的输出端相连，用于识别所述辅助逆变器故障统计表中的底事件和顶事件，并根据所有所述底事件统计最小割集，确定所述底事件与顶事件之间的对应关系；

故障树建模模块，所述故障树建模模块的输入端与所述故障统计模块和故障分析模块的输出端相连，基于matlab建立辅助逆变器故障树分析模型，计算各顶事件的发生概率，以及各底事件的重要度；

输出模块，所述输出模块与所述故障树建模模块相连，根据所述顶事件的发生概率和底事件的重要度，对逆变器进行故障排查并锁定底事件范围，以排除逆变器故障。

进一步地，所述底事件为导致辅助逆变器发生故障的所有根本原因事件；所述顶事件为导致辅助逆变器发生故障的所有结果事件；所述顶事件包括：逆变模块停止事件、充电模块停止事件、接触器断开事件和控制单元闭锁事件。

进一步地，所述辅助逆变器故障树分析模型中，顶事件的发生概率为所有对应底事件的发生概率之和，即：

V

公式(1)中：V

底事件的重要度为底事件的发生概率除以该底事件引起的顶事件的发生概率，即：

δ

公式(2)中：δ

进一步地，一种基于matlab的轨道交通辅助逆变器检修方法，包括以下步骤：

S1、故障检测模块识别辅助逆变器的技术参数，并获取辅助逆变器所有的故障信息；

S2、故障统计模块统计所述故障信息，生成辅助逆变器故障统计表；

S3、故障分析模块识别所述辅助逆变器故障统计表中的底事件和顶事件，将所述底事件做最小割集统计，并确定顶事件和底事件之间的对应关系；

S4、根据所述顶事件和底事件之间的对应关系，基于matlab建立辅助逆变器故障树分析模型，计算各顶事件的发生概率，以及各底事件的重要度；

S5、根据所述辅助逆变器故障树分析模型计算出顶事件的发生概率，以及引起顶事件的各底事件的重要度，对逆变器进行故障排查并锁定底事件范围，以排除逆变器故障。

进一步地，所述底事件为导致辅助逆变器发生故障的所有根本原因事件；所述顶事件为导致辅助逆变器发生故障的所有结果事件；所述顶事件包括：逆变模块停止事件、充电模块停止事件、接触器断开事件和控制单元闭锁事件。

进一步地，所述辅助逆变器故障树分析模型中，顶事件的发生概率为所有对应底事件的发生概率之和，即：

V

公式(1)中：V

底事件的重要度为底事件的发生概率除以该底事件引起的顶事件的发生概率，即：

δ

公式(2)中：δ

有益效果：本发明基于matlab对轨道交通辅助逆变器建立故障树分析模型，计算出顶事件发生概率，可以直观得到引起各顶事件的各底事件的重要度，可以在发生故障时快速锁定底事件的范围，快速精准的排除故障。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明检修故障树系统结构图；

图2为本发明应用故障树检修方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本实施例提供了一种基于matlab的轨道交通辅助逆变器检修故障树系统，包括：

故障检测模块，所述故障检测模块的输入端与逆变器设备端连接，用于获取辅助逆变器的故障信息；

故障统计模块，所述故障统计模块的输入端与所述故障检测模块的输出端相连，用于将所述辅助逆变器的故障信息转换为辅助逆变器故障统计表；

故障分析模块，所述故障分析模块的输入端与所述故障统计模块的输出端相连，用于识别所述辅助逆变器故障统计表中的底事件和顶事件，并根据所有所述底事件统计最小割集，确定所述底事件与顶事件之间的对应关系；

故障树建模模块，所述故障树建模模块的输入端与所述故障统计模块和故障分析模块的输出端相连，基于matlab建立辅助逆变器故障树分析模型，计算各顶事件的发生概率，以及各底事件的重要度；

输出模块，所述输出模块与所述故障树建模模块相连，根据所述顶事件的发生概率和底事件的重要度，对逆变器进行故障排查并锁定底事件范围，以排除逆变器故障。

具体地，如图1所示，故障检测模块与设备端连接，首先识别出设备端，即辅助逆变器的技术参数，确定其型号，在本实施例中，以一种地铁辅助变流器为例，辅助变流器主要包括辅助逆变器和充电机，主要用于空调、通风机的供电，其额定输出电压为380V，额定输出频率为50Hz，并具有定压频比启动和输入降压降频运行功能；充电机主要用于为系统提供控制电源、蓄电池充电、控制电路、控制电路、照明、车门、磁轨制动等应用，如表1所示为该型号辅助变流器的技术参数表，根据该型号辅助变流器的特点来检测该辅助逆变器所有可能的故障信息；然后故障检测模块将故障信息传输至故障统计模块，故障统计模块将辅助逆变器的故障信息转换为辅助逆变器故障统计表，如表2所示，其中包括故障代码、代码含义、部件动作以及可能原因等信息；故障分析模块将识别出辅助逆变器故障统计表中的底事件和顶事件，其中底事件即为最小割集，并确定底事件和顶事件之间的对应关系，一个顶事件可能由多个底事件引起，而一个底事件也可能引起多个顶事件。在本实施例中，顶事件包括四项：逆变模块停止、充电模块停止、接触器断开和控制单元闭锁；而底事件包括57项，具体参见表2。

具体地，在故障树建模模块中，依据上述对应关系，在matlab中基于故障树理论，对辅助变流器的故障进行建模，利用matlab，基于所确定的底事件和顶事件之间的对应关系生成的可视化故障树为计算模型，根据底事件的信息求出顶事件的发生概率，同时还可以计算出各对应底事件的重要度，以对系统的可靠性进行评估，其中顶事件的发生概率为所有对应底事件的发生概率之和，即：

V

公式(1)中：V

底事件的重要度为底事件的发生概率除以该底事件引起的顶事件的发生概率，即：

δ

公式(2)中：δ

在本实施例中，假设底事件即最小割集的发生概率均为1％，根据公式(1)可以得出四项顶事件的发生概率分别为：逆变模块停止故障率为43％、接触器断开故障率为7％、控制单元闭锁故障率为6％、充电模块停止故障率为57％。然后根据公式(2)将最小割集发生概率除以其引起的顶事件的发生概率，得到最小割集的重要度，并且认为最小割集对于非对应顶事件的重要度为0，如表3所示，可以得出：顶事件为逆变模块停止对应的所有最小割集重要度约为2.3％，对应最小割集数量为43项；顶事件为接触器断开对应的所有最小割集重要度约为14.3％，对应最小割集数量为7项；顶事件为控制单元闭锁对应的所有最小割集重要度约为16.7％，对应最小割集数量为6项；顶事件为充电模块停止对应的所有最小割集重要度誉约为1.8％，对应最小割集数量为57项。最后通过故障树模型中直观得出的引起顶事件的各底事件的重要度，在辅助变流器发生故障时，可以精准快速地锁定底事件范围，并进行故障排除。

表1

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表2

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表3

实施例2

本实施例提供了一种基于matlab的轨道交通辅助逆变器检修方法，包括以下步骤：

S1、故障检测模块识别辅助逆变器的技术参数，并获取辅助逆变器所有的故障信息；

S2、故障统计模块统计所述故障信息，生成辅助逆变器故障统计表；

S3、故障分析模块识别所述辅助逆变器故障统计表中的底事件和顶事件，将所述底事件做最小割集统计，并确定顶事件和底事件之间的对应关系；

S4、根据所述顶事件和底事件之间的对应关系，基于matlab建立辅助逆变器故障树分析模型，计算各顶事件的发生概率，以及各底事件的重要度；

S5、根据所述辅助逆变器故障树分析模型计算出顶事件的发生概率，以及引起顶事件的各底事件的重要度，对逆变器进行故障排查并锁定底事件范围，以排除逆变器故障。

具体地，如图2所示，首先故障检测模块识别辅助变流器的技术参数，确定其型号，并依据型号特点获取全部可能的故障信息；然后故障统计模块统计全部的故障信息，生成辅助逆变器故障统计表，如表1所示；然后识别出辅助逆变器故障统计表中的所有顶事件和底事件，底事件即为最小割集，确定顶事件和底事件之间的对应关系，，一个顶事件可能由多个底事件引起，而一个底事件也可能引起多个顶事件，顶事件包括逆变模块停止、充电模块停止、接触器断开和控制单元闭锁共四项；然后在matlab中建立辅助逆变器故障树分析模型，计算各顶事件的发生概率，和各底事件的重要度，其中顶事件的发生概率为所有对应底事件的发生概率之和，即：

V

公式(3)中：V

底事件的重要度为底事件的发生概率除以该底事件引起的顶事件的发生概率，即：

δ

公式(4)中：δ

在本实施例中，假设底事件即最小割集的发生概率均为1％，根据公式(3)可以得出四项顶事件的发生概率分别为：逆变模块停止故障率为43％、接触器断开故障率为7％、控制单元闭锁故障率为6％、充电模块停止故障率为57％。然后根据公式(4)将最小割集发生概率除以其引起的顶事件的发生概率，得到最小割集的重要度，并且认为最小割集对于非对应顶事件的重要度为0，可以得出：顶事件为逆变模块停止对应的所有最小割集重要度约为2.3％，对应最小割集数量为43项；顶事件为接触器断开对应的所有最小割集重要度约为14.3％，对应最小割集数量为7项；顶事件为控制单元闭锁对应的所有最小割集重要度约为16.7％，对应最小割集数量为6项；顶事件为充电模块停止对应的所有最小割集重要度誉约为1.8％，对应最小割集数量为57项。最后通过故障树模型中直观得出的引起顶事件的各底事件的重要度，在辅助变流器发生故障时，可以精准快速地锁定底事件范围，并进行故障排除。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。