为弥补现有指标的不足,引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级(China train control system-3)列控车载子系统运行稳定性的测度指标.提出了车载子系统韧性量化评估方法,构建了基于贝叶斯网络(Bayesian network,BN)的韧性评估模型,并定义了5...为弥补现有指标的不足,引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级(China train control system-3)列控车载子系统运行稳定性的测度指标.提出了车载子系统韧性量化评估方法,构建了基于贝叶斯网络(Bayesian network,BN)的韧性评估模型,并定义了5种基于韧性的部件重要度指标;进一步利用贝叶斯网络双向推理功能,计算了车载子系统在不同扰动情景下的韧性及部件重要度指标.研究结果表明:韧性可全面描述车载子系统抵御扰动和从扰动中恢复的能力,非常态事件扰动下,韧性与可用性指标存在明显差异;不同扰动情景下系统韧性明显不同,扰动发生时,车载子系统面临磁暴影响时的韧性为0.8017,而遭遇雷电时的韧性为0.8819,面临冰雪扰动时的韧性为0.9880;部件重要度存在情景依赖,同一部件在不同扰动情景下重要度排序可能不同,且可能随时间动态变化.展开更多
文摘为弥补现有指标的不足,引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级(China train control system-3)列控车载子系统运行稳定性的测度指标.提出了车载子系统韧性量化评估方法,构建了基于贝叶斯网络(Bayesian network,BN)的韧性评估模型,并定义了5种基于韧性的部件重要度指标;进一步利用贝叶斯网络双向推理功能,计算了车载子系统在不同扰动情景下的韧性及部件重要度指标.研究结果表明:韧性可全面描述车载子系统抵御扰动和从扰动中恢复的能力,非常态事件扰动下,韧性与可用性指标存在明显差异;不同扰动情景下系统韧性明显不同,扰动发生时,车载子系统面临磁暴影响时的韧性为0.8017,而遭遇雷电时的韧性为0.8819,面临冰雪扰动时的韧性为0.9880;部件重要度存在情景依赖,同一部件在不同扰动情景下重要度排序可能不同,且可能随时间动态变化.
