技术特征：
1.一种城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法，其特征在于，包括：以车辆中的部件为节点，部件间的作用关系为连接边，构建城轨车辆拓扑网络模型；依据故障数据拟合部件的可靠性，量化部件间的依赖程度，确定部件的功能重要度指标；基于城轨车辆拓扑网络模型，确定基于拟拉普拉斯中心度的部件结构重要度指标；依据城轨车辆事故数据，建立城轨车辆系统事故专业词库；在马尔可夫状态转移思想的基础上，将城轨车辆系统事故专业词库的部件看作关键词，确定基于事故数据的城轨车辆部件关键性指标；基于功能重要度指标、结构重要度指标和关键性指标，辨识城轨车辆系统关键部件。2.根据权利要求1所述的城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法，其特征在于，确定部件的功能重要度指标，包括：根据每个部件的故障数据拟合故障概率函数，找出拟合结果最小的分布作为此部件的故障概率密度函数；根据极大似然估计求出copula函数中的参数值，并计算部件间的功能依赖度；再根据网络邻接矩阵和leaderrank算法公式，计算得到每个节点的lr值；最后，在leaderrank算法的基础上，引入综合考虑部件功能依赖度和部件可靠度来描述部件功能重要度评估指标。3.根据权利要求1所述的城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法，其特征在于，确定结构重要度指标包括：引入拟拉普拉斯中心度来衡量节点的结构重要度，考虑节点自身的重要性和其邻居部件的重要性；节点的拟拉普拉斯中心度是通过移除其引起的拟拉普拉斯能量的变化来衡量的，节点的拟拉普拉斯中心度不仅与其自身的度相关，还与其相连的其它节点的度有关，基于对移除节点引起的拟拉普拉斯能量的变化，得到部件的结构重要度。4.根据权利要求1所述的城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法，其特征在于，建立城轨车辆系统事故专业词库，包括：对事故文档进行整合和处理，在对文本分词时选用的jieba分词工具的精确模式，自定义城轨车辆系统事故的常用词典，基于部件和部件所属的装置，通过对事故报告中的出现的部件进行提炼，并结合对车辆系统部件的梳理，构建城轨车辆系统的事故致因词典。5.根据权利要求1所述的城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法，其特征在于，在马尔可夫状态转移思想的基础上，将城轨车辆系统事故专业词库的部件看作关键词，包括：将城轨车辆系统事故专业词库的部件看作关键词，也就是构建的城轨车辆系统事故文本词图模型中的节点；以马尔可夫状态转移模型与词图结合，将每个句子作为窗口，当两个词语存在于同一个句子中，对应词图中节点相连的边才有意义，边的意义则是词语的共现次数。6.根据权利要求1所述的城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法，其特征在于，确定基于事故数据的城轨车辆部件关键性指标，包括：以句子为单元对城轨车辆系统的事故文本进行切割，得到句子集合，再进行jieba分词和去除停用词；以句子为单位进行编号，将句子中的单词进行去重后存储起来；将城轨车辆系统中的部件作为关键词，确定关键词集合为，以词频-逆向文件频率的值作为关键词的初始值；其中，词频表示词语在文本中出现的频率，逆向文件频率表示文本集中的文本数量与词语出现的文本数量的比值的对数；遍历每个句子，若关键词存在于某个句子中，则将此句子编号存于关键词位置表；
计算同一句子中存在两个关键词的概率，将条件概率作为节点转移矩阵，即节点边的权值；根据节点边的权值，迭代出关键词的重要性，即基于事故数据的城轨车辆系统部件的重要度。7.一种城市轨道交通车辆系统关键部件辨识系统，其特征在于，包括：第一构建模块，用于以车辆中的部件为节点，部件间的作用关系为连接边，构建城轨车辆拓扑网络模型；第一计算模块，用于依据故障数据拟合部件的可靠性，量化部件间的依赖程度，确定部件的功能重要度指标；第二计算模块，用于基于城轨车辆拓扑网络模型，确定基于拟拉普拉斯中心度的部件结构重要度指标；第二构建模块，用于依据城轨车辆事故数据，建立城轨车辆系统事故专业词库；第三计算模块，用于在马尔可夫状态转移思想的基础上，将城轨车辆系统事故专业词库的部件看作关键词，确定基于事故数据的城轨车辆部件关键性指标；辨识模块，用于基于功能重要度指标、结构重要度指标和关键性指标，辨识城轨车辆系统关键部件。8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法。9.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法的指令。
技术总结
本发明提供一种城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法及系统，属于城市轨道交通运用维护技术领域，构建城轨车辆拓扑网络模型；确定部件的功能重要度指标；确定基于拟拉普拉斯中心度的部件结构重要度指标；依据城轨车辆事故数据，建立城轨车辆系统事故专业词库；在马尔可夫状态转移思想的基础上，将城轨车辆系统事故专业词库的部件看作关键词，确定基于事故数据的城轨车辆部件关键性指标；基于功能重要度指标、结构重要度指标和关键性指标，辨识城轨车辆系统关键部件。本发明充分考虑城轨车辆运行中不同风险因素对部件的影响，从车辆的拓扑分析和事故文本两方面出发，辨识城轨车辆系统关键部件，为提升城轨车辆系统风险辨识提供可靠理论方法支撑。可靠理论方法支撑。可靠理论方法支撑。
技术研发人员：王艳辉 李曼 王一同 郝羽成 郝婼妍
受保护的技术使用者：北京交通大学
技术研发日：2022.07.21
技术公布日：2022/11/15