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作者：赵斌;王敏;张文韬;
单位：兰州交通大学自动化与电气工程学院;
摘要：针对传统中国列控车载子系统可靠性分析中存在的认知不确定性和动态性不足问题，为有效识别认知不确定性对可靠性分析的影响，将证据理论和动态贝叶斯网络相融合，分析列控车载子系统的可靠性。首先，根据中国列控车载子系统的结构与功能建立系统失效故障树模型；其次，将故障树模型转化为对应的Dempster-Shafer证据理论-动态贝叶斯网络(Dempster-Shafer evidence theory-Dynamic Bayesian Network, DS-DBN)模型；最后，综合考虑维修、共因失效和覆盖因子等因素，引入认知重要度，通过DS-DBN网络模型双向推理能力，采用区间值的形式来描述中国列控车载子系统可靠性。仿真结果表明：在列控车载子系统可靠性分析中忽略共因失效会导致分析结果偏大，采取维修措施能有效减缓可靠性的降低速度；通过反向推理识别出列车接口单元是中国列控车载子系统的薄弱环节；人机界面的认知重要度和不确定度最高，表明该环节对中国列控车载子系统可靠性影响最大。
关键词：安全工程;列控车载子系统;证据理论;重要度;认知不确定性
基金资助：甘肃省自然科学基金项目(23JRRA850); 甘肃省科技专员专项(24CXGA020)
