淺析地鐵綜合監控系統可靠性分析與資料管理軟體研製論文
淺析地鐵綜合監控系統可靠性分析與資料管理軟體研製論文
0前言
地鐵綜合監控系統以列車執行管理系統為中心，其各子系統具有各種功能，並且相互實現資訊共享的系統。其功能涉及運輸計劃、執行管理、站內作業管理、維修作業管理、車輛管理、裝置管理、資訊集中監視、電力系統控制等。其體系結構可由站級裝置管理系統、中央執行控制系統、區域資訊管理系統等不同層次的系統綜合而成，系統功能豐富、結構複雜龐大。
由此看出，地鐵綜合監控系統是一個整合度極高的自動化系統，是一個複雜、動態、異構的系統，負責監視地鐵線網中各車站的裝置、指揮列車執行。系統要如實地獲取各個車站中的裝置資訊，根據需要也可控制各子系統裝置、協調裝置間的有效執行，實現列車的可靠、穩定和高效執行。這些需求無疑要求綜合監控系統構建成具有極高的可靠性、可用性、安全性等要求的系統。近年來我國地鐵領域已開始適度採用綜合自動化監控系統。綜合自動化監控系統已成為國內城市軌道交通自動化系統的發展趨勢，有必要對綜合自動化系統進行可靠性分析評估。
1地鐵綜合監控系統可靠性分析方法選擇
要對地鐵綜合監控系統進行可靠性分析，首先要確定可靠性分析的方法。我們先後比較嘗試了可靠性框圖法、GO法、故障樹分析法和故障模式影響後果分析法四種方法，其優缺點簡述如下：
(1)可靠性框圖法主要是根據系統的邏輯關係把系統轉換為各種結構模型的可靠性框圖，從而進行下一步分析。該方法適用於對結構較為簡單的系統進行可靠性分析。
(2)GO法是從引起系統成功狀態的基本原因出發，將系統圖直接轉換成GO圖，進行GO運算。此方法建立GO圖的過程較為簡單，但進行GO運算則相對繁瑣。該方法適合於在系統圖邏輯關係較清晰時進行可靠性分析。
(3)故障樹分析法是從最不希望發生的事件出發，關注導致系統故障的基本原因和中間過程，透過故障樹將系統的邏輯關係表示出來，形象直觀，在此基礎上可快捷地寫出故障樹頂事件的結構函式，進而對系統進行可靠性分析。該方法適合於對較複雜的系統進行可靠性分析。
(4)故障模式影響後果分析方法，採用“自下而上”的邏輯歸納法，對系統來說，要從其子系統及其元器件的各種失效模式追蹤到系統級，研究它的後果，決定它對系統的致命度。但隨著系統的`複雜度增加，要實際做完這樣的分析，其工作量大到難以容忍的程度。
分析可知，地鐵綜合監控系統結構相對複雜，資訊量大，關注於系統成功執行或出現故障原因的分析，因此，GO法和故障樹分析法較適合於對地鐵綜合監控系統進行可靠性分析。但採用GO法進行可靠性分析，符號使用複雜，同時還需定義一定數量的GO處理單元，工作量較大。採用故障樹分析法進行可靠性分析則相對簡便易行。因此，故障樹分析法更適合於對地鐵綜合監控系統進行可靠性分析。基於以上原因，我們提出採用故障樹分析法對地鐵綜合監控系統進行可靠性分析。
2地鐵綜合監控系統可靠性分析與資料管理軟體設計
在確定本系統的分析方法的基礎上，本文采用VC設計開發了“地鐵綜合監控系統可靠性分析與資料管理軟體”，完成系統的可靠性建模、系統的可靠性分析、系統可靠性資料管理等功能。軟體包含三個模組：系統可靠性建模模組，系統可靠性分析模組，系統可靠性資料管理模組，三模組之間相互聯絡，相互服務。
2.1系統可靠性建模模組
可靠性建模功能主要圍繞如何實現系統的計算機輔助故障樹建模這樣一個問題來展開，也就是必須使計算機能輔助繪製故障樹模型。繪製故障樹模型功能包括模型視覺化顯示、模型圖形屬性編輯(圖形的新增、刪除、複製和縮放等)、模型事件屬性編輯(事件的名稱、失效機率分佈和失效引數等的設定)和模型自動完整性檢查等功能。
軟體中將故障樹模型的節點抽象為派生於CObject類的CFTANode類，模型節點的圖形屬性和事件屬性都封裝作為CFTANode類的成員，對模型節點的圖形及事件屬性編輯操作轉變為透過滑鼠訊息處理函式來改變CFTANode類的相應成員值的操作。然後，我們再使用MFC中支援CObject指標的陣列CObArray類儲存大量模型節點CFTANode類物件，從而實現整個模型的生成，對陣列的操作也就是對整個模型的操作。
2.2系統可靠性分析模組
本模組要求能夠對已有的系統可靠性模型進行自動可靠性分析，即可以實現故障樹的定性定量分析。
1)系統故障樹模型的定性分析
對綜合監控系統的可靠性定性分析要求分析出系統失效的所有故障模式、故障組合及能夠保證系統不失效的所有有效途徑，即是求出相應系統故障樹模型的全部最小割集。對於含有非門的情況下，求出所有質蘊含割集;求出相應模型的全部小路集，對於含有非門的模型，求出所有質蘊含路集。
2)系統故障樹模型的定量分析
對綜合監控系統的可靠性定量分析要求分析出系統故障的發生機率、系統故障時系統下層子系統/裝置對其的貢獻大小，即是求出相應系統故障樹模型的頂事件的發生機率及各底事件的重要度。本軟體可以根據底事件的故障分佈設定及分析時間引數計算出被分析事件按指定時間間隔的不同時間段內的失效機率，各底事件不同時間段內的機率重要度值，使用者可以列表檢視被分析事件失效機率及底事件機率重要度隨時間的變化，同時，軟體還可以從模型結構角度計算底事件的結構重要度。
軟體中採用二元決策圖(BDD)法對故障樹模型進行求解。二元決策圖(BinaryDecisionDiagrams)，簡稱BDD，由美國科學家SheldonB.Akers於1978年提出的，基本思想就是利用“圖”的形式定義一種數字函式，透過函式可以直觀地根據函式變數的輸入值確定函式輸出值，從而故障樹頂事件可以透過BDD直接表達成不交化路徑之和，它可以透過回溯BDD中所有葉節點為1的路徑，寫出相應函式的不交化表示式，再利用互斥事件和的機率公式可計算出頂事件發生的機率。由於文章篇幅的限制，本文中就不再對BDD演算法進行詳細的介紹，讀者可以閱讀參考文獻加以瞭解。
2.3系統可靠性資料管理模組
本模組要求能夠實現地鐵綜合監控系統/裝置的可靠性資料管理統計功能，不但要能對系統/裝置的基本資訊、執行情況、故障檢修資料、可靠性試驗資料等實現統一的管理平臺，而且要具有一定的統計分析功能，為系統建模時裝置失效機率分佈的確定提供參考作用。
2.3.1系統裝置可靠性資料設計
本文中把系統/裝置的可靠性資料分為三類：裝置基礎資訊、裝置可靠性資訊和計算機生成資料，具體描述如下。
(1)裝置基礎資訊
裝置基礎資訊包括：裝置名稱、裝置編號、裝置型別、功能描述、裝置製造廠商、製造型號、製造序列號、裝置所在車站、裝置所在系統、裝置首次投入執行時間、裝置安全等級、裝置設計引數、資料採集開始日期、執行方式、故障方式或故障判斷標準等資訊。
(2)裝置可靠性資訊
裝置可靠性資訊包括：裝置狀態變換資料、裝置故障資料(故障時間、故障等級、故障模式、故障簡述、故障原因、解決措施、此次故障導致裝置不可用的時間等)、裝置檢修資料(檢修時間、檢修原因、此次檢修所用時間等)、裝置試驗資料(試驗時間、試驗型別、試驗方案、可替換或不可替換、試驗引數、此次試驗所用時間、試驗資料組(失效編號、失效簡述、原因分析、解決措施、失效時間、備註))、備註等資訊。
(3)計算機生成資料
計算機生成可靠性資料包括：裝置累計執行時間，裝置累計不可用時間，執行故障率、平均故障維修時間、平均試驗間隔時間。
2.3.2軟體中的資料庫設計
軟體中的資料庫採用SQL設計，根據系統可靠性資料包含的資訊，軟體中設計了7了個數據庫：裝置可靠性資料庫、裝置所在位置資訊庫、裝置狀態資訊庫、裝置故障資訊庫、裝置維修資訊庫、裝置可靠性試驗資訊庫、裝置可靠性試驗失效庫。其中裝置可靠性資料庫為主要數庫，其它六個資料庫都為其的子級資料庫。
2.4地鐵綜合監控系統可靠性模型相簿的設計
軟體完成以後，利用軟體的系統可靠性建模功能對地鐵綜合監控系統進行建模，可以從系統裝置結構失效、系統常見故障、系統常用功能失效等多角度建模，並將建好的模型檔案統一記錄存檔，使使用者能夠在需要時方便快捷的呼叫已有的模型進行可靠性分析，快速查詢，精確定位系統故障部位，可以稱之為地鐵綜合監控系統故障樹相簿，軟體中已經對地鐵綜合監控系統中部分子系統或子裝置故障進行了初步建模，但還遠遠不夠。本文希望起到拋磚引玉的作用，吸引更多學者到地鐵自動化系統可靠性分析領域來，進一步充實完善地鐵綜合監控系統故障樹模型相簿，最終形成以此為基礎的地鐵故障診斷系統。
3結束語
地鐵綜合監控系統可靠性分析及資料管理軟體集可靠性建模分析與可靠性資料管理於一身，使得收集統計的系統裝置資料在建模時可直接提供參考，同時，系統分析的結果也可作為裝置可靠性資料組成部分。軟體中設計了地鐵綜合監控系統故障樹模型相簿，並初步充實了本相簿。我們認為建立全面的地鐵綜合監控系統故障樹相簿具有極其深遠的意義，因此，我們仍需長期工作於此。