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高速列车作为重要的交通工具之一,其运行的安全性与可靠性越来越得到重视,制动系统的作用尤其重要,众多学者也针对相关问题进行了一定的研究。目前,针对高速动车组制动系统及其零部件的可靠性失效建模与评估的研究并不多见,仅有的研究大多主要应用在少量的轨道车辆阀类部件的可靠性评估上。为了解决动车组制动系统寿命的可靠性评估问题,结合高速动车组制动系统和其零部件的故障分析,本文从单元级部件入手,提出GO-Ba法,对制动系统建立系统级可靠性数学模型。同时,因为制动系统零部件属于高可靠性、结构复杂、造价昂贵的产品,故本文主要采用小子样理论对关键零部件寿命和故障参数进行基于截尾试验的贝叶斯估计。通过定量分析制动控制系统的可靠性,可得到系统寿命模型,实现高速动车组制动控制系统的可靠性评估。本文进行的相关可靠性研究主要围绕以下内容具体展开:1.本文在总结不同可靠性评估方法的基础上,针对制动系统关键部件制动控制器的可靠性寿命评估问题,在小样本条件下利用多层贝叶斯理论进行基于指数分布的失效率的可靠性评估。之后利用制动控制器的定时截尾试验数据进行了模型验证,进而实现小样本条件下的制动控制器失效率参数的可靠性建模。2.针对贝叶斯估计后验分布高维复杂积分的难题,本文应用马尔科夫蒙特卡洛积分算法,并结合修正似然函数,从而建立了寿命服从双参数指数分布的零部件EP阀的可靠性数学模型。之后将基于MCMC算法的Bayes估计法与修正极大似然估计法和多层Bayes估计法获得的电空转换阀可靠性数学模型进行了比较,结果表明前者可更好地解决制动系统零部件的寿命评估问题,同时证明了Bayes法可以利用MCMC法对双参数指数分布参数进行可靠性评估。3.基于截尾试验和多源先验信息,利用多层贝叶斯估计与基于MCMC算法的贝叶斯估计分别对制动控制器和EP阀进行可靠性评估,提出了贝叶斯理论和GO法相结合的方法,简称GO-Ba法。即在利用贝叶斯理论对关键部件可靠性评估的基础上对制动系统建立基于GO法的系统可靠性模型,从而实现对动车组制动控制系统的可靠性评估,所得到的可靠性模型可为动车组制动系统的稳定及安全运营提供理论依据。