基于传染病和网络流模型分析APT攻击对列车控制系统的影响

高级可持续威胁(APT)是目前工业控制系统面临的主要威胁之一。APT攻击利用计算机设备漏洞入侵列车控制网络,感染并且扩散到网络中的其他设备,影响系统正常运行,因此评价APT攻击对列车控制系统的影响非常必要。提出一种基于传染病模型和网络流理论结合的APT攻击影响分析方法。首先,分析在APT攻击的不同阶段设备节点状态之间的转化规则,结合传染病理论建立APT攻击传播模型,研究攻击过程中的节点状态变化趋势;其次,把设备节点的状态变化融入网络流模型中,研究APT攻击过程中设备节点状态变化对列车控制网络中列车移动授权信息流的影响;最后,结合列车控制系统的信息物理耦合关系,分析APT攻击对列控系统整体性能的影响。仿真实验展现了APT攻击过程中节点状态变化的趋势,验证该方法在分析APT病毒软件在列车控制网络中的传播过程对列车控制系统整体性能影响的有效性,为管理者制定防御方案提供依据,提升列车控制系统信息安全水平。     

CBTC数据通信系统性能分析模型及应用研究

数据通信系统DCS(Data Communication System)是影响CBTC系统的控制精度、效率和安全性的主要因素,其通信性能的仿真、验证对于CBTC系统的研发和改进有重要意义。本文介绍利用OPNET模拟自主研发的安全通信协议和构建DCS性能仿真研究平台的方法,给出安全通信协议有限状态机模型和可配置的通信子系统节点通用模型,研究平台可用于分析安全协议在整个通信网络上的总体性能。给出利用节点模型建立整个DCS通信网络的算例和网络性能的仿真结果,实验结果表明,通信周期不完全同步可以减小报文时延,网络出现故障后,改变生成树根节点位置使最大报文时延增加近34%。     

动车组列车安全状态检测网络时延建模

针对动车组列车安全状态检测实时性要求较高的特点,对交换式工业以太网和CAN总线构成的异构网络应用于动车组列车安全状态检测进行了研究。综合分析了交换式工业以太网和CAN总线的周期性报文最大传输时延,建立了安全状态检测网络周期性报文最大传输时延的解析模型。基于该解析模型得出影响网络传输时延的主要因素为CAN节点、Ethernet/CAN网关和车厢级交换机的个数。最后分析了整个网络中周期性报文的最大传输时延随着CAN节点、Ethernet/CAN网关和车厢级交换机个数的变化趋势,并对所建立的解析模型进行了仿真验证。所建立的网络时延模型为定量分析网络实时性提供了理论依据。该建模方法可以推广到其他轨道交通列车中。     

传输时延对CBTC影响的分析及消除

基于通信的列控系统CBTC利用无线通信传递列车状态信息和控制命令,数据传输时延将引发不必要的列车牵引和制动,降低列控系统的性能。本文提出一种适用于CBTC的列控系统和数据通信系统的一体化设计方法,将CBTC的多列车控制系统等效为网络控制系统,建立一体化模型,分析传输时延对列控系统性能的影响。提出消除传输时延对列控系统影响的改进措施,并通过仿真验证该方法的有效性。     

无线Mesh网络路由器节点业务量建模与性能分析

路由器节点承载WMNs(Wireless Mesh Networks)的主要业务,决定网络的整体性能,其业务性能建模与分析是当前研究的热点内容.本文基于802.11 OFDM物理层计算的分组平均服务时间,采用排队论分析WMN路由器节点业务性能的理论模型,给出节点业务性能的计算方法,通过理论分析与仿真验证模型的准确性,并给出使用归一化的模型参数的简化计算方法.分析表明,在相对稳定的网络环境中,路由器节点的性能与业务到达模型相关,需要采用不同的模型和方法分析VBR(Variable Bit Rate)和CBR(Constant Bit Rate)业务的性能;在动态的网络中,节点性能与业务到达过程无关,采用泊松到达可以准确地分析不同业务的性能.本文建模的基础是分组平均服务时间,使分析模型与实际的网络形态无关;基于归一化参数的算法也增大了模型的适应性,使其可以应用在网络规划设计、业务接入控制和分组调度等诸多方面.     

铁路沿线线性无线传感器网络路由协议研究

针对铁路沿线环境监测对象种类繁多、位置分散的特点,设计一种无线传感器网络用于将传感器采集信息传输至监测中心,该无线传感器网络由传感器节点、轨边汇聚节点、机房汇聚节点及中继节点组成,重点研究提出轨边汇聚节点与机房汇聚节点之间线性无线传感器网络路由协议。鉴于铁路沿线传感器节点采集信息的重要程度不同,该路由协议根据信息重要程度对数据包进行优先级排序。综合考虑网络寿命和信息重要程度,以网络生命周期内传输数据包数量最大化为目标,建立数据包转发模型和数据包排队模型。在网络能耗均衡的前提下,采用减少优先级高的数据包的转发次数和减少优先级高的数据包在轨边汇聚节点的排队时延两种方式,减少优先级高的数据包的总传输时延。仿真结果表明,该路由协议可以显著减少高优先级数据包的传输时延,均衡使用网络能量,最大化网络寿命。     

列车网络控制系统时延特性研究

针对列车网络控制系统在列车运行中产生的时延问题,通过搭建列车网络控制系统时延测试模拟平台,研究列车通信过程中控制系统的时延特性。根据时延特性分析出TCN网络各子系统的时延影响因素。重点研究任务周期与源端口特征周期对网络控制系统时延的影响。利用TCN网络分析仪测出系统时延,结合所得数据归纳出系统时延的变化规律。通过分析任务周期与特征周期的匹配关系对系统时延的影响,获得减少时延抖动的方法,达到减小网络控制系统时延的目的。     

基于改进LS-SVM算法的列车通信网络时延预测方法

由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动系统造成影响,因此对时延精准预测并实现补偿十分重要。提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法优化的最小二乘法支持向量机(LS-SVM)算法对列车通信网络时延进行预测,搭建了列车网络控制系统半实物平台,使数据通过多功能车辆总线(MVB)进行传输,分别改变车辆控制单元(VCU)特征周期及负端口数量大小,以获取大量不同特性的时延数据。将数据分组后利用改进的PSO算法优化LS-SVM算法进行预测仿真。仿真结果表明,与传统的LS-SVM算法及Elman神经网络算法的预测方法相比,所提出的方法在列车通信网络的时延预测方面具有更好的快速性和准确性。     

基于模糊贝叶斯网络的受电弓系统可靠性分析

针对在受电弓系统可靠性分析中的模糊故障树计算复杂,无法反向推理和不能很好地处理认知不确定性的问题,提出结合证据理论的模糊贝叶斯网络对多状态受电弓系统可靠性分析的方法。根据专家经验和历史数据构建T-S模糊故障树,然后依照相应的映射规则将T-S模糊故障树映射为模糊贝叶斯网络模型,并且构建各节点的条件概率表,同时结合证据理论分析方法对多态受电弓系统进行可靠性分析,根据各根节点的故障证据区间计算出中间节点和叶节点各故障状态的故障率模糊子集、根节点的概率重要度、关键重要度和后验概率,根据可靠性分析结果找出影响系统可靠性的薄弱环节,分析结果与动车组受电弓实际情况相符合,验证了算法的可行性和有效性。     

基于RM的轨道车辆网络控制系统优化设计

通过分析轨道车辆网络通信系统特点,提出适用于轨道车辆网络系统的静态调度RM(Rate Monotonic)机制;然后通过分析轨道车辆网络控制系统特点,提出适用于轨道车辆网络控制系统的数据传输周期选取方法;最后结合网络性能设计和控制性能设计,提出不同性能要求下,基于静态调度机制的轨道车辆网络控制系统整体优化设计方案,并通过实例进行说明。本文研究为轨道车辆网络控制系统的优化设计提供参考。     

基于递阶神经网络的轨道车辆振动状态预测

车体振动加速度是反映车辆振动状态及轮轨接触性能的重要参数。运用机器学习方法,结合车辆动力学模型,构建了轨道输入参数对车辆振动反映的神经网络预测模型。通过SIMPACK动力学仿真软件获得模型的输入与输出,为提高模型的预测精度,运用遍历法确定了网络的时延阶数、隐节点等模型参数。仿真结果表明,该模型可以准确预测出在不同轨道不平顺激励下的车体振动加速度。     

基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。     

中低速磁浮列车系统振动响应的非线性度分析

基于磁浮列车车辆—轨道—桥梁耦合动力学、电磁学、控制学和现代信号分析理论,采用数学建模与数值计算方法研究磁浮控制系统不同参数状态下车辆振动响应的非线性特征(非线性度).首先建立中低速磁浮列车—轨道—桥梁的耦合动力学模型和PID悬浮控制模型;然后编制数值计算程序,计算车辆系统在不同控制参数下的动力学响应及其非线性度指标;...     

大规模数据并发环境下视频监控系统的研究与实现

城市轨道交通综合监控系统中的视频监控子系统与多个业务子系统共处同一个网络环境中,具有大规模数据并发特点。首先,介绍视频监控子系统所采取的策略,然后介绍基于订阅分发模型的视频数据规划,最后,重点研究视频分发过程中的负载均衡技术。在多台服务器工作的条件下,根据服务器的性能和负载等因素,提出一种基于动态测量的负载均衡技术,实验证明,该负载均衡技术可以有效地降低时延,提高系统的吞吐量,并均衡各个服务器的负载,取得良好的效果。     

基于移动授权的信息发布系统及时延分析

在基于通信的列车控制(CBTC)系统中,信息传输通道基本以通信网络为主,移动授权的传输网络时延特性是影响系统性能的关键因素。在介绍CBTC移动授权的信息发布系统基础上,重点分析了时延的构成和不确定性,结合时延特性分析了CBTC系统处理技术。     

基于MSC与UPPAAL的区域控制器切换场景建模与验证

区域控制器(Zone Controller,ZC)边界切换场景是城市轨道交通列车控制系统的重要场景,切换过程中移交ZC、接管ZC和车载子系统之间要进行频繁的信息交互,因而对其安全性和实时性有更严苛的要求。根据ZC子系统特点,将MSC半形式化方法作为切入点,结合时间自动机理论,建立ZC切换场景的MSC模型和时间自动机网络模型,用于ZC切换场景功能和受限活性的安全验证。结果表明:ZC边界切换控制功能满足系统安全性和受限活性的规范要求。因此此种建模验证方法是可行的,可以将其应用于列控系统其他场景的建模与验证过程中。     

基于观测器的列车网络控制

列车网络控制是列车安全行驶的保障。提出一种新的基于观测器的列车网络控制方法,同时考虑测量通道和控制通道的网络诱导延时的影响,利用增广状态向量法构建基于观测器的列车网络控制系统模型;在考虑网络诱导延时与其时滞上界关系基础上,构造Lyapunov泛函,导出使扩展闭环系统渐近稳定的时滞相关LMI充分条件;给出求解控制器和观测器增益矩阵的方法.最后,通过数值仿真算例验证了该方法的有效性和可行性。     

驼峰车辆减速器闭环控制PD参数模糊在线自校正

基于参数模糊在线自校正的原理,提出一种对驼峰车辆减速器控制系统控制参数按调速过程进行模糊在线自校正的控制方法。针对车辆减速器控制系统的特点和性能要求,设计减速器模糊在线自校正控制器,以调速过程中速度误差及其变化为输入语言变量,建立模糊控制规则;根据模糊控制规则在线调整PD控制器的参数,使控制器能较好地适应减速器闭环控制定速设定及过程参数时变。本控制方法在实际系统中进行了试验,结果表明,与常规PD控制相比,模糊在线自校正PD参数控制器有较好的控制性能和较强的鲁棒性,可使系统的控制精度有明显的提高。     

ARCNET网络系统实时性能分析与研究

列车控制网络在列车控制系统中起着非常重要的作用,其实时性能直接影响到列车的安全可靠运行。对其实时性能进行分析评价可以优化设计列车控制网络的应用层,合理配置网络,优化网络性能,从而保证列车的安全可靠运行。本文介绍ARCNET列车控制网络的数据帧类型,数据通信机制和自动重构过程等,并对ARCNET网络通信延迟时间参数进行分析,建立ARCNET网络数据通信延迟时间模型、分析其网络实时性,并提出改进网络实时性的方法。最后在搭建的网络控制系统中,对实验测试结果和模型计算结果进行比较,验证模型的正确性。并利用分析结果以及建立的通信延迟时间数学模型,计算开发基于ARCNET轻轨列车网络控制系统的轮询周期,为系统应用层设计提供依据。     

基于机器学习的地铁盾构掘进参数智能预测与控制方法研究

盾构掘进的精细化和智能化控制是现代隧道施工技术的发展趋势，为更好地预测和控制盾构掘进状态，提出一种预测和控制盾构掘进参数的智能模型。该模型考虑了多个影响盾构掘进参数的非线性因素，建立了6种基于机器学习与海鸥算法相结合的混合算法(SOA-ML)盾构掘进参数智能预测模型，并提出基于层次分析法的最佳预测模型判别方法；进一步利用最佳预测模型提出了基于PSO算法的掘进参数控制方法。以金华至义乌至东阳市域轨道交通工程为例，验证了模型的有效性。运用结果表明：SOA算法可有效地对机器学习算法的超参数调优，且SOA种群数量越大，搜索的范围越广，最佳适应度收敛性越快；6种算法模型均具有较好的预测性能，根据层次分析法对预测模型进行性能排序为BP>ELM>CNN>RF>SVM>LSTM;基于BP-PSO的盾构掘进参数预测和控制过程具有消耗时间小、预测与优化性好的特点。