带有对象的Petri网及其在列车运行模型建立中的应用

带有对象的Petri网是一种将面向对象的方法和谓词／变迁网相结合的高级Petri网。网中的托肯能携带各种信息，用这种网所表述的系统具有规模小、灵活、直观、模块性好、可操作性良好、属性描述方便、有利于不确定问题的处理等优点。针对列车群运行控制的核心问题（列车群行为建模），用精确标识的PNO建立了一个具有普适性的模型（TOPNO），该模型是一个典型的离散事件动态系统。通过在对象中定义多种模糊属性和相应的模糊属性的调整方法，该模型就成为研究模糊离散事件动态的平台，使得面向对象的程度设计技术、Petri网的理论和应用、模糊集理论以及DEDS的理论及分析方法有机的结合起来。在网络的变迁规则中直接引用这些属性，使系统的决策机制更有效，简化了系统状态的演化，并使DEDS的理论在处理不确定性问题时得到延伸、从而为建立具有自动行车指挥的智能交通系统奠定了良好的基础，也为铁路系统的可靠性分析、可利用性分析、效率分析等问题的处理提供了新的途径。     

面向RITS的多Agent列车群运行模型

基于RITS的分布式系统结构和智能属性特征,针对列车群运行系统中子系统之间的关系描述以及通信协作行为的建模问题,采用面向Agent的G-Net方法构建了一种多Agent的列车群运行模型(AGNTOM)。该模型体现了多Agent技术、G-Net(Petri网)形式化描述、便于分析等特点,不仅能够描述列车Agent与车站Agent在列车运行过程中的通信能力,而且能使用形式化方法确保模型的各种属性。对模型所描述的列车与车站之间的通信协商过程采用基本Petri网模型描述,并使用已有的Petri网分析方法进行相关属性的分析。研究结果表明:模型具有L3-活性;模型所描述的列车和车站之间的通信协商行为不会导致通信的死锁与阻塞等。     

基于Petri网列车群模型的列车运行冲突分析

列车运行冲突检测是铁路系统安全运营的重要保障。本文首先给出赋时着色Petri网的形式化定义,定义变迁使能和触发规则及状态转移函数;基于赋时着色Petri网,以库表示车站/闭塞分区,托肯表示列车,建立列车群模型,为冲突检测提供模型基础。在经典Petri网冲突定理的基础上,结合库容量约束和时间间隔约束,提出列车运行冲突判定定理,并证明该方法的正确性;在此基础上,设计基于可达树的冲突分析方法,并以太原铁路局部分线路为例,通过实例介绍列车运行冲突和进路冲突检测分析的方法。基于Petri网的列车群模型为铁路系统冲突分析问题的处理提供新的途径。     

模糊离散事件动态系统相关问题的研究

以全面表述离散事件动态系统中不确定问题以及有不确定性方法简化系统为目的，首次给出了模糊离散事件动态系统（FDEDS）的定义。以铁路系统的行车指挥问题中的不确定性问题的处理为背景，全面论述了研究FDEDS的原因。文章说明了基于列车群运行的FDEDS实验平台的研究情况，并叙述了其在铁路系统的建模，分布式行车指挥，不确定问题的处理等方面的应用，在研究面向FDEDS的建模工具和算法时，采用Petri网和OO技术相结合的方法，既有非常好的系统描述能力又有好的模型分析和验证手段，也为相关算法的研究奠定了良好的基础，同时也对FDEDS中的模糊化等问题进行了讨论。文章中所研究的问题对进一步开展FDEDS的研究工作和研究混杂系统中不确定性问题的处理都是有益的。     

基于一种混合Petri网的列车运行系统的建模与分析

针对列车运行系统中连续变量和离散事件的混合描述问题,提出一种混合Petri网建模方法.相对于已有的列车运行系统建模方法,该方法用连续库所和连续变迁描述系统中连续变量的变化过程;采用关联方程表示连续托肯中相应的连续属性的变化;定义相对应的变迁触发规则表示连续变量、离散事件、人参与等多种因素的相互作用.由列车运行系统的混合Petri网模型分析表明,该方法可以有效地描述连续变量与离散事件的交互,并能够进行列车运行过程中的速度限值、监测点距离、离散事件发生的时间区间的分析.由于列车运行系统是一类典型的混杂系统,该方法具有普适性.     

部分可观Petri网系统的在线故障诊断方法

针对Petri网系统故障检测与诊断过程中存在状态枚举及随后的状态爆炸问题,采用整数线性规划方法,提出了Petri网系统的在线故障诊断算法。算法将故障表示为Petri网模型的不可观变迁,定义了故障诊断器函数,通过可观的变迁序列,诊断系统行为是否出现故障。该算法避免了状态空间爆炸,降低了在线运算量的复杂性。以地铁列车进出站系统为实例,对地铁列车进出站系统进行含不可观变迁Petri网建模,应用提出的算法对铁列车进出站系统故障进行诊断。试验表明,该算法能有效应用于地铁列车进出站过程在线故障诊断。     

基于Petri网列车连挂解编模型分析

提出一种基于Petri网描述系统的方法,该方法(简称EPN)将Petri网与UML思想相结合,通过5种简单的事件模型来分析系统.由于借鉴了UML思想,使得EPN易于对一些复杂系统进行描述,也易于利用UML分析结果对系统快速建模.同时EPN是基于Petri网,因此完全可以利用现有Petri网的数学模型和工具进行建模和仿真.本文主要对列车控制系统中的连挂和解编过程进行建模.通过模型验证采用EPN分析系统的有效性和便捷性.     

基于Petri网的全自动无人驾驶列车停站场景形式化建模与验证

为进一步提高全自动无人驾驶系统的安全性,采用Petri网理论在全生命周期早期对系统运营场景的实现流程进行形式化建模与验证。选取正线运营中的列车停站这一典型运营场景,进行对象提取与状态分析,结合各对象与库所、变迁的对应关系,建立Petri网模型,并利用仿真软件PIPE对其有效性和正确性进行形式化验证。针对可能出现的异常情况对模型进行优化,设置车门与站台门开关时序,避免乘客拥挤时出现安全隐患。试验结果表明：建立的Petri网模型有界、安全且无死锁,满足列车停站场景功能需求,模型的可靠性和有效性得以验证,为全自动无人驾驶系统的开发应用与安全分析提供理论支撑。     

基于模糊时间Petri网的列车运行时间不确定性问题的处理

定义一种应用于铁路列车运行系统的模糊时间Petri网；针对列车运行时间存在的不确定性，该Petri网引入了4个模糊集理论函数：模糊时间片、模糊使能时间、模糊发生时间和模糊延迟，来处理时间的不确定性问题；能够对列车运行过程中的时间不确定性问题进行定量分析，可以有效应用于列车交会、列车终到时间、列车运行计划调整的分析等；其相对于已有的方法具有精确分析、计算简单、简化系统、便于系统集成的特点。     

基于对象Petri子网模型的列车群分布式仿真

为提高效率,增强真实度和可信度,采用分布式仿真解决列车群行为的分析和验证问题,并基于列车群的对象Petri子网模型(TGOSOPS)实施分布式仿真系统。针对模型到仿真系统的逻辑映射、运行中的动态关联以及依靠模型处理仿真冲突和时间协调等问题,提出由终端上的列车仿真应用模块和服务器上的全局控制模块构成分布式仿真系统框架,并对TGOSOPS按照功能进行划分,使其和分布式框架有机结合和映射。根据系统结构,结合动态离散事件系统的仿真思想,明确系统中各类实体和事件间的逻辑关系,采用定时与主动对象(主动成分)扫描相结合的方法,建立分布式仿真策略,包括客户端和服务器端两部分,从而实现模型到系统的动态关联,并采用空消息算法消除策略死锁。采用一个统一的全局时钟来调整局部时钟的时间周期,以实现分布时钟的协调。路网图、运行图、模型库和各种信息库等都以全局数据库的形式存储在服务器上,在仿真过程中,根据实验推进的需要可以随时从服务器上读入所需信息和数据。