基于MSC与UPPAAL的高铁跨界临时限速建模与验证

临时限速服务器是高铁列控系统的重要组成部分,其不仅要校验CTC下发的临时限速命令,还要与相邻调度台临时限速服务器之间进行频繁的信息交互,因此对其安全性和实时性要求也更苛刻。为了满足高铁列控系统对其运行的要求,采用时间自动机理论和消息顺序图(MSC)相结合的方法,首先建立跨界临时限速命令的MSC模型和时间自动机子模型,再利用UPPAAL验证工具对形式化语法BNF描述的时间自动机子模型属性进行验证。根据仿真验证结果确认了跨界临时限速信息的安全性和受限活性,为进一步开发临时限速服务器功能提供了重要的依据。     

临时限速对列车运行影响的仿真研究

临时限速是指线路固定速度以外的、具有时效性的限速,包括施工、维修引起的计划性限速和自然灾害、设备故障引起的突发性限速等。从临时限速设置方式入手,着重研究车载设备对临时限速数据的处理方法及算法,通过ATP仿真模拟曲线图分析出临时限速对列车运行的影响。     

临时限速报文的动态组帧研究

本文介绍CTCS-2级列控系统临时限速的应用现状，提出临时狠速报文动态组帧的必要性和重要性；分析临时限速报文的数据结构以及每个数据字段取值的输入触发条件，并探讨临时限速报文动态组帧的实现过程以及可能存在的论证测试手段等。     

基于场景设计的列车调度系统需求建模方法

采用基于场景设计的用户需求建模方法进行列车调度系统建模.将列车调度主要业务场景分解为列车运行计划调整场景、进路控制场景、临时限速场景等.以临时限速场景为例,根据用户需求,将其分解为临时限速命令设置正常、设置错误、下达正常、下达失败4个子场景,分别构建UML消息序列图,并转换为单个场景的CPNs模型,采用模型聚合算法对4个子场景聚合,生成临时限速场景CPNs模型.采用该方法构建的列车调度系统模型具有可靠性高、开发效率高的特点.     

关于列车运行临时限速控制的探讨

阐述了LKJ-2000型监控装置对列车的现行控制模式，分析了现行监控装置在列车临时限速控制中存在的不足，对存在的问题提出了改进方案，以提高临时限速控制的准确度。     

临时限速设置技术发展探讨

随着我国高速铁路的快速发展,CTCS-2级和CTCS-3级列控系统方案得以迅速推广实施,其中临时限速信息被定为列控系统中车-地通信报文里至关重要且必不可少的安全信息,故对临时限速设置技术提出了更高的安全需求。通过对既有限速设置流程方案的分析探讨,提出以临时限速服务器集中管理全线临时限速命令的优越性。     

高速铁路CTC分界口临时限速系统建模与验证

临时限速是高速铁路列控系统的重要组部分,CTC行车调度台分界口处的临时限迷信息交互频繁,对实时性的要求也更苛刻.为满足其实时性要求,采用时间自动机理论,结合分界口处临时限速相邻设备间的交互过程,分别建立各设备的时间自动机模型,通过时间自动机的积构建整个交互系统的网络模型,并利用UPPAAL验证工具对模型的功能和性能属性进行形式化验证.验证结果确认了交互过程中系统的安全性和受限活性.     

基于运营场景的跨界临时限速CPN建模分析

介绍了跨界临时限速(TSR)的运营场景,分析了一起跨界临时限速取消失败的故障案例,通过CPN模型对故障状态进行建模,并对模型的场景进行融合,得出了故障状态转移链,提高了故障分析的效率,验证了修正接口方案的正确性与安全性。     

临时限速信息不一致故障分析

在我国高速客运专线采用的CTCS-3级列车运行控制系统中,设置了专门的临时限速系统,用于管理和控制临时限速的产生和传送。针对客运专线临时限速下达和执行过程存在的临时限速信息与实际限速信息不一致的问题,在阐述临时限速系统的工作原理及控制流程的基础上,具体进行了分析和定位,并提出解决和处理方案。     

浅谈动车组临时限速命令设置

简述铁路动车组临时限速命令的设置,结合行车中实际运用,描述进行临时限速的设置方法,并举例分析临时限速设置运用中存在的问题。     

高速铁路动车组运用计划编制数学模型及优化

分析影响动车组运用计划编制的主要因素，在不固定动车组运用区段的前提下，根据列车运行图，以动车组的运用交路和检修模式为约束条件，以减少动车组的使用数量、降低检修成本为优化目标，建立动车组运用计划和检修计划的一体化优化模型，设计求解模型的遗传算法。     

基于模糊多属性决策方法的承发包模式比较研究

在前人对工程承发包模式研究成果的基础上，从项目成本、效益以及风险的角度建立了比较指标体系，并提出了指标赋值方法。将承发包模式的选择问题归结为多属性决策中（MADM）的排序问题，采用离差最大化准则下的多属性决策的最优组合赋权方法来对各指标的权重进行赋值，并采用TOPSIS方法来对各方案进行比较研究。，最后通过算例进行计算和分析。     

等维灰数递补技术在隧道地表沉降预测中的研究与应用

基于等维灰数递补数据处理技术,建立了等维灰数递补GM(1,1)模型,对洞口山体沉降进行预测和模拟,以判定洞口山体的稳定性。结果表明:等维灰数递补数据处理技术充分利用了系统响应的最新信息,降低了预测系统的灰度,提高了模型的预测精度,预测结果可靠,与常规灰色预测模型相比,该法更具有实用价值。     

基于粒子群支持向量机的轨道电路故障诊断

支持向量机（SVM）是一种解决小样本分类问题的最佳理论算法，它的核函数的参数选择非常重要，直接影响着故障诊断的准确率。本文将粒子群算法（PSO）用于支持向量机的参数优化，提出基于粒子群支持向量机的故障诊断模型，并将其运用于轨道电路中。通过对比MATLAB仿真结果得出:经过粒子群寻优得到的参数比随机选取的参数更优，所建立的PSO-SVM模型的故障诊断准确率高于普通的SVM模型。     

高速列车再生制动防滑控制及仿真研究

为了高速列车在制动过程中获得最佳黏着力,防止车轮打滑或空转,需要对电机输出转矩进行控制。为此建立异步电机的数学模型和1/4车辆纵向动力学模型,采用直接转矩控制策略控制电机;采用改进的递归最小二乘法预测黏滑曲线的斜率,以判断车轮处于黏着还是滑动状态;利用滑模变结构算法获得最佳参考制动力矩。变轨面条件下的仿真结果表明,上述方法能够有效使切线力系数保持在最大值附近,使滑移率保持在最佳值附近,从而防止因车轮打滑而损伤轮轨。     

RBF神经网络在铁路货运量预测中的应用

基于回归和时间序列模型的传统预测方法以及目前较为常用的灰色预测和BP神经网络预测方法，建立了RBF神经网络模型对全国铁路货运量进行详细分析和预测。利用铁路货运量的原始数据构造时间序列，并对时间序列进行分析和相应的处理。将处理后的数据构造为一个非线性映射，利用RBF神经网络进行逼近。利用Matlab对灰色预测、BP神经网络预测和RBF神经网络预测模型进行仿真实验，得出3种预测模型的平均相对误差，分别为7.67%、4.79%和1.31%。表明RBF神经网络预测方法的预测精度比另外两种预测方法高很多，可为铁路货运量预测研究提供方法支撑。     

道路工程SOM-RBF神经网络估价模型研究

研究从道路工程全生命周期造价的角度,运用自适应(SOM)和径向基(RBF)神经网络的模型与全生命显著性造价(WLCS)结合的预测模型对已完工程造价信息进行数据挖掘,估算工程造价。建立WLCS模型并分析计算。运用自组织SOM网络对WLCS模型分析结果进行特征抽取,验证其对类似工程的确定。在此基础上,运用基于自组织RBF网络对投资估算进行预测。结果表明,WLCS应用可以减少造价估算的工作量,SOM网络可以对道路工程的显著性成本项目(CSIs)造价数据进行特征提取,WLCS的SOM-RBF网络模型减少了估价计算量,并提高了估价精度。本研究成果适用于道路工程造价管理研究和应用领域。     

铁路牵引供电系统设计中的谐波谐振分析及抑制方案研究

为了避免交直交型电力机车(含动车组)与牵引供电系统之间形成谐波谐振,影响电气化铁路运行安全,有必要在牵引供电系统设计阶段开展谐波谐振特性分析。基于四象限变流器拓扑结构与控制策略,构建电力机车谐波源特性模型,针对某新建电气化铁路牵引供电系统设计方案,构建牵引供电系统数学模型,利用MATLAB/Simulink仿真平台,研究系统谐波谐振特性与变化规律,给出便于工程应用的滤波器设计方案,并验证该方案的可行性。     

基于多层STAMP模型的CTCS-1级列控系统功能安全分析方法

根据CTCS-1级列控系统总体设计方案,以安全控制为核心,结合系统理论事故模型和控制过程提出多层STAMP模型与相应的安全分析方法。利用UML语言对列控系统内部组件交互控制过程进行描述并将其转换为多层STAMP模型和故障分析模型,分析危险事件产生原因,实现对系统功能的安全分析。以CTCS-1级列车进站场景为例,建立多层STAMP模型并针对可能发生的危险事件进行系统功能安全分析。分析结果表明,多层STAMP模型和安全分析方法适用于CTCS-1级列控系统的功能安全分析。     

移频轨道电路模型建立及应用

轨道电路是铁路信号设备的基础设施,是列车运行自动控制的重要组成部分.针对ZPW2000A移频轨道电路,建立轨道电路模型,采用MATLAB进行验证和分析,并给出模型在轨道电路参数测量中应用的方法.