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铁道信号系统安全计算机状态监测方法
引用本文:曹源,马连川,李旺.铁道信号系统安全计算机状态监测方法[J].交通运输工程学报,2013,13(3):107-112.
作者姓名:曹源  马连川  李旺
作者单位:1. 北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心,北京 100044;北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044
2. 山东省计算中心,山东济南,250014
基金项目:国家863计划项目,中央高校基本科研业务费专项资金项目,高等学校博士学科点专项科研基金项目,国家自然科学基金项目,铁道部科技研究开发计划项目
摘    要:基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)提出了状态监测和故障诊断的原理与基本流程。通过观测数据的提取与降维,正常态模型训练与改进,故障态模型训练等一系列措施,实现了两模冗余安全计算机的状态监测,对正常态与时钟偏离1%~10%等7种不同条件进行监测。监测结果表明:对数似然概率均值从-228.98降至-1 385.60,健康状态不断恶化。对1号处理单元(PU1)故障状态进行仿真监测时,将PU1故障与PU1故障态、正常态、安全容错管理单元(FTSM)故障态、通信控制器(CC)故障态以及系统受扰故障态进行比较,得到对数似然概率均值分别为-161.95、-13.72、-14.13、-40.17及-35.69,证明了系统所发生的故障是因PU1所致。监测方法能够有效实现安全计算机健康状态的检测,为铁道信号安全计算机监测技术提供理论支撑。

关 键 词:铁道信号  系统安全  隐马尔科夫模型  故障监测  健康管理

Monitoring method of safety computer condition for railway signal system
CAO Yuan,MA Lian-chuan,LI Wang.Monitoring method of safety computer condition for railway signal system[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering,2013,13(3):107-112.
Authors:CAO Yuan  MA Lian-chuan  LI Wang
Institution:1.National Engineering Research Center of Rail Transportation Operation and Control System,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;2.School of Electronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;3.Shandong Computer Science Center,Jinan 250014,Shandong,China)
Abstract:
Keywords:railway signal  system safety  hidden Markov model  fault monitoring  health management
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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