西方发达国家铁路智能运输系统的建设与发展

铁路智能运输系统在过去20年一直是在铁路运输智能自动化的框架下进行研究和开发的，并且已在行车安全保障、客运服务、列车定位、列车运行自动控制等领域取得了有价值的研究成果。文章介绍了西方发达国家如法国、英国、瑞典、德国、美国等国家铁路(地铁)智能运输系统的建设与发展。     

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。     

面向对象Petri子网的列车群运行系统模型

基于列车群行为建模所出现的列车并发性的智能性表述，面向不同的控制和决策问题，多层次性问题的处理，构成系统的各子系统独立性表示，面向不同分析问题系统混合属性的如何处理，以及影响列车群运行的各种不确定性因素的处理等主要问题，定义了一类对象Petri网，并利用所定义的Petri网建立了列车运行系统中的信号灯，区段，车站和列车的对象Petri子网模型，各对象子网分为内／外两部分结构，对象的内部数据属性和操作均由内部结构来表示，对象子网之间的联系是用消息传递来完成，这很好地表现了对象的封装性和对象子网的结构一致性，基于子网所构建的模型（TGOSOPS）相对于已建模型（TOPNO）所表述的内容更丰富，具有结构性，可扩展性，层次性更优良的特点，模型适用于分布式行车指挥系统，便于智能控制的实施并具有很好的开放性和可控性，模型可构成研究一类智能混合系统建模及分析理论的实验平台。     

铁路智能运输系统的本质特征研究

提出了铁路智能运输系统（RITS）的两个本质特征——开放系统结构和分布式智能系统结构。首先描述了铁路运输系统中环境与任务的复杂性，正是由于铁路智能运输系统目标的多样性与组成结构的复杂性和系统进化的要求，使得铁路智能运输系统必须具备开放的系统结构以实现异种系统、技术、规范、标准的包容；必须具备分布式智能问题求解能力以实现系统内部各子系统之间的协商协调处理，达到系统全局目标。指出分布智能系统理论是铁路智能运输系统体系结构研究的理论基础。     

铁路信号技术发展现状与展望

阐述了铁路信号在铁路运输中的作用，国外铁路信号技术发展现状，及与铁路信号技术发展密切相关的信息与控制技术，提出了国内铁路信号技术发展的重点内容。     

时间Petri网的时间知识推理算法及在铁路智能运输系统中的应用

介绍一种基于时间Petri网的时间知识推理算法，它是在已有算法的的基础上，引入模糊时间区间的操作进行扩展而形成，该算法可一次性构建相应的时间知识系统的生成图，再用生成图进行时间知识验证和推理，相对于已有的算法来说，具有效率高，可处理时间区间的不确定性问题等优点，针对列车运行的时间知识系统进行算法的应用研究得出，本算法可验证时间约束的列车运行调整方案的可行性，能验证铁路专家系统中时间知识的一致性问题，用生成图可推导出某些带时间约束事件同时发生的可能性等。     

基于计算机技术的一体化列车运行智能控制系统

针对列车运行多目标、多个互相联系的受控对象控制问题,探讨列车运行一体化控制概念和智能化控制的方法、手段。提出列车运行控制的7个约束集、7个限制集、5个指标集,并进行分析和排列,运用模糊逻辑、神经网络、遗传算法等智能控制理论和技术,构造一体化列车运行智能控制的分布式并行框架结构,分析距离差值ΔS等7个影响列车智能控制的决策因数,从移动性角度探讨目标函数的时变、非线性动态加权特性,提出了具有5层结构的模糊移动神经网络系统,介绍该系统的调节变量、输出变量、预测误差之间的关系和特性。     

日本铁路智能运输系统(RITS)--CyberRail框架及研究现状

介绍日本于2000年提出的综合利用通信、信息技术构件未来日本IT铁路系统研究计划———Cyber Rail。该系统是一个参考的模式,用以建立标准和通用的框架,其基本理念在于旅行的个性化服务。综合利用需求、车辆和线路类信息,实现联运旅客援助和个人导航、运输计划优化以及智能列车控制的功能;以连续定位、实时高效通讯、信息智能处理和分类管理、服务终端等为关键技术。目前已经完成用户需求、总体结构和Cyber Navi试验系统等若干基本技术及标准化问题的研究和建立。提出中国RITS中联运旅客智能导航、智能列车时刻表和基于安全的智能列车控制的研究内容及其可行性。     

树状结构网络在列车状态监测中的应用

为确保大数据量下列车状态数据传输有序、传输错误可修复,建立了列车状态监测设备树状组网模型,分析了树状拓扑列车在途监测系统应用的可行性,继而给出了支持自由挂载的车载设备组网算法,实现了基于以太网的数据传输和路由数据结构与算法在NS-2工具上的建模.仿真结果表明,树状网络延时主要受制于发送端与接收端所在网络的深度,相对于EXP流量模型和使用TCP协议,在树状网络中使用CBR流量模型与UDP协议能够获得更好的性能.