模糊Petri 网及其在高铁信号系统故障诊断的应用

2015-12-10刘海峰程贵良

电脑知识与技术 2015年26期

刘海峰+程贵良

摘要：在高铁信号系统的工作原理分析过程中，把故障发生时的模糊性以及与其相关的并发性的特点提取出来。提出一种模糊Petri网模型的关联矩阵算法，有效地解决了列车信号系统的故障检测问题，简化降低了模糊推理方法的复杂性，最后通过对信号系统的实际检测验证了该模型的正确性及有效性。

关键词：高铁信号系统；故障诊断；模糊Petri网

中图分类号：U284 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）26-0025-02

Fuzzy Petri Net and its Application in Signal System Fault Diagnosis of High-Speed Railway

LIU Hai-feng， CHENG Gui-liang

（Key Laboratory of Opto-Technology and Intelligent Control Ministry of Education， Lanzhou Jiaotong University， Lanzhou 730070， China）

Abstract： By analyzing the working principle of the train signal system to extract the characteristics of fuzzy and concurrency that the fault happened，a fuzzy Petri nets model of correlation matrix algorithm is proposed， which is based on fuzzy Petri net model， and the corresponding algorithm is given，and the corresponding algorithm is given.The problem of fault detection of the train signal system is solved effectively， and the complexity of the fuzzy reasoning method is simplified， finally test the signal system to verify the correctness and validity of the model.

Key words ： high speed railway signal system； fault diagnosis； fuzzy petri network

高铁动车已发展多年，成为高集成度、高技术含量、结构复杂度高的大型智能化系统，保证其可靠的运行直接关系到我国铁路系统的安全与效益[1]。由于构成高铁信号控制设备的复杂性以及在使用环境等诸多因素的影响，造成设备故障的原因有复杂性、模糊性及随机性的特点。当前，用于高铁信号系统故障诊断的方法有故障树、贝叶斯网络及人工智能等理论方法，但上述方法都有确定性的推理方法，而故障的出现不都具有确定性，并且有可能出现并行的故障，这些因素使数学模型的描述复杂化，从而使上述方法的应用受到限制。因此，为有效地把这类故障，建立一种模糊Petri网的算法，在种算法的基础上，用流程图方式介绍系统并可以分层建立Petri网，并分析各个的层面上库所状态，便于理解及描述分布式递阶系统，并进行模糊推理[2]。

1 模糊Petri网的产生式规则

模糊产生式规则是一种可以用相应的模糊Petri网模型来表示的IF-THEN结构的条件语句，常可以用来对模糊、不精确、不确定事物进行描述的一种方法[3]。由于模糊命题之间存在因果关系，而模糊产生式规则是确定这种关系并进行理论推导的起点。通常，模糊Petri网的产生式规则一般包含逻辑运算“与”或“或”[4]，在推理过程中的效率和正确性与其类型的定义有直接关系。参考文献[4]对模糊产生式有如下3类定义，分别为：

（1）：IF [P1] AND [P2] AND … AND[Pn] THEN [Pk]。

（2）：IF [P1] THEN [P2] AND [P3] AND … AND [Pn]。

（3）：IF [P1] OR [P2] OR … OR [Pn]THEN [Pk]。

2 模糊Petri网的模型及其推理算法

2.1 建立模糊Petri网的模型

模糊Petri网的模型表达为

[（P，T，I，O，M0）]

其中[P=（P1，P2，P3，…Pn）]为库所的有穷集合，表示系统的逻辑描述；

[T=（T1，T2，T3，…Tn）]为变迁的有穷集合，表示系统中事件或行为的产生过程；

[I：P→T]表示从库所到变迁的映射，是其对应的输入矩阵；[I={Wab}]，[Wab]是逻辑量，[Wab∈{0，1}]，[Wab=1]表示[Pa]是[Tb]的输入，[Wab=0]表示[Pa]不是[Tb]的输入。

O：[T→P]表示从变迁到库所的映射，是其对应的输出矩阵，；[O={Vab}]，[Vab]也是个逻辑量，[Vab∈{0，1}]，[Vab=1]表示[Ta]是[Pb]的输出，[Vab=0]时表[Ta]不是[Pb]的输出。

[M0]为初始标识状态，[M0=（M0P1，…M0Pn）]，[ M0Pi]是命题[Pi]的初始逻辑状态，[M0Pi∈{0，1}]，表示[Pi]的逻辑状态，[i=1，2，3…，n]，“1”表示有故障，“0”表示没有故障。

2.2 模糊Petri网的矩阵算法

当故障产生后，在传播的过程中是动态变化的。Petri网由库所“О”转移“|”有向弧“→”和托肯“·”组成[5]，变迁的点火可以把静态的Petri网络的动态特性表现出来。

根据模糊Petri网的特点，由库所点火前的状态[Mk]得到库所[Pi]的下一步状态[Mi+1]为

[ Mk+1= Mk+ CUk] （1）

其中库所Mk的点火序列为[Uk]，在Petri网中，点火向量为“1”表示满足点火条件，点火向量为“0”表示不满足点火条件。当变迁满足点火条件时，托肯就会从一个库所转移到另一个库所中。由公式（1）可知

[Mk=Mk-1+CUk-1]

┇┇┇

[M1=M0+CU0]

则将上式叠加代入可得

（2）

其中[C]为关联矩阵，用来描述Petri网间的关系，1表示存在方向从库所到变迁的有向弧，-1表示存在方向从变迁到库所的有向弧，0为其他情况。如下所示：

[ C（P，T）= 1 -1 0 ] （3）

3 高铁信号系统的故障动态传播过程的建模

通过对信号系统的分析，得到其Petri网模型，如图1所示。

图1 高铁信号系统的模糊Petri网模型

其中轨道电路（P1），应答器（P2），TCC（P3），CBI（P4），车载ATP（P5），CTC分机（P6），RBC（P7），TSRS（P8），CTC中心（P9）。

由图1及公式（3）可知，关联矩阵[C]为

[C]=[-100000000-100000010-100000100-100000100-1000001101-1000001-1000000001-100000011]

2条故障路径的初始标识状态分别表示为[M10]、[M20]，并且

[M10]=[100000000]，

[M20] =[010000000]。

2条故障路径的第1次点火序列分别为

[U10]=[100000000T]、

[U20]=[010000000T]，并且[U10]，[U20]。将上述条件代入到公式（2）中，就可以得到这2种情况下故障传播的路径。

3.1 第1种故障情况分析

故障模式分析：轨道电路故障，会失去列车的信息编码（TCC失效）以及无法控制设备信号的动作（CBI失效），从而导致CTC分机及CTC中心无法监控列车的运行状态。

模糊Petri网的矩阵算法的分析：根据公式（2）及图1可以计算第一次点火序列之后得到[M11]=[001100000]，进而通过第三次和第四次点火可以得到[M12]=[000002000]，再进行第七次点火得到[M13]=[000001001]，则可知，[P6]、[P9]中各有一个托肯，表明CTC分机和CTC中心必然发生故障，与故障失效模式分析一致。

3.2 第2种故障情况分析

故障模式分析：应作器失效，车载ATP无法实时生成监控曲线，导致进路信息无法生成（RBC失效），进而导致临时限速（TSRS）的失效，这样会使CTC中心失效。

模糊Petri网的矩阵算法的分析：根据公式（2）及图1可计算得到

[M21]=[000010000]，

[M23]=[000001010]，

[M24]=[000000011]，

[M25]=[000000002]，

通过以上库所中托肯的转移可知，最终P9中有2个托肯，表明CTC中心发生故障，这与故障失效模式分析一致。

4 结束语

根据故障发生的特性，提出了模糊Petri网的矩阵算法，与其他算法相比，此算法具有同步并行的推理能力，并具有智能性，便于使用程序语言进行编程解决复杂问题。

参考文献：

[1] 赵青鹤. 高铁信号系统的系统级故障诊断方法研究[D].北京：北京交通大学， 2014.