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    一種基于TC-CPN的城軌列車車門故障溯因診斷方法

    2016-05-08 07:08:12沈碧波葉陽東賈利民
    鐵道學(xué)報(bào) 2016年4期
    關(guān)鍵詞:庫所令牌自控

    沈碧波,佘 維,葉陽東,賈利民

    (1.鄭州大學(xué) 信息工程學(xué)院,河南 鄭州 450001;2.鄭州大學(xué) 軟件學(xué)院,河南 鄭州 450002;3.北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100044)

    城市軌道交通作為支撐城市正常運(yùn)行的大動(dòng)脈,發(fā)展迅速。車門作為城軌列車的重要部件,既是乘客進(jìn)出列車的通道,同時(shí)也是保障列車運(yùn)行特別是乘客安全的關(guān)鍵,針對(duì)車門的故障診斷與隱患挖掘的研究具有重要意義。故障診斷是根據(jù)檢測(cè)量所獲得的故障表征以及系統(tǒng)故障源與其表征之間的映射關(guān)系,分析和定位故障源的過程。溯因推理[1]是一種對(duì)觀測(cè)所得進(jìn)行溯源的推理解釋方法,主要研究形成觀測(cè)現(xiàn)象的系統(tǒng)演化發(fā)展過程,在系統(tǒng)控制理論、自然語言解釋以及運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域得到了非常廣泛的應(yīng)用?;厮萃评聿粌H用于追溯狀態(tài)產(chǎn)生的原因,還能對(duì)系統(tǒng)行為和事件發(fā)展過程進(jìn)行解釋。當(dāng)系統(tǒng)處于某種穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),分析該狀態(tài)的成因,對(duì)其進(jìn)行回溯推理是許多實(shí)際應(yīng)用中的必然需求[2-5]。通??衫脭?shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)(SCADA)獲取系統(tǒng)的狀態(tài)信息,并記錄事件動(dòng)作、順序及時(shí)間特征[6]。狀態(tài)信息的分析方法很多,如專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等,但也存在一定局限性。Petri網(wǎng)因其具有直觀的圖形化模型表達(dá),嚴(yán)格的數(shù)學(xué)描述和推理證明,適合分析離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)DEDS (Discrete Event Dynamic Systems)的行為,因而被廣泛應(yīng)用于交通、電力等領(lǐng)域的建模分析和故障診斷[7-9]。

    自控網(wǎng)[10]系統(tǒng)中弧的權(quán)值可隨某一庫所內(nèi)托肯數(shù)目動(dòng)態(tài)變化,這也決定了自控網(wǎng)的非線性特性[11],使得自控系統(tǒng)無法直接套用其他網(wǎng)系統(tǒng)的分析技術(shù)。自控系統(tǒng)在模擬代數(shù)運(yùn)算、控制系統(tǒng)建模問題方面有著較好的語義描述能力。文獻(xiàn)[12] 提出擴(kuò)展時(shí)段時(shí)序邏輯,引入時(shí)間Petri網(wǎng)模型,同時(shí)提出了幾種變遷間的實(shí)施推理規(guī)則以簡(jiǎn)化復(fù)雜時(shí)序關(guān)系的Petri網(wǎng)模型,為進(jìn)行線性推理提供了有利的工具?;跁r(shí)間維度的分析常常能為系統(tǒng)行為的追溯提供另一層面的證據(jù)[13]。時(shí)間信息是自控系統(tǒng)行為的重要屬性,直接影響系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移,將時(shí)間因素融入故障溯因診斷過程中,為正確診斷故障源提供了時(shí)間維度的證據(jù)。

    本文針對(duì)城軌列車車門開門控制系統(tǒng)故障診斷問題,以自控Petri網(wǎng)為基礎(chǔ),結(jié)合文獻(xiàn)[8,13]時(shí)間知識(shí)推理,提出一種時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)TC-CPN(Cyber Petri Net of Time Constraint),該方法根據(jù)捕獲的故障表征和SCADA采集的狀態(tài)與時(shí)間信息,結(jié)合故障源與其表征間的映射關(guān)系,利用溯因推理進(jìn)行故障診斷。給出時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)的形式化定義及其狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則,結(jié)合時(shí)間區(qū)間計(jì)算及區(qū)間關(guān)系判定方法,進(jìn)一步提出故障溯因診斷方法,通過對(duì)列車車門故障算例的建模與分析,驗(yàn)證了該方法的有效性。

    1 時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)

    定義一種時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)TC-CPN(Cyber Petri Net of Time Constraint),圖形示例如圖1所示。

    圖1 時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)

    定義1一種時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)TC-CPN是一個(gè)七元組∑TCC=(S,T;F,I,τ,W,C,M0),其中

    (1)S={si|i∈N+}為庫所的有限集,且滿足?s∈S:s∩s·∩(s·)·∩…=s*=?,s·表示s的直接后繼節(jié)點(diǎn),s*表示包含s本身在內(nèi)的s的直接后繼和間接后繼的閉包集合。

    (2)T={tj|j∈N+}為變遷的有限集。

    (3)S∪T≠?,S∩T=?。

    (4)F?((S×T)∪(T×S))為弧的有限集。(S,T;F)為有向網(wǎng),稱為∑TCC的基網(wǎng)。

    (6)τ:T→R0×(R0∪{∞}),τ(ti)為變遷ti關(guān)聯(lián)的時(shí)間區(qū)間。

    (7)C:S→F為自控弧的有限集,自控弧(s,(x,y))的始端為庫所s,末端指向受控弧(x,y)∈F。

    (8)W為∑TCC的權(quán)函數(shù),W(x,y)=s當(dāng)且僅當(dāng)(s,(x,y))∈C;非受控弧無特殊標(biāo)識(shí)其權(quán)值為1。

    (9)M0:S→0,1,2,…為∑TCC的初始狀態(tài)標(biāo)識(shí)。

    定義2設(shè)∑TCC為一個(gè)TC-CPN,其狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則為:

    (1)映射M:S→0,1,2,…稱為∑TCC的狀態(tài)標(biāo)識(shí)。

    (2)令?(x,y)∈((S×T)∪(T×S)),標(biāo)識(shí)M下的權(quán)函數(shù)定義為

    (3)變遷t∈T在標(biāo)識(shí)M有發(fā)生權(quán),即M[t>的條件是:①對(duì)于?s∈S:M(s)≥WM(s,t),且有s∈·t,其中·t表示t的直接前繼節(jié)點(diǎn),使WM(s,t)>0,即t至少有一個(gè)非0的輸入權(quán);②若?s∈S,(s,t)∈I:M(s)=0,即該變遷若有抑止弧與其相連,抑止條件不滿足。必須同時(shí)滿足上述兩個(gè)條件,t才有發(fā)生權(quán)。

    (4)若M[t>,則t可以發(fā)生,后繼標(biāo)識(shí)M′由下式給出:M′(s)=M(s)+WM(t,s)-WM(s,t),后繼關(guān)系記作M[t>M′。

    圖1中尾部帶空心圓圈的直線表示抑止弧,由庫所s1發(fā)出的一個(gè)以實(shí)心圓為箭頭的直線指向有向弧(t1,s3),表示庫所s1中所含的托肯數(shù)為有向弧(t1,s3)的權(quán)值,記作W(t1,s3)=s1。

    自控網(wǎng)系統(tǒng)的可變權(quán)與其動(dòng)態(tài)行為有關(guān),隨系統(tǒng)狀態(tài)變化的是庫所中的托肯,用作可變權(quán)的正整數(shù)來自當(dāng)前標(biāo)識(shí)。僅以圖1目前表示的Petri網(wǎng)的狀態(tài)來看,該網(wǎng)并沒有體現(xiàn)可變權(quán),也沒有自控能力,圖1可視為某子系統(tǒng),是從某個(gè)大系統(tǒng)中截取的一部分。根據(jù)變遷規(guī)則,若庫所s4中有托肯,變遷t1被抑止,不能發(fā)生;若庫所s4中沒有托肯,t1可以發(fā)生:如果s1中沒有托肯,那么t1發(fā)生將使得s2失去它唯一的托肯;如果s1從大系統(tǒng)中獲得1個(gè)托肯,那么初始標(biāo)識(shí)M0=(1,1,0,0)將由t1觸發(fā)后繼標(biāo)識(shí)M1=(1,0,1,0),即起控制作用的庫所s1中托肯保持,變遷t1的后繼庫所s3獲得托肯,M1(s3)=M0(s3)+WM0(t1,s3)-WM0(s3,t1)=0+1-0=1。

    定義3令牌和狀態(tài)標(biāo)識(shí)集:

    用π(s)={λ1,λ2,…,λk}表示庫所s中令牌的有限集,令牌λi以向量(rv,tm,{ev})表示。其中,rv∈{ε,-1,0,1}為令牌的標(biāo)識(shí),rv=ε表示庫所內(nèi)未采集到可觀測(cè)的令牌,rv=1表示有確定觀測(cè)時(shí)間區(qū)間的實(shí)令牌,rv=0表示觀測(cè)為左閉右開時(shí)間區(qū)間的實(shí)令牌,rv=-1表示虛令牌;tm∈R0×R0表示令牌可能出現(xiàn)的時(shí)間區(qū)間,若tm標(biāo)記為[?,?]則可表示任意時(shí)間區(qū)間;{ev}為令牌所攜帶的事件集,ev∈S×{0,1}表示某個(gè)事件。

    用狀態(tài)標(biāo)識(shí)Mi對(duì)TC-CPN的動(dòng)態(tài)行為進(jìn)行描述,TC-CPN的每一個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)于庫所的一個(gè)標(biāo)識(shí)向量。采用集合{(s,π(s)}表示Mi,所有系統(tǒng)狀態(tài)的集合記為M。若Mj通過變遷t的發(fā)生直接可達(dá)Mk,記為Mj[t>Mk。

    定義4設(shè)時(shí)間區(qū)間tmi=[a,b],tmj=[c,d],定義兩區(qū)間的加法運(yùn)算為

    tmi+tmj=[a+c,b+d]

    ( 1 )

    減法運(yùn)算為

    tmi-tmj=[a-c,b-d]

    ( 2 )

    定義區(qū)間關(guān)系判定函數(shù)

    1.3.6 手術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 均使用腹腔鏡輔助下胃癌根治術(shù),手術(shù)過程按照2007版《腹腔鏡胃癌手術(shù)操作指南》[8]進(jìn)行。

    ( 3 )

    γ(tmi,tmj)=-1可解釋為發(fā)生于tmi的事件絕對(duì)“早于”發(fā)生于tmj的事件;γ(tmi,tmj)=1可解釋為發(fā)生于tmi的事件絕對(duì)“晚于”發(fā)生于tmj的事件;γ(tmi,tmj)=0可解釋為發(fā)生于tmi的事件與發(fā)生于tmj的事件在時(shí)間軸上有交集,交集記為tmi⊕tmj。

    設(shè)U={tm1,tm2,…,tmn}為時(shí)間區(qū)間的有限集,以tmL(U)=[alatest,blatest]表示U中的最遲時(shí)間區(qū)間,其中alatest≥ai,ai為U中任意元素的時(shí)間區(qū)間左端點(diǎn),若ai為?,忽略ai。

    定義5設(shè)某兩個(gè)令牌λi、λj的時(shí)間區(qū)間分量為tmi、tmj,過程時(shí)延區(qū)間為tmk,令牌時(shí)序一致性判定函數(shù)κ定義為

    ( 4 )

    若κ(λi,λj)=1,則λi、λj存在時(shí)序一致性;反之,則不存在時(shí)序一致性。

    2 溯因故障診斷方法

    故障診斷實(shí)際上是依據(jù)檢測(cè)量所獲得的某些故障表征以及系統(tǒng)故障源與故障表征之間的映射關(guān)系,找出故障源的過程。在故障診斷領(lǐng)域,正向分析是故障傳播的方向,這種故障傳播網(wǎng)一般為無沖突無沖撞的純網(wǎng),而診斷推理是沿著傳播模型的反方向追根溯源,挖掘隱患。

    2.1 求逆算法

    TC-CPN是一種分析具體問題的正向推理方法, 求其的逆網(wǎng)用作診斷模型。定義求逆過程算法如下,求逆操作示意圖如圖2所示。

    算法1 ∑-1TCC=getInverseNet(∑TCC)輸入:∑TCC———時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)。輸出:∑-1TCC———時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)的逆網(wǎng)。1.S:=S';T:=T';I:=I';C=C';W:=W'//保留所有庫所、變遷、抑止弧以及自控弧和各弧權(quán)值。2.F:={(x,y)|((y,x)∈F')∧((y,x)?I)∧((s,(y,x))?C)}//將∑TCC原有的弧均置為反向,抑止弧、自控弧除外。3.foreach t∈Tif τ'(t)=[a,b] then τ(t):=[-b,-a]//求逆得到t的時(shí)間區(qū)間τ。4.foreachM'0(s):s∈Sif s.tm0≠εthen s.rv0=1,λ0=(s.rv0,s.tm0,{ev0})π(s)=π(s)∪{λ0}//對(duì)每個(gè)庫所檢查,如果某庫所s的觀測(cè)值tm分量不為空,標(biāo)記rv=1,并將令牌λ0置入庫所s令牌的有限集π(s)中。5.return∑-1TCC=(S,T;F,I,τ,W,C,M0)

    圖2 求逆操作示意

    2.2 溯因推理方法

    根據(jù)故障告警信息的時(shí)序特征和因果關(guān)系,提出故障信息處理的 TC-CPN 溯因推理方法,其算法思想如下。

    算法2 ∑'TCC=AbductiveReasoning(∑TCC)輸入:∑TCC———時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)。輸出:∑'TCC。1.針對(duì)觀測(cè)到的故障信號(hào),根據(jù)故障事件鏈邏輯建立時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)∑TCC。2.運(yùn)用算法1求逆網(wǎng)。3.foreach M(s):s∈S if s.tm=[a,b] then s.rv=1//根據(jù)監(jiān)控捕獲數(shù)據(jù):若某庫所在一個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)獲得令牌以“1”標(biāo)記。 if s.tm=[a,+∞] then s.rv=0//若捕獲到某庫所最早出現(xiàn)令牌的時(shí)刻以“0”標(biāo)記。 if M(s)=ε∧(·s?S)∧(M(s·)≠ε)then s.rv=-1//并對(duì)每個(gè)沒有令牌的源庫所(無輸入弧的庫所)進(jìn)行檢測(cè),若該源庫所后置變遷的后置庫所中存在令牌,則在該源庫所中以“-1”標(biāo)記。 λ=(s.rv,s.tm,{ev}) π(s)=π(s)∪{λ}//將令牌λ置入相應(yīng)的π(s)中。4.根據(jù)定義2中的運(yùn)行規(guī)則進(jìn)行溯因推理,并重復(fù)3,當(dāng)所有令牌的值不再發(fā)生變化,停止計(jì)算,輸出∑'TCC。

    對(duì)確認(rèn)的元件故障結(jié)合TC-CPN 進(jìn)行分析,找出帶有虛令牌且不含實(shí)令牌的庫所。獨(dú)立存在的虛令牌指示了誤動(dòng)、拒動(dòng)、信息丟失等干擾因素。另外,沖突的令牌也蘊(yùn)含了一些系統(tǒng)狀態(tài)信息,如信息時(shí)標(biāo)錯(cuò)誤或虛警等。

    3 實(shí)例分析

    3.1 車門控制系統(tǒng)

    圖3 控制過程示意圖

    車門系統(tǒng)模型的開門過程可以分為3個(gè)部分:電氣控制、EDCU控制和機(jī)械動(dòng)作。其中電氣控制主要完成控制臺(tái)發(fā)出開門信號(hào)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)的信號(hào);EDCU控制主要完成EDCU與電機(jī)交互控制車門運(yùn)動(dòng)速度的信號(hào);機(jī)械動(dòng)作主要描述車門機(jī)械部件的動(dòng)作過程。這3個(gè)層次的子網(wǎng)互相關(guān)聯(lián)交互,共同控制車門系統(tǒng)的動(dòng)作過程。

    3.2 模型的建立

    為了更好地說明問題,本文選取列車塞拉門開門過程核心部分(負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)電氣控制和EDCU控制,驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn),帶動(dòng)車門開啟機(jī)械動(dòng)作)的故障算例,分析說明具體的診斷過程。核心交互部分既涵蓋了各種驅(qū)動(dòng)信號(hào)的發(fā)出,又包含了與機(jī)械隔離裝置的共同控制,體現(xiàn)了EDCU狀態(tài)轉(zhuǎn)換與機(jī)械動(dòng)作的同步,是整個(gè)車門控制最核心的部分。

    核心控制是在電氣控制結(jié)束后EDCU得電開始,直到控制車門開始動(dòng)作。此過程包含EDCU控制各部件動(dòng)作(如控制發(fā)出電機(jī)驅(qū)動(dòng)信號(hào),允許車門動(dòng)作控制信號(hào)),電機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)保證各部件按照EDCU控制要求正常動(dòng)作(如鎖閉裝置打開等),鎖閉裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)與反饋(監(jiān)測(cè)隔離裝置是否有動(dòng)作),機(jī)械動(dòng)作開始后向EDCU發(fā)出狀態(tài)反饋使EDCU轉(zhuǎn)入下一狀態(tài)同時(shí)車門動(dòng)作開始。

    由時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)的形式化定義和本文所描述的EDCU控制過程,建立車門EDCU控制的擴(kuò)展時(shí)間自控Petri網(wǎng)模型,如圖4所示,各庫所含義見表1。

    圖4 TC-CPN模型圖

    標(biāo)識(shí)含 義標(biāo)識(shí)含 義s1EDCU控制狀態(tài)s2EDCU狀態(tài)2s3電氣控制s4黃燈閃亮s5電機(jī)驅(qū)動(dòng)信號(hào)s6電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)s7鎖閉裝置s8隔離裝置有動(dòng)作s9允許車門動(dòng)作s10機(jī)械動(dòng)作開始s11車門動(dòng)作s12電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)2

    模型說明:

    (1)s3電氣控制獲得托肯表示車門控制系統(tǒng)中自控制臺(tái)發(fā)出開門信號(hào)后一系列電氣控制過程結(jié)束,系統(tǒng)將轉(zhuǎn)入EDCU控制過程,假設(shè)電氣過程無故障。

    (2)EDCU是車門的控制部件,s1EDCU的托肯來自電氣控制過程中EDCU得電,EDCU得電后才能正確控制開門過程。

    (3)s7鎖閉裝置以及s8隔離裝置有動(dòng)作,兩個(gè)庫所狀態(tài)由傳感器探測(cè)得到,若鎖閉裝置正常,車門開始打開的瞬間,鎖閉裝置被機(jī)械打開;若隔離裝置有動(dòng)作則說明手動(dòng)隔離裝置被打開,被隔離的車門將不受EDCU控制,后續(xù)動(dòng)作被抑止,車門無法正常打開和關(guān)閉。

    (4)變遷t5表示同步,即在車門開始動(dòng)作的同時(shí)使EDCU、電機(jī)轉(zhuǎn)入下一階段車門開始機(jī)械動(dòng)作的狀態(tài)。

    3.3 算例

    監(jiān)控系統(tǒng)捕獲如下信息:O(s1)=[110 ms,800 ms],O(s2)=800 ms,O(s4)=228 ms,O(s6)=[850 ms,1 000 ms],O(s7)=170 ms,其中O(x)表示最早捕獲到x的時(shí)間或者持續(xù)區(qū)間。觀測(cè)到隔離裝置s8無動(dòng)作,假設(shè)正常情況下門應(yīng)該在1 000 ms處開始動(dòng)作,但車門并未動(dòng)作,電機(jī)自動(dòng)保護(hù)停止轉(zhuǎn)動(dòng)。求取可能發(fā)生故障的運(yùn)行設(shè)備。

    3.3.1 診斷模型的構(gòu)造

    圖5為采用TC-CPN模型正向構(gòu)造的車門EDCU控制的擴(kuò)展時(shí)間自控Petri網(wǎng)模型,將該模型和上述算例作為算法1的輸入,對(duì)構(gòu)造的TC-CPN進(jìn)行求逆,得到診斷模型如圖5所示,各元素整理如下:

    (1)S={s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7,s8,s9,s10,s11,s12};

    (2)T={t1,t2,t3,t4,t5};

    (3)F如圖5所示;

    (4)I={(s8,t3)};

    (5)τ(t1)=[80,100],τ(t2)=[600,650],τ(t3)=[700,750],τ(t4)=[10,20],τ(t5)=0;

    (6)W(t1,s3)=W(s9,t3)=S1,W(t4,s9)=S6,其余弧的權(quán)值默認(rèn)為1;

    (7)M0={(s1,{(1,[110,800],{})}),(s2,{(0,[800,800],{})}),(s3,{(ε,[?,?],{})}),(s4,{(0,[228,228],{})}),(s5,{(ε,[?,?],{})}),(s6,{(1,[850,1 000],{})}),(s7,{(0,[170,170],{})}),(s8,{(ε,[?,?],{})}),(s9,{(ε,[?,?],{})}),(s10,{(-1,[1 000,1 000],{})}),(s11,{(ε,[?,?],{})}),(s12,{(ε,[?,?],{})})}。

    圖5 EDCU控制開門動(dòng)作開始的診斷模型

    3.3.2 溯因故障診斷過程

    運(yùn)行TC-CPN模型進(jìn)行溯因推理,分別計(jì)算如下:

    (1)W(t4,s9)=s6且O(s6)=[850,1 000],則t4有發(fā)生權(quán)M0[t4>M1:

    M1={(s1,{(1,[110,800],{})}),(s2,{(0,[800,800],{})}),(s3,{(ε,[?,?],{})}),(s4,{(0,[228,228],{})}),(s5,{(ε,[?,?],{})}),(s6,{(1,[850,1 000],{})}),(s7,{(0,[170,170],{})}),(s8,{(ε,[?,?],{})}),(s9,{(-1,[980,990],{s10=-1})}),(s10,{(-1,[1 000,1 000],{})}),(s11,{(ε,[?,?],{})}),(s12,{(ε,[?,?],{})})}。

    (2)M1[t3>M2:

    M2={(s1,{(1,[110,800],{}),(-1,[980,990],{s10=-1})}),(s2,{(0,[800,800],{})}),(s3,{(ε,[?,?],{})}),(s4,{(0,[228,228],{})}),(s5,{(ε,[?,?],{})}),(s6,{(1,[850,1 000],{})}),(s7,{(0,[170,170],{}),(-1,[230,290],{s9=-1})}),(s8,{(ε,[?,?],{})}),(s9,{(-1,[980,990],{s10=-1})}),(s10,{(-1,[1 000,1 000],{})}),(s11,{(ε,[?,?],{})}),(s12,{(ε,[?,?],{})})}。

    (3)M2[t2>M3:

    M3={(s1,{(1,[110,800],{}),(-1,[980,990],{s10=-1})}),(s2,{(0,[800,800],{})}),(s3,{(ε,[?,?],{})}),(s4,{(0,[228,228],{})}),(s5,{(0,[200,250],{s6=1})}),(s6,{(1,[850,1 000],{})}),(s7,{(0,[170,170],{}),(-1,[230,290],{s9=-1})}),(s8,{(ε,[?,?],{})}),(s9,{(-1,[980,990],{s10=-1})}),(s10,{(-1,[1 000,1 000],{})}),(s11,{(ε,[?,?],{})}),(s12,{(ε,[?,?],{})})}。

    (4)M3[t3>M4:

    M4={(s1,{(1,[110,800],{}),(-1,[980,990],{s10=-1})}),(s2,{(0,[800,800],{})}),(s3,{(0,[128,148],{s4=1}),(0,[100,170],{s6=1,s5=0})}),(s4,{(0,[228,228],{})}),(s5,{(0,[200,250],{s6=1})}),(s6,{(1,[850,1 000],{})}),(s7,{(0,[170,170],{}),(-1,[230,290],{})}),(s8,{(ε,[?,?],{})}),(s9,{(-1,[980,990],{s10=-1})}),(s10,{(-1,[1 000,1 000],{})}),(s11,{(ε,[?,?],{})}),(s12,{(ε,[?,?],{})})}。

    3.3.3 診斷結(jié)果分析

    為使溯因故障診斷過程計(jì)算結(jié)果更清晰,將庫所的令牌變化整理簡(jiǎn)化,見表2。說明M0為監(jiān)控捕獲的初始狀態(tài),表2每行分別表示經(jīng)上述計(jì)算過程,每觸發(fā)一個(gè)變遷后匯入各庫所的令牌狀態(tài)。

    表2 庫所的令牌匯入

    分析診斷結(jié)果:

    (1)觀測(cè)到隔離裝置s8無動(dòng)作,假設(shè)門正常情況下應(yīng)該在1 000 ms處開始動(dòng)作,在庫所s10置入令牌-1,[1 000,1 000]。M0(s11)=ε,M0(s12)=ε,M0(s2)=0,變遷t5沒有發(fā)生權(quán),分析s2可能存在誤動(dòng),沒有實(shí)現(xiàn)同步。

    (2)值得注意的是,s1的觀測(cè)實(shí)際區(qū)間與推理區(qū)間不符,由W(s9,t3)=s1,分析弧(s9,t3)在區(qū)間[980,990]不符合權(quán)值要求,未能向s9傳遞托肯,即EDCU過早轉(zhuǎn)入下一狀態(tài),導(dǎo)致允許車門動(dòng)作的信號(hào)未能正確發(fā)出,以致車門未能在正常時(shí)間內(nèi)開始動(dòng)作。

    (3)注意到O(s7)=170表示最早捕獲到s7的時(shí)間與溯因推理得到的時(shí)間區(qū)間[230,290]不一致,經(jīng)分析可知,s7狀態(tài)只要滿足在290 ms時(shí)刻之前由系統(tǒng)內(nèi)傳感器探測(cè)得到,就不會(huì)影響后續(xù)開門動(dòng)作在合理時(shí)間內(nèi)發(fā)生。

    (4)根據(jù)定義3和定義4計(jì)算得到s3可能發(fā)生的兩個(gè)區(qū)間[128,148]與[100,170],依據(jù)定義令牌一致性判定可知兩區(qū)間具有一致性,兩者互相映證可推測(cè)s3正常。此外,O(s1)=[110,800]表示s1被捕獲的最早時(shí)刻110 ms同時(shí)滿足早于兩個(gè)區(qū)間的最晚時(shí)刻,推測(cè)在此階段s1正常。

    根據(jù)分析結(jié)果判斷EDCU過早的從狀態(tài)s1即電氣控制發(fā)出開門信號(hào)的階段,轉(zhuǎn)入狀態(tài)s2即控制機(jī)械裝置開門的階段,使得允許車門動(dòng)作的控制信號(hào)沒有正確發(fā)出,車門未在規(guī)定時(shí)間內(nèi)開始動(dòng)作。

    4 相關(guān)對(duì)比分析

    對(duì)上述算例采用帶抑止弧的一般Petri網(wǎng)進(jìn)行建模如圖6所示。不難看出,為正確描述EDCU以及電機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)對(duì)整個(gè)模型的控制作用,模型中出現(xiàn)多處環(huán)路以實(shí)現(xiàn)交互控制。

    圖6 帶抑止弧的一般Petri網(wǎng)模型

    自控網(wǎng)系統(tǒng)CPN與一般Petri網(wǎng)系統(tǒng)的區(qū)別在于它的變遷可以有可變權(quán),且可變權(quán)與網(wǎng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為有關(guān)。由于自控系統(tǒng)的非線性關(guān)系,其有更強(qiáng)的描述能力,使得建模時(shí)模型具有較低的復(fù)雜度。表3將TC-CPN模型與一般petri網(wǎng)PN、自控petri網(wǎng)CPN以及時(shí)間-概率Petri網(wǎng)TPPN[13]進(jìn)行了相關(guān)的對(duì)比分析。

    表3 相關(guān)對(duì)比分析

    由表3可以得出如下結(jié)論:

    (1)本文提出使用帶抑止弧自控Petri網(wǎng)建模(如圖4),采用弧的可變權(quán)表示控制關(guān)系,對(duì)比圖6既保證了托肯保持的要求,在邏輯上更加符合實(shí)際,例如EDCU在發(fā)揮控制作用期間一直保持得電,又消除了模型中的閉合環(huán)路,與一般Petri網(wǎng)相比有較低的復(fù)雜度。

    (2)時(shí)間信息是自控系統(tǒng)行為的重要屬性,直接影響系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移,本文在自控網(wǎng)基礎(chǔ)上融合了時(shí)間約束,為正確診斷故障源提供了時(shí)間維度的證據(jù)。

    5 結(jié)束語

    本文采用時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)對(duì)城軌列車的核心控制部分進(jìn)行建模分析,設(shè)計(jì)了一種通過時(shí)間計(jì)算和溯因推理,根據(jù)捕獲信息的時(shí)序一致性分析診斷系統(tǒng)可能存在的故障源或隱患的方法。本文提出的時(shí)間約束自控Petri網(wǎng)模型可以推廣用于解決交互控制系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模擬和故障診斷問題,如面向資源流和任務(wù)流并行業(yè)務(wù)過程的建模以及故障診斷;也可用于對(duì)強(qiáng)調(diào)物理世界與信息世界深度融合與交互作用的信息物理融合系統(tǒng)CPS(Cyber-Physical System)的建模和診斷。算例分析表明,該建模方法對(duì)此類型的控制系統(tǒng)具有較好的語義描述能力,與無自控能力的一般Petri網(wǎng)相比有較低的復(fù)雜度。此外,在模型中融入時(shí)間因素做逆向溯因推理,為查找故障隱患提供了有力的證據(jù)。

    將此模型擴(kuò)展到信息物理融合系統(tǒng)CPS的建模和診斷問題將是下一階段的主要工作。

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