高鐵進出站控制系統(tǒng)的Petri網(wǎng)故障診斷研究

孫　燕,武書彥,劉久富,劉文淵,劉海洋,楊　忠

(1.南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院， 江蘇南京210016；2.河南牧業(yè)經(jīng)濟學(xué)院信息工程系， 河南鄭州450011；3.東南大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院， 江蘇南京210096)

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高鐵進出站控制系統(tǒng)的Petri網(wǎng)故障診斷研究

孫燕1,武書彥2,劉久富1,劉文淵1,劉海洋3,楊忠1

(1.南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院， 江蘇南京210016；2.河南牧業(yè)經(jīng)濟學(xué)院信息工程系， 河南鄭州450011；3.東南大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院， 江蘇南京210096)

摘要：高鐵進出站控制系統(tǒng)是保證高鐵正常運行的關(guān)鍵樞紐。針對高鐵進出站控制系統(tǒng)是否發(fā)生故障及故障發(fā)生的準確位置，基于部分可觀Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特點和整數(shù)線性規(guī)劃問題，提出了一種在線故障診斷算法。算法獲取被診斷系統(tǒng)的基本觀測序列和基本點火序列，計算觀測序列的最大長度，選取故障診斷參數(shù)K，應(yīng)用提出的故障診斷算法對高鐵進出站控制系統(tǒng)進行仿真實驗并進行了故障診斷分析。實驗結(jié)果指出高鐵進出站控制系統(tǒng)在運行過程中出現(xiàn)的故障，與實驗設(shè)定故障完全相符。而對于系統(tǒng)中不可觀事件和不可觀運行狀態(tài)所發(fā)生的故障，該算法仍準確指出了故障發(fā)生位置，由此可證明該診斷方法能夠滿足高鐵進出站控制系統(tǒng)對故障診斷算法實時、準確的要求。

關(guān)鍵詞：部分可觀Petri網(wǎng);故障診斷;置信度Belief;高鐵

隨著高鐵交通運輸方式的普及，高鐵的數(shù)量和運行速度逐年提高。隨著研發(fā)水平的提高和制造技術(shù)的發(fā)展,列車控制系統(tǒng)元件和裝置的可靠性有了顯著提高，但在列車進出站的過程中,由于列控系統(tǒng)自身的老化和外部環(huán)境等因素的影響,發(fā)生故障還是不可避免。如何快速、準確地對列車進出站控制系統(tǒng)進行故障診斷,減少進出站對列車安全故障是鐵路工作者亟待解決的問題[1-3]。

本文主要研究高鐵進出站系統(tǒng)在部分可觀Petri網(wǎng)模型，采用整數(shù)線性規(guī)劃約束[4-6]、向前向后函數(shù)[6]和求解故障置信度(belief)來實現(xiàn)對系統(tǒng)故障地診斷。該方法能夠在線運行,實時監(jiān)測系統(tǒng)運行狀況,能夠避免某些算法計算量過大且故障診斷只能計算離線狀態(tài)的弊端。計算過程中合理選取觀測序列的長度，限定計算區(qū)間，進一步減少診斷時間，降低計算復(fù)雜性。

1Petri網(wǎng)的相關(guān)定義

1.1Perti網(wǎng)基本概念

定義1Petri網(wǎng)(petri nets，PN)定義為一個四元組即G=，其中:P={P1，…,Pn}是一個n維的庫所集；T={T1,…,Tq} 是一個q維的變遷集；WPR∈(N)n×q，Wpo∈(N)n×q分別是連接庫所和變遷弧的前、后關(guān)聯(lián)矩陣，定義矩陣W=WPO-WPR為關(guān)聯(lián)矩陣，其維數(shù)為n×q(N是一個非負整數(shù)集)。

MI代表初始標識，M代表PNs的標識向量。點火序列σ=T(1)T(2)…T(h)，Tj∈t,j=1,…,h，標識M處的點火序列的長度用h=|σ|來表示。

定義2部分可觀Petri網(wǎng)(partially observed petri nets，標記為POPN)定義為一個三元組G0= ，G是一個PN結(jié)構(gòu)，L和H分別為事件和標識的傳感器矩陣。事件傳感器矩陣L給每一個過渡矩陣分配一個標識。p維標識集合E={e1,…,ep}，分配觀測變遷，ε表示不可觀測變遷。

時間傳感器矩陣L=(lkj)∈(N)p×q;標識傳感器矩陣H∈(R)n0×n表示標識的投影向量(R是一個實數(shù)集)。

1.2觀測序列

給定離散事件系統(tǒng)通過帶標識的POPN模型化。傳感器矩陣L和H獲取標識M處的觀測序列TRo(σ,M)、長度為h的點火序列σ，其中，σ=T(1)…T(t)…T(h)，觀測序列點火后得到M(0)[T(1)>M(1)…[T(h)>M(h)，M∈R(G,M0)定義為連續(xù)觀察的串聯(lián)，并用式(1)表示：

TRo=Mo(0)eo(1)Mo(1)eo(2)…eo(ho)Mo(ho)，

(1)

其中Mo=MH，觀測序列不需要滿足初始測量值，觀測序列的長度h0≤h。由此定義長度為1的觀測序列TRo為基礎(chǔ)觀測序列，任何一個符合基礎(chǔ)觀測序列的點火序列為基礎(chǔ)點火序列。

2在線故障診斷方法

2.1系統(tǒng)故障描述

系統(tǒng)可能發(fā)生故障集矩陣F={f1,…,fs}，任意故障fα均由一個不可觀故障變遷τi∈F模型化，并隨著相應(yīng)故障變遷τi的發(fā)生而發(fā)生(i=1,2…,s)。

定理1給定一個離散事件系統(tǒng)，通過帶有標識POPN模型化，可觀序列TRo的長度為h0，如果min{FαX(σ) 對所有的σ∈∑(TRo)}>0(或max{FαX(σ)對所有的σ∈∑(TRo)}=0)，則在觀測序列TRo中的一個fα級故障就產(chǎn)生了并且沒有歧義[7]。

通過討論矩陣F而不是Fα，定理1可診斷出事件中的故障發(fā)生與否。這些整數(shù)線性規(guī)劃問題(ILP)具有與觀測序列長度h0具有非多項式復(fù)雜性，即使分支定界法在很多實際情況中限定了工作計算量。為了避免不必要的檢測，就需要改變變遷和標識傳感器的位置和數(shù)量(即矩陣L和H)，同時獲取更長的觀察序列。在這種情況下，計算工作量會大大增加，因此這種方法就不再適用于在線應(yīng)用程序。

2.2在線FDD算法

通過構(gòu)造ILP問題和線性成本函數(shù)Fα，基于整數(shù)線性規(guī)劃和Petri網(wǎng)模型在線故障檢測和診斷算法，進一步優(yōu)化分支定界法，提出帶有標識部分可觀Petri網(wǎng)(POPN)求解的方法。

在線故障檢測和診斷算法步驟如下：

輸入：fα和K

輸出：bw(k), fw(k),belief(TRo(Ik),fα)

Step 1:獲取觀測序列TRo(k) ；

Step 2:初始化數(shù)據(jù)變量：

0→bw(k),0→fw(k),(k-bw(k),k+fw(k))→Ik;

Step 3:檢測序列中故障belief(TRo(Ik),fα)

Forj=k-1:-1:max(1,k-K)

If0

bw(k)←0, fw(k)←k-j,Ij=(j-bw(j),j+fw(j))

Computer belief(TRo(Ik),fα)

While(0

bw(k)←bw(k)+1

Update belief(TRo(Ik),fα)

End While

Update belief(TRo(Ik),fα)

End If

End For;

Step 4:返回從新開始

Goto Start。

在線FDD算法中首先輸入故障fα和點火序列的最大范圍K，檢測初始時置信度和向前向后函數(shù)的初始值；然后獲取觀測序列并對其賦值后計算置信度belief(TRo(Ik),fα)。

(2)

這里的card(σ∈∑TRo)代表的是∑TRo的基集。若系統(tǒng)存在故障則置信度為1，若系統(tǒng)不存在故障，則置信度為0。

2.3算法詳述和分析

從k=1開始計算，對給出的觀察序列TRo進行逐一觀測診斷。對于任意的k′>k，定義TRo的子序列TRo(k,k′)=Mo(k-1)eo(k)Mo(k)…Mo(k′-1)eo(k′)Mo(k′)∈TRo，對于每個被診斷序列，算法先對觀測序列TRo(k),TRo(k-1,k),…,TRo(1,k)向后拓展。如果模糊決策仍存在，則向前拓寬觀測序列；接著獲取并檢測下一個觀測序列TRo(k,k+1),TRo(k-1,k+1),…,TRo(1,k+1),TRo(1,k+2)是否滿足約束條件。計算可能出現(xiàn)的情況如下：

①對于任意σ∈∑TRo(Ik)且FαX(σ)>0，則belief(TRo(Ik),fα)=0，觀測序列中不存在故障。

②對于任意σ∈∑TRo(Ik)且FαX(σ)>0,則belief(TRo(Ik),fα)=1，觀測序列中發(fā)生故障。

③以上兩者均不屬于，則觀測序列中可能發(fā)生故障。

3高鐵車務(wù)接發(fā)系統(tǒng)故障檢測與驗證

3.1高鐵進出站系統(tǒng)Petri網(wǎng)模型

高鐵的正常運行主要由列控中心、列車自動控制系統(tǒng)、通信設(shè)備及相關(guān)傳感器等共同實現(xiàn)。高速列車進出站過程主要實現(xiàn)列車進出站時與列控中心的通信、速度調(diào)節(jié)、上下客服務(wù)、制動與啟動等功能，通常由高速列車自動控制系統(tǒng)(automatic train control, ATC)操作完成[8]。

將高鐵列車進出站系統(tǒng)Petri網(wǎng)模型化,各庫所、變遷的含義及變遷是否可觀分別見表1和表2。

表1　高鐵列車進出站系統(tǒng)Petri網(wǎng)模型中庫所即含義

表2　高鐵列車進出站系統(tǒng)Petri網(wǎng)模型中變遷含義及變遷是否可觀

列車即將到站(p1)時發(fā)出進站請求信號(t1)進入等待應(yīng)答信號(p6)狀態(tài)，列車控制中心p2接收列車的進站請求(t2)信號后進行調(diào)度分析，產(chǎn)生應(yīng)答信號p4激發(fā)變遷t4實現(xiàn)ATS記錄數(shù)據(jù)、集中顯示的更新，同時激發(fā)變遷t5接收應(yīng)答信號。p5為高鐵車站屏幕上更新的列車實時信息，它通過變遷t4將ATS記錄的信息反饋至高鐵列車控制中心p1。列車接收到應(yīng)答信號(t5)后開始施行減速，列車速度控制系統(tǒng)p7開始工作，p7根據(jù)速度傳感器Ⅰ、Ⅱ返回的速度信號進行速度調(diào)節(jié)。t6、t8為主傳感器Ⅰ、Ⅱ測速過程，t7、t9為備用傳感器Ⅰ、Ⅱ測速過程，ATC系統(tǒng)根據(jù)傳感器Ⅰ、Ⅱ測得的速度分別進行減速，最后滑行(變遷t11點火)到一定距離(p13狀態(tài))后啟動高鐵列車制動系統(tǒng)。t13為常用制動器，當常用制動器出現(xiàn)故障(變遷t14點火)時，啟動應(yīng)急制動器p15，應(yīng)急制動器開始工作(t15點火)實現(xiàn)制動。列車制動系統(tǒng)制動完成后，列車最終?？吭谥付ǖ攸c后(p15狀態(tài))打開車門(t16點火)為乘客提供上下客服務(wù)(p16狀態(tài))。上下客服務(wù)結(jié)束后，關(guān)閉車門和車站安全門發(fā)出離站發(fā)車請求(t17點火)，獲得發(fā)車請求應(yīng)答(p17狀態(tài))后，列車加速(t18點火)至正常速度行駛狀態(tài)p18，并開始正常運行(t19點火)直至下一車站即將到來(p1狀態(tài))。p3為軌道附近可能存在的干擾源，對主/備用傳感器Ⅱ進行干擾，干擾結(jié)果p12通過變遷t12將干擾結(jié)果反饋至庫所p3，成為新的可能的干擾源[9-10]。

3.2高鐵列車進出站系統(tǒng)故障檢測

高鐵進出站系統(tǒng)POPN模型，事件集：E={e1,e2,…,e10}，L=((100…0)T(010…0)…(000…1)T)T，H=(1110…0)。觀測序列：σ=t1τ2t3t4τ5t10τ6t8t11τ12t10τ9t11τ14t15t16t16t17τ18t19,初始標識MI處點火的觀測序列TRo(T,MI)=(3)e1(2)ε(1)e2(1)e3(2)ε(2)e5(1)ε(1)e4(1)e6(1)ε(2)e5(1)ε(1)e6(1)ε(1)e8(1)e8(1)e9(1)ε(1)e10(1)。初始標識MI=[11100…0]；假設(shè)假設(shè)τ9=f1,τ14=f2，F(xiàn)={f1,f2}分別模型化系統(tǒng)中2個與故障相關(guān)的不可觀變遷，即減速器Ⅱ運行故障和正常剎車故障；根據(jù)定理2可推算出與基本觀測序列相一致的基本點火序列的最大范圍為hmax=5,觀測序列集∑TRo(T,MI)={t1τ2t3t4τ5t10τ6t8t11τ12t10τ9t11τ14t15t16t16t17τ18t19;t1τ2t3t4τ5τ6t8t11t10τ9t11τ14t15t16t16t17τ18t19;t1τ2t3t4τ5t10τ6t8t11τ12τ9t11τ14t15t16t16t17τ18t19;…}。

當k=1時，獲取第一個基本觀測序列TRo(1)=(3)e1(2)，通過本算法運算后監(jiān)測該觀測序列中不存在故障；當k=2時，獲取第二個基本觀測序列(TRo(2)=(2)ε(1)，經(jīng)過運算該觀測序列也是無故障的。同理，計算到k=8，對于所有可能的TRo(8)，不能明確的確定其是否存在故障，這就需要拓寬基本觀測序列，計算TRo(8,9),TRo(8,10),…,TRo(8,13)。當TRo(8,13)時，belief(TRo(Ik),fα)=1,由此可知以上序列中存在故障并且故障存在觀測序列的(8,13)區(qū)間內(nèi)。在集合∑TRo(T,MI)中包含了故障f1,f2，可知故障一定發(fā)生了。由于觀測序列很長，計算機的計算量太大。本算法限定觀測序列長度，即K=5，本算法計算出故障在不同觀測區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)的置信度如表3所示。分析故障在不同區(qū)間出現(xiàn)置信度belief的值來確定故障是否發(fā)生及發(fā)生的部位。從而從較長的觀測序列中找到故障發(fā)生的大致部位。

該算法的關(guān)鍵是獲取觀測序列集∑TRo(T,MI)和求取觀測序列長度K。首先，獲取觀測序列集和包含故障的子觀測序列保證系統(tǒng)的可診斷性。其次，觀測序列長度K則限定最小觀測長度，使其能夠快速診斷故障位置，提高故障診斷的效率。若K等于4，k等于8時，觀測序列在限定長度范圍內(nèi)存在模糊信息，按本文算法對觀測序列進行診斷，所獲得的置信度值見表4。對比表3和表4結(jié)果可知，當K等于4時，所得計算結(jié)果不能明確判定故障是否發(fā)生，因此只有選定最優(yōu)K值，才能夠快速準確診斷出故障所在位置。

表3　基于POPN的高鐵故診斷障計算結(jié)果(K=5)

表4　基于POPN的高鐵故診斷障計算結(jié)果(K=4)

4結(jié)語

本文通過采用整數(shù)線性規(guī)劃的方法設(shè)置約束條件與目標函數(shù)，判斷不可觀事件的發(fā)生情況，獲取高鐵進出站系統(tǒng)觀測序列集，并在線計算不同觀測區(qū)間內(nèi)故障發(fā)生的概率，從而判定故障發(fā)生與否。本算法主要應(yīng)用向前—向后函數(shù)確定模糊觀測序列中故障發(fā)生的區(qū)間，實現(xiàn)了不可觀事件的診斷問題，彌補了文獻[3]和文獻[9]中對離散事件系統(tǒng)故障診斷的情況。大量實驗仿真結(jié)果表明本文的故障診斷方法其正確率達到96%，相比文獻[11]中基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的高鐵信號系統(tǒng)故障診斷方法，其故障診斷的正確率為89%有了明顯的提高；并且本文所用方法大大簡化了計算復(fù)雜性，降低了計算時間，適用于在線實時故障診斷，相比于文獻[12]中的方法更具有廣泛應(yīng)用性。

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(責任編輯梁碧芬)

Research on fault diagnosis of high-speed rail in and out of station control system with Petri nets

SUN Yan1, WU Shu-yan2, LIU Jiu-fu1, LIU Wen-yuan1, LIU Hai-yang3, YANG Zhong1

( 1.College of Automation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016,China;2 .College of Information Engineering, Henan University of Animal Husbandry and Economy,Zhengzhou 450011, China;3.College of Electronic Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096,China)

Abstract:High-speed rail in and out of station control system is the key hub to ensure normal operation of high-speed rail. To find out whether high-speed rail in and out of station control system has a fault or not and the location of fault, based on partially observed Petri nets and integer linear programming, an on-line fault diagnosis algorithm is proposed in this paper. The algorithm obtains the elementary observation sequence and elementary firing sequence of diagnosis system. Secondly, it calculates the maximum length of the observation sequence, and selects fault diagnosis parameter K. The proposed algorithm is applied in the simulation experiments for making fault diagnosis in high-speed rail in and out of station control system. The experimental results point out that the faults in operation process of the high-speed rail in and out of the station control system are consistent with the experimental results. For the faults in unobservable events and the unobservable running states of the system, the algorithm also can point out the accurate locations of the faults, which proves that the diagnosis method can satisfy the real-time and accuracy requested by the high speed rail in and out of station control system.

Key words:partially observed Petri nets；fault diagnosis；Belief；The high-speed rail

中圖分類號：TP311

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7445(2016)02-0535-06

doi:10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2016.0535

通訊作者：武書彥(1975—)，男，河南新鄉(xiāng)人，河南牧業(yè)經(jīng)濟學(xué)院副教授；E-mail：xxxwljys@126.com。

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(61473144)

收稿日期：2015-09-11；

修訂日期：2015-10-29

引文格式：孫燕，武書彥，劉久富，等.高鐵進出站控制系統(tǒng)的Petri網(wǎng)故障診斷研究[J].廣西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2016，41(2)：535-541.