模糊Petri 網(wǎng)及其在高鐵信號系統(tǒng)故障診斷的應(yīng)用

劉海峰+程貴良

摘要：在高鐵信號系統(tǒng)的工作原理分析過程中，把故障發(fā)生時的模糊性以及與其相關(guān)的并發(fā)性的特點提取出來。提出一種模糊Petri網(wǎng)模型的關(guān)聯(lián)矩陣算法，有效地解決了列車信號系統(tǒng)的故障檢測問題，簡化降低了模糊推理方法的復(fù)雜性，最后通過對信號系統(tǒng)的實際檢測驗證了該模型的正確性及有效性。

關(guān)鍵詞：高鐵信號系統(tǒng)；故障診斷；模糊Petri網(wǎng)

中圖分類號：U284 文獻標識碼：A 文章編號：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

高鐵動車已發(fā)展多年，成為高集成度、高技術(shù)含量、結(jié)構(gòu)復(fù)雜度高的大型智能化系統(tǒng)，保證其可靠的運行直接關(guān)系到我國鐵路系統(tǒng)的安全與效益[1]。由于構(gòu)成高鐵信號控制設(shè)備的復(fù)雜性以及在使用環(huán)境等諸多因素的影響，造成設(shè)備故障的原因有復(fù)雜性、模糊性及隨機性的特點。當前，用于高鐵信號系統(tǒng)故障診斷的方法有故障樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及人工智能等理論方法，但上述方法都有確定性的推理方法，而故障的出現(xiàn)不都具有確定性，并且有可能出現(xiàn)并行的故障，這些因素使數(shù)學模型的描述復(fù)雜化，從而使上述方法的應(yīng)用受到限制。因此，為有效地把這類故障，建立一種模糊Petri網(wǎng)的算法，在種算法的基礎(chǔ)上，用流程圖方式介紹系統(tǒng)并可以分層建立Petri網(wǎng)，并分析各個的層面上庫所狀態(tài)，便于理解及描述分布式遞階系統(tǒng)，并進行模糊推理[2]。

1 模糊Petri網(wǎng)的產(chǎn)生式規(guī)則

模糊產(chǎn)生式規(guī)則是一種可以用相應(yīng)的模糊Petri網(wǎng)模型來表示的IF-THEN結(jié)構(gòu)的條件語句，?？梢杂脕韺δ：?、不精確、不確定事物進行描述的一種方法[3]。由于模糊命題之間存在因果關(guān)系，而模糊產(chǎn)生式規(guī)則是確定這種關(guān)系并進行理論推導(dǎo)的起點。通常，模糊Petri網(wǎng)的產(chǎn)生式規(guī)則一般包含邏輯運算“與”或“或”[4]，在推理過程中的效率和正確性與其類型的定義有直接關(guān)系。參考文獻[4]對模糊產(chǎn)生式有如下3類定義，分別為：

（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網(wǎng)的模型及其推理算法

2.1 建立模糊Petri網(wǎng)的模型

模糊Petri網(wǎng)的模型表達為

[（P，T，I，O，M0）]

其中[P=（P1，P2，P3，…Pn）]為庫所的有窮集合，表示系統(tǒng)的邏輯描述；

[T=（T1，T2，T3，…Tn）]為變遷的有窮集合，表示系統(tǒng)中事件或行為的產(chǎn)生過程；

[I：P→T]表示從庫所到變遷的映射，是其對應(yīng)的輸入矩陣；[I={Wab}]，[Wab]是邏輯量，[Wab∈{0，1}]，[Wab=1]表示[Pa]是[Tb]的輸入，[Wab=0]表示[Pa]不是[Tb]的輸入。

O：[T→P]表示從變遷到庫所的映射，是其對應(yīng)的輸出矩陣，；[O={Vab}]，[Vab]也是個邏輯量，[Vab∈{0，1}]，[Vab=1]表示[Ta]是[Pb]的輸出，[Vab=0]時表[Ta]不是[Pb]的輸出。

[M0]為初始標識狀態(tài)，[M0=（M0P1，…M0Pn）]，[ M0Pi]是命題[Pi]的初始邏輯狀態(tài)，[M0Pi∈{0，1}]，表示[Pi]的邏輯狀態(tài)，[i=1，2，3…，n]，“1”表示有故障，“0”表示沒有故障。

2.2 模糊Petri網(wǎng)的矩陣算法

當故障產(chǎn)生后，在傳播的過程中是動態(tài)變化的。Petri網(wǎng)由庫所“О”轉(zhuǎn)移“|”有向弧“→”和托肯“·”組成[5]，變遷的點火可以把靜態(tài)的Petri網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性表現(xiàn)出來。

根據(jù)模糊Petri網(wǎng)的特點，由庫所點火前的狀態(tài)[Mk]得到庫所[Pi]的下一步狀態(tài)[Mi+1]為

[ Mk+1= Mk+ CUk] （1）

其中庫所Mk的點火序列為[Uk]，在Petri網(wǎng)中，點火向量為“1”表示滿足點火條件，點火向量為“0”表示不滿足點火條件。當變遷滿足點火條件時，托肯就會從一個庫所轉(zhuǎn)移到另一個庫所中。由公式（1）可知

[Mk=Mk-1+CUk-1]

┇┇┇

[M1=M0+CU0]

則將上式疊加代入可得

（2）

其中[C]為關(guān)聯(lián)矩陣，用來描述Petri網(wǎng)間的關(guān)系，1表示存在方向從庫所到變遷的有向弧，-1表示存在方向從變遷到庫所的有向弧，0為其他情況。如下所示：

[ C（P，T）= 1 -1 0 ] （3）

3 高鐵信號系統(tǒng)的故障動態(tài)傳播過程的建模

通過對信號系統(tǒng)的分析，得到其Petri網(wǎng)模型，如圖1所示。

圖1 高鐵信號系統(tǒng)的模糊Petri網(wǎng)模型

其中軌道電路（P1），應(yīng)答器（P2），TCC（P3），CBI（P4），車載ATP（P5），CTC分機（P6），RBC（P7），TSRS（P8），CTC中心（P9）。

由圖1及公式（3）可知，關(guān)聯(lián)矩陣[C]為

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

2條故障路徑的初始標識狀態(tài)分別表示為[M10]、[M20]，并且

[M10]=[100000000]，

[M20] =[010000000]。

2條故障路徑的第1次點火序列分別為

[U10]=[100000000T]、

[U20]=[010000000T]，并且[U10]，[U20]。將上述條件代入到公式（2）中，就可以得到這2種情況下故障傳播的路徑。

3.1 第1種故障情況分析

故障模式分析：軌道電路故障，會失去列車的信息編碼（TCC失效）以及無法控制設(shè)備信號的動作（CBI失效），從而導(dǎo)致CTC分機及CTC中心無法監(jiān)控列車的運行狀態(tài)。

模糊Petri網(wǎng)的矩陣算法的分析：根據(jù)公式（2）及圖1可以計算第一次點火序列之后得到[M11]=[001100000]，進而通過第三次和第四次點火可以得到[M12]=[000002000]，再進行第七次點火得到[M13]=[000001001]，則可知，[P6]、[P9]中各有一個托肯，表明CTC分機和CTC中心必然發(fā)生故障，與故障失效模式分析一致。

3.2 第2種故障情況分析

故障模式分析：應(yīng)作器失效，車載ATP無法實時生成監(jiān)控曲線，導(dǎo)致進路信息無法生成（RBC失效），進而導(dǎo)致臨時限速（TSRS）的失效，這樣會使CTC中心失效。

模糊Petri網(wǎng)的矩陣算法的分析：根據(jù)公式（2）及圖1可計算得到

[M21]=[000010000]，

[M23]=[000001010]，

[M24]=[000000011]，

[M25]=[000000002]，

通過以上庫所中托肯的轉(zhuǎn)移可知，最終P9中有2個托肯，表明CTC中心發(fā)生故障，這與故障失效模式分析一致。

4 結(jié)束語

根據(jù)故障發(fā)生的特性，提出了模糊Petri網(wǎng)的矩陣算法，與其他算法相比，此算法具有同步并行的推理能力，并具有智能性，便于使用程序語言進行編程解決復(fù)雜問題。

參考文獻：

[1] 趙青鶴. 高鐵信號系統(tǒng)的系統(tǒng)級故障診斷方法研究[D].北京：北京交通大學， 2014.

[2] 張白一，崔尚林.FPN并行反向算法研究[J].計算機工程與應(yīng)用， 2008，44（21）：151-152.

[3] 張白一，崔尚林.基于模糊Petri網(wǎng)的汽車故障診斷方法[J].長安大學學報：自然科學版，2008，28（2）：93-94.

[4] 楊健維. 基于模糊Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方法研究[D].成都：西南交通大學，2011.

[5] 宋龍龍，王太勇，宋曉文，等.基于Petri網(wǎng)建模與FTA的動車組受電弓故障診斷[J].儀器儀表學報，2014，35（9）：1994-1995.