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(dòng)化學(xué)院， 江蘇南京210016；2.河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jìn)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(dòng)化學(xué)院， 江蘇南京210016；2.河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jìn)出站控制系統(tǒng)是保證高鐵正常運(yùn)行的關(guān)鍵樞紐。針對(duì)高鐵進(jìn)出站控制系統(tǒng)是否發(fā)生故障及故障發(fā)生的準(zhǔn)確位置，基于部分可觀Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和整數(shù)線性規(guī)劃問(wèn)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(cè)序列和基本點(diǎn)火序列，計(jì)算觀測(cè)序列的最大長(zhǎng)度，選取故障診斷參數(shù)K，應(yīng)用提出的故障診斷算法對(duì)高鐵進(jìn)出站控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)并進(jìn)行了故障診斷分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果指出高鐵進(jìn)出站控制系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的故障，與實(shí)驗(yàn)設(shè)定故障完全相符。而對(duì)于系統(tǒng)中不可觀事件和不可觀運(yùn)行狀態(tài)所發(fā)生的故障，該算法仍準(zhǔn)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(jìn)出站控制系統(tǒng)對(duì)故障診斷算法實(shí)時(shí)、準(zhǔn)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(yùn)輸方式的普及，高鐵的數(shù)量和運(yùn)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(jìn)出站的過(guò)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(zhǔn)確地對(duì)列車進(jìn)出站控制系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷,減少進(jìn)出站對(duì)列車安全故障是鐵路工作者亟待解決的問(wèn)題[1-3]。

本文主要研究高鐵進(jìn)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(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)故障地診斷。該方法能夠在線運(yùn)行,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行狀況,能夠避免某些算法計(jì)算量過(guò)大且故障診斷只能計(jì)算離線狀態(tài)的弊端。計(jì)算過(guò)程中合理選取觀測(cè)序列的長(zhǎng)度，限定計(jì)算區(qū)間，進(jìn)一步減少診斷時(shí)間，降低計(jì)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(gè)四元組即G=，其中:P={P1，…,Pn}是一個(gè)n維的庫(kù)所集；T={T1,…,Tq} 是一個(gè)q維的變遷集；WPR∈(N)n×q，Wpo∈(N)n×q分別是連接庫(kù)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(gè)非負(fù)整數(shù)集)。

MI代表初始標(biāo)識(shí)，M代表PNs的標(biāo)識(shí)向量。點(diǎn)火序列σ=T(1)T(2)…T(h)，Tj∈t,j=1,…,h，標(biāo)識(shí)M處的點(diǎn)火序列的長(zhǎng)度用h=|σ|來(lái)表示。

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

時(shí)間傳感器矩陣L=(lkj)∈(N)p×q;標(biāo)識(shí)傳感器矩陣H∈(R)n0×n表示標(biāo)識(shí)的投影向量(R是一個(gè)實(shí)數(shù)集)。

1.2觀測(cè)序列

給定離散事件系統(tǒng)通過(guò)帶標(biāo)識(shí)的POPN模型化。傳感器矩陣L和H獲取標(biāo)識(shí)M處的觀測(cè)序列TRo(σ,M)、長(zhǎng)度為h的點(diǎn)火序列σ，其中，σ=T(1)…T(t)…T(h)，觀測(cè)序列點(diǎn)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(cè)序列不需要滿足初始測(cè)量值，觀測(cè)序列的長(zhǎng)度h0≤h。由此定義長(zhǎng)度為1的觀測(cè)序列TRo為基礎(chǔ)觀測(cè)序列，任何一個(gè)符合基礎(chǔ)觀測(cè)序列的點(diǎn)火序列為基礎(chǔ)點(diǎn)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(gè)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(gè)離散事件系統(tǒng)，通過(guò)帶有標(biāo)識(shí)POPN模型化，可觀序列TRo的長(zhǎng)度為h0，如果min{FαX(σ) 對(duì)所有的σ∈∑(TRo)}>0(或max{FαX(σ)對(duì)所有的σ∈∑(TRo)}=0)，則在觀測(cè)序列TRo中的一個(gè)fα級(jí)故障就產(chǎn)生了并且沒(méi)有歧義[7]。

通過(guò)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(wèn)題(ILP)具有與觀測(cè)序列長(zhǎng)度h0具有非多項(xiàng)式復(fù)雜性，即使分支定界法在很多實(shí)際情況中限定了工作計(jì)算量。為了避免不必要的檢測(cè)，就需要改變變遷和標(biāo)識(shí)傳感器的位置和數(shù)量(即矩陣L和H)，同時(shí)獲取更長(zhǎng)的觀察序列。在這種情況下，計(jì)算工作量會(huì)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(guò)構(gòu)造ILP問(wèn)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(cè)和診斷算法，進(jìn)一步優(yōu)化分支定界法，提出帶有標(biāo)識(shí)部分可觀Petri網(wǎng)(POPN)求解的方法。

在線故障檢測(cè)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(cè)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(cè)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(diǎn)火序列的最大范圍K，檢測(cè)初始時(shí)置信度和向前向后函數(shù)的初始值；然后獲取觀測(cè)序列并對(duì)其賦值后計(jì)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(jì)算，對(duì)給出的觀察序列TRo進(jìn)行逐一觀測(cè)診斷。對(duì)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(duì)于每個(gè)被診斷序列，算法先對(duì)觀測(cè)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(cè)序列；接著獲取并檢測(cè)下一個(gè)觀測(cè)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(jì)算可能出現(xiàn)的情況如下：

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

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

③以上兩者均不屬于，則觀測(cè)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(cè)與驗(yàn)證

3.1高鐵進(jìn)出站系統(tǒng)Petri網(wǎng)模型

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

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

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

表2　高鐵列車進(jìn)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(shí)發(fā)出進(jìn)站請(qǐng)求信號(hào)(t1)進(jìn)入等待應(yīng)答信號(hào)(p6)狀態(tài)，列車控制中心p2接收列車的進(jìn)站請(qǐng)求(t2)信號(hào)后進(jìn)行調(diào)度分析，產(chǎn)生應(yīng)答信號(hào)p4激發(fā)變遷t4實(shí)現(xiàn)ATS記錄數(shù)據(jù)、集中顯示的更新，同時(shí)激發(fā)變遷t5接收應(yīng)答信號(hào)。p5為高鐵車站屏幕上更新的列車實(shí)時(shí)信息，它通過(guò)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(hào)(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(hào)進(jìn)行速度調(diào)節(jié)。t6、t8為主傳感器Ⅰ、Ⅱ測(cè)速過(guò)程，t7、t9為備用傳感器Ⅰ、Ⅱ測(cè)速過(guò)程，ATC系統(tǒng)根據(jù)傳感器Ⅰ、Ⅱ測(cè)得的速度分別進(jìn)行減速，最后滑行(變遷t11點(diǎn)火)到一定距離(p13狀態(tài))后啟動(dòng)高鐵列車制動(dòng)系統(tǒng)。t13為常用制動(dòng)器，當(dāng)常用制動(dòng)器出現(xiàn)故障(變遷t14點(diǎn)火)時(shí)，啟動(dòng)應(yīng)急制動(dòng)器p15，應(yīng)急制動(dòng)器開始工作(t15點(diǎn)火)實(shí)現(xiàn)制動(dòng)。列車制動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)完成后，列車最終?？吭谥付ǖ攸c(diǎn)后(p15狀態(tài))打開車門(t16點(diǎn)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(qǐng)求(t17點(diǎn)火)，獲得發(fā)車請(qǐng)求應(yīng)答(p17狀態(tài))后，列車加速(t18點(diǎn)火)至正常速度行駛狀態(tài)p18，并開始正常運(yùn)行(t19點(diǎn)火)直至下一車站即將到來(lái)(p1狀態(tài))。p3為軌道附近可能存在的干擾源，對(duì)主/備用傳感器Ⅱ進(jìn)行干擾，干擾結(jié)果p12通過(guò)變遷t12將干擾結(jié)果反饋至庫(kù)所p3，成為新的可能的干擾源[9-10]。

3.2高鐵列車進(jìn)出站系統(tǒng)故障檢測(cè)

高鐵進(jìn)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(cè)序列：σ=t1τ2t3t4τ5t10τ6t8t11τ12t10τ9t11τ14t15t16t16t17τ18t19,初始標(biāo)識(shí)MI處點(diǎn)火的觀測(cè)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(biāo)識(shí)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(gè)與故障相關(guān)的不可觀變遷，即減速器Ⅱ運(yùn)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(cè)序列相一致的基本點(diǎn)火序列的最大范圍為hmax=5,觀測(cè)序列集∑TRo(T,MI)={t1τ2t3t4τ5t10τ6t8t11τ12t10τ9t11τ14t15t16t16t17τ18t19;t1τ2t3t4τ5τ6t8t11t10τ9t11τ14t15t16t16t17τ18t19;t1τ2t3t4τ5t10τ6t8t11τ12τ9t11τ14t15t16t16t17τ18t19;…}。

當(dāng)k=1時(shí)，獲取第一個(gè)基本觀測(cè)序列TRo(1)=(3)e1(2)，通過(guò)本算法運(yùn)算后監(jiān)測(cè)該觀測(cè)序列中不存在故障；當(dāng)k=2時(shí)，獲取第二個(gè)基本觀測(cè)序列(TRo(2)=(2)ε(1)，經(jīng)過(guò)運(yùn)算該觀測(cè)序列也是無(wú)故障的。同理，計(jì)算到k=8，對(duì)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(cè)序列，計(jì)算TRo(8,9),TRo(8,10),…,TRo(8,13)。當(dāng)TRo(8,13)時(shí)，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(cè)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(cè)序列很長(zhǎng)，計(jì)算機(jī)的計(jì)算量太大。本算法限定觀測(cè)序列長(zhǎng)度，即K=5，本算法計(jì)算出故障在不同觀測(cè)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(lái)確定故障是否發(fā)生及發(fā)生的部位。從而從較長(zhǎng)的觀測(cè)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(cè)序列集∑TRo(T,MI)和求取觀測(cè)序列長(zhǎng)度K。首先，獲取觀測(cè)序列集和包含故障的子觀測(cè)序列保證系統(tǒng)的可診斷性。其次，觀測(cè)序列長(zhǎng)度K則限定最小觀測(cè)長(zhǎng)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(shí)，觀測(cè)序列在限定長(zhǎng)度范圍內(nèi)存在模糊信息，按本文算法對(duì)觀測(cè)序列進(jìn)行診斷，所獲得的置信度值見(jiàn)表4。對(duì)比表3和表4結(jié)果可知，當(dāng)K等于4時(shí)，所得計(jì)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(zhǔn)確診斷出故障所在位置。

表3　基于POPN的高鐵故診斷障計(jì)算結(jié)果(K=5)

表4　基于POPN的高鐵故診斷障計(jì)算結(jié)果(K=4)

4結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)采用整數(shù)線性規(guī)劃的方法設(shè)置約束條件與目標(biāo)函數(shù)，判斷不可觀事件的發(fā)生情況，獲取高鐵進(jìn)出站系統(tǒng)觀測(cè)序列集，并在線計(jì)算不同觀測(cè)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(cè)序列中故障發(fā)生的區(qū)間，實(shí)現(xiàn)了不可觀事件的診斷問(wèn)題，彌補(bǔ)了文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[9]中對(duì)離散事件系統(tǒng)故障診斷的情況。大量實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明本文的故障診斷方法其正確率達(dá)到96%，相比文獻(xiàn)[11]中基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的高鐵信號(hào)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(jiǎn)化了計(jì)算復(fù)雜性，降低了計(jì)算時(shí)間，適用于在線實(shí)時(shí)故障診斷，相比于文獻(xiàn)[12]中的方法更具有廣泛應(yīng)用性。

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(責(zé)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(hào)：TP311

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：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(jì)學(xué)院副教授；E-mail：xxxwljys@126.com。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)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(jìn)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(bào)(自然科學(xué)版)，2016，41(2)：535-541.