CN108921436A - 一种高铁列控系统rbc切换场景风险耦合分析平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，包括控制台子系统用于控制仿真进程以及故障注入；多智能体仿真子系统模拟RBC切换场景各个参与主体的功能逻辑、状态迁移以及信息交互；故障注入子系统基于RBC切换场景故障模式库，完成故障的组合注入；风险耦合规则学习子系统监测并记录多智能体仿真子系统的状态、动作反馈和故障注入子系统的故障注入信息，得到系统仿真日志并对其进行学习，挖掘出其中蕴含的风险耦合规则；GUI显示子系统对多智能体仿真场景进行可视化描述。本发明可以为高铁列控系统RBC切换场景提供场景仿真、故障注入及风险耦合规则学习的平台，能够更好地揭示RBC切换场景的危险致因机理。
Description
技术领域
本发明涉及轨道交通安全分析领域，具体为一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台。
背景技术
作为300km/h-350km/h等级高速铁路的核心技术装备，CTCS-3级列控系统是集计算机控制与数据传输为一体的复杂网络化分布式实时安全控制系统，在保证高速铁路列车运行安全、提高运输效率方面具有重要作用，被称为高速铁路的“大脑”和“中枢神经”。
其中，无线闭塞中心RBC是CTCS-3级列控系统的地面核心控车设备，它的主要功能是根据列车的位置及其前方的轨道占用情况、进路状态、临时限速、线路条件等信息，给列车生成移动授权，通过GSM-R网络将移动授权发送给列控车载设备，控制列车安全运行。由于高速铁路线路长、列车数量多，需要根据RBC的实际控制能力，设置多套RBC，每个RBC控制一段特定范围的线路。列车进入相应RBC控制范围内，需要根据相应RBC的控制命令运行。因此，在相邻RBC控制边界处，需要自动实现RBC切换，即：列车的车载设备与移交RBC、接收RBC之间的控车权的安全切换，以实现列车在全线能够安全、高效的运行。
RBC切换场景是CTCS-3级列控系统的典型运营场景之一。在RBC切换场景中，车载设备与移交RBC、接收RBC之间存在复杂的交互行为、功能逻辑与状态迁移，如果在系统交互、状态迁移等动态过程中出现延时、错误等危害事件，特别是各种危害事件在特定时机下相互作用发生风险耦合，轻则会导致RBC切换失败影响行车效率，重则会导致列车超速影响行车安全。
因此，有必要建立高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，利用系统仿真技术，对RBC切换场景中危害事件间的耦合关系进行仿真分析，有助于揭示RBC切换场景的危险致因机理，对于提高RBC切换场景运营的安全性，保障高速铁路行车安全具有重要的理论意义和应用价值。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种完整的高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，能够覆盖对RBC切换场景进行风险耦合规则分析的全过程。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，包括控制台子系统、多智能体仿真子系统、故障注入子系统、风险耦合规则学习子系统和GUI显示子系统；
所述控制台子系统，用于供用户完成对仿真进程、仿真参数的控制，并实时显示仿真过程中每个智能体当前的状态和动作信息；
所述多智能体仿真子系统，用于完成高铁列控系统RBC切换场景的仿真，并反映高铁列控系统在RBC切换场景下的功能逻辑、状态迁移以及交互行为；
所述故障注入子系统，利用基于仿真的故障注入技术，将故障模式库中的故障进行组合，再注入到多智能体仿真子系统中；
所述风险耦合规则学习子系统，用于完成系统仿真日志的记录和风险耦合规则的学习，并通过对故障注入信息以及多智能体仿真子系统状态的监测，记录RBC切换场景的仿真日志，再利用决策树算法构造决策表并进行学习，得出RBC切换场景的风险耦合规则；
所述GUI显示子系统，用于完成多智能体仿真场景的可视化，绘制各个智能体以及智能体所处的环境。
进一步地，所述控制台子系统分别与故障注入子系统和多智能体仿真子系统建立双向通信；提供控制界面供用户对多智能体仿真子系统的仿真进程和仿真参数进行控制，并对故障注入子系统注入的故障数量进行选择，并提供显示界面，供用户观察多智能体仿真子系统的状态、动作情况以及故障注入子系统注入的故障信息。
进一步地，所述的多智能体仿真子系统基于Mason仿真平台建立，共包括五个智能体模块，五个智能体共同协作描述高铁列控系统RBC切换场景。
进一步地，所述的故障注入子系统用于读取并解析RBC切换场景故障模式库中的故障模型，在控制台子系统的命令下，选择故障模型进行组合，并将组合得到的故障模型注入到多智能体仿真子系统中。
进一步地，所述风险耦合规则学习子系统分别与多智能体仿真子系统和故障注入子系统间建立单向通信，从故障注入子系统采集故障注入信息，从多智能体仿真子系统采集故障注入后仿真子系统各个模块的状态和反应情况，得到系统仿真日志；并在故障注入全部结束后，调用C4.5决策树算法对系统仿真日志进行学习，得到风险耦合规则。
进一步地，所述的GUI显示子系统与多智能体仿真子系统间存在单向通信，并基于Mason平台可视化描述仿真子系统中每个智能体模块以及它们所处的环境。
本发明的有益效果是：本发明提供的高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，建立RBC切换场景的多智能体仿真模型，能够准确地描述RBC切换场景参与子系统的功能逻辑、状态迁移和信息交互；建立故障注入智能体，利用基于仿真的故障注入技术，能够将RBC切换场景故障模式库中的故障经过组合，注入到多智能体仿真模型中；建立风险耦合规则学习智能体，能够监测并记录故障注入信息以及仿真子系统各个模块的状态和反应情况，生成系统仿真日志，利用C4.5决策树算法对其学习，有利于准确地挖掘出其中蕴含的风险耦合规则。
附图说明
图1为本发明的平台架构示意图；
图2是本发明的多智能体仿真子系统架构示意图；
图3是本发明的故障注入子系统架构示意图；
图4是本发明的风险耦合规则学习子系统架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，包括控制台子系统、多智能体仿真子系统、故障注入子系统、风险耦合规则学习子系统和GUI显示子系统，其中，控制台子系统用于用户控制仿真参数以及故障注入的数目等。控制台子系统通过接口将仿真参数传递给多智能体仿真子系统，将故障选择信息传递给故障注入子系统。GUI显示子系统主要是对多智能体仿真子系统的可视化。多智能体仿真子系统用于表征RBC切换场景各个参与主体的功能逻辑、状态迁移以及主体间的交互行为。多智能体仿真子系统通过接口向控制台子系统和风险耦合规则学习子系统反馈各个智能体的状态和动作情况，从故障注入子系统接收故障执行命令，并将故障执行的情况反馈给故障注入子系统。故障注入子系统以RBC切换场景故障模式库中的故障数据为依据，以多智能体仿真子系统为目标系统，完成故障的组合及注入。风险耦合规则学习子系统，通过接口接收故障的注入信息以及多智能体仿真子系统各智能体的状态和动作情况反馈，生成系统仿真日志，全部故障组合注入完成后，风险耦合规则学习子系统自动对系统仿真日志进行学习，得到风险耦合规则。
该平台的一般工作过程是：
控制台子系统完成用户对仿真进程的控制，用户通过控制台对仿真参数、故障注入数量进行选择，控制台子系统将参数分别传递到多智能体仿真子系统和故障注入子系统，控制仿真的开始。
多智能体仿真子系统由OBEAgent、RBC1Agent、RBC2Agent、BaliseAgent以及TrainAgent等五个智能体组成，这五个智能体分工协作，共同表征RBC切换场景各个参与主体功能逻辑、状态迁移以及主体间交互行为，当多智能体仿真子系统收到的仿真参数后，可以完成高铁列控系统RBC切换场景的仿真，并将子系统中各个智能体的状态和动作反馈给控制台子系统和风险耦合规则学习子系统。同时，GUI显示子系统根据多智能体仿真子系统的状态参数，可以绘制出各个智能体以及它们所处的环境。多智能体仿真子系统的结构如图2所示。
故障注入子系统由RBC切换场景故障模式库和故障注入智能体组成，主要完成故障的组合和注入，在收到控制台传递的故障选择消息后，故障注入子系统可以自动从故障模式库中选择故障进行排列组合，在恰当的时机将故障注入到多智能体仿真子系统，修改相应智能体的交互行为或者状态，模拟故障的发生，同时，可以向控制台子系统和风险耦合规则学习子系统反馈当前注入的故障情况。故障注入子系统的结构如图3所示。
在仿真过程中，风险耦合规则学习子系统会记录每一次仿真过程中注入的故障信息，以及故障注入后多智能体仿真子系统的反应情况，生成系统仿真日志。当故障组合全部注入完毕后，风险耦合规则学习智能体会自动对系统仿真日志进行学习，从中挖掘出蕴含的风险耦合规则。风险耦合规则学习子系统的结构如图4所示。
综上，本发明提供的高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，建立RBC切换场景的多智能体仿真模型，能够准确地描述RBC切换场景参与子系统的功能逻辑、状态迁移和信息交互；建立故障注入智能体，利用基于仿真的故障注入技术，能够将RBC切换场景故障模式库中的故障经过组合，注入到多智能体仿真模型中；建立风险耦合规则学习智能体，能够监测并记录故障注入信息以及仿真子系统各个模块的状态和反应情况，生成系统仿真日志，并基于C4.5决策树算法对其学习，有利于准确地挖掘出其中蕴含的风险耦合规则。
需要说明的是，本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的实施方法，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (6)
1.一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，其特征在于：包括控制台子系统、多智能体仿真子系统、故障注入子系统、风险耦合规则学习子系统和GUI显示子系统；
所述控制台子系统，用于供用户完成对仿真进程、仿真参数的控制，并实时显示仿真过程中每个智能体当前的状态和动作信息；
所述多智能体仿真子系统，用于完成高铁列控系统RBC切换场景的仿真，并反映高铁列控系统在RBC切换场景下的功能逻辑、状态迁移以及交互行为；
所述故障注入子系统，利用基于仿真的故障注入技术，将故障模式库中的故障进行组合，再注入到多智能体仿真子系统中；
所述风险耦合规则学习子系统，用于完成系统仿真日志的记录和风险耦合规则的学习，并通过对故障注入信息以及多智能体仿真子系统状态的监测，记录RBC切换场景的仿真日志，再利用决策树算法构造决策表并进行学习，得出RBC切换场景的风险耦合规则；
所述GUI显示子系统，用于完成多智能体仿真场景的可视化，绘制各个智能体以及智能体所处的环境。
2.根据权利要求1所述的一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，其特征在于：所述控制台子系统分别与故障注入子系统和多智能体仿真子系统建立双向通信；提供控制界面供用户对多智能体仿真子系统的仿真进程和仿真参数进行控制，并对故障注入子系统注入的故障数量进行选择，并提供显示界面，供用户观察多智能体仿真子系统的状态、动作情况以及故障注入子系统注入的故障信息。
3.根据权利要求1所述的一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，其特征在于：所述的多智能体仿真子系统基于Mason仿真平台建立，共包括五个智能体模块，五个智能体共同协作描述高铁列控系统RBC切换场景。
4.根据权利要求1所述的一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，其特征在于：所述的故障注入子系统用于读取并解析RBC切换场景故障模式库中的故障模型，在控制台子系统的命令下，选择故障模型进行组合，并将组合得到的故障模型注入到多智能体仿真子系统中。
5.根据权利要求1所述的一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，其特征在于：所述风险耦合规则学习子系统分别与多智能体仿真子系统和故障注入子系统间建立单向通信，从故障注入子系统采集故障注入信息，从多智能体仿真子系统采集故障注入后仿真子系统各个模块的状态和反应情况，得到系统仿真日志；并在故障注入全部结束后，调用C4.5决策树算法对系统仿真日志进行学习，得到风险耦合规则。
6.根据权利要求1所述的一种高铁列控系统RBC切换场景风险耦合分析平台，其特征在于：所述的GUI显示子系统与多智能体仿真子系统间存在单向通信，并基于Mason平台可视化描述仿真子系统中每个智能体模块以及它们所处的环境。
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