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原文传递基于自主感知的列车完整性检测方法研究

论文题名：	基于自主感知的列车完整性检测方法研究
关键词：	列车运行控制系统;列车完整性;检测系统;安全风险
摘要：	铁路交通作为国民经济发展的“大动脉”，具有全天候、运量大、安全准时、单位运量价格及耗能低等诸多优点，目前在中国承担着重要的运输作用。为了保障列车在途运行安全，必须保证列车所有车厢在物理上通过车钩连接在一起，列车完整性检测是在列车运行过程中确保列车的完整而进行的检查。列车完整性监测系统作为列车运行控制系统的重要组成部分，列车完整性检测手段从基于地面设备转变为基于车载设备的自主检测方式是面向中国中西部中低密度线路的列车运行控制系统和下一代列车运行控制系统的一致发展方向，也是目前亟待解决的问题。　　本文立足于列车完整性检测问题，结合列车完整性监测系统的不同应用背景首先进行了列车完整性检测的需求建模分析;针对用于列车完整性检测的列车列首及列尾的运行状态的自主感知问题，形成基于数字轨道地图的列车自主定位状态估计方法;在列首及列尾的自主感知信息基础上面向列车完整状态和分离状态下的列车运动状态模型建立列车完整性检测模型学习及决策方法;基于不确定性概率模型检验方法对自主感知信息用于列车完整性检测的安全风险进行了量化分析。基于论文的研究工作，主要取得了以下创新成果: 　　(1)提出了基于自主感知的列车完整性检测需求模型。根据不同的系统应用背景，基于时序分析的列车安全接近的思想计算列车完整性检测时效性模型;根据列车完整性监测系统失效风险及其风险消减需求计算列车完整性检测风险分配模型。该模型为不同应用背景下的基于自主感知的列车完整性检测提出了性能要求。　　(2)提出了数字轨道地图辅助的列车运行状态估计算法。构建了数字轨道地图信息辅助列车运行状态概率估计模型，基于状态滤波的思想建立期望传播框架下的列车运行状态最优估计方法。该方法进一步提高了列车运动状态估计准确性，为列车完整性决策提供了更加准确的列车自主感知信息。　　(3)提出了基于混合贝叶斯学习的列车完整性决策方法。构建了列车列首及列尾相对运行状态的混合动态线性系统模型，基于混合贝叶斯学习分别进行系统模型参数的学习;计算列车完整性状态的后验概率最大似然解，实现列车完整性状态的准确决策，降低了列车完整性检测方法在列车实际运行环境中不确定性噪声下的误检率。　　(4)提出了列车完整性检测不确定性概率模型检验方法。针对自主感知信息的不确定性因素，提出不确定性概率模型检验方法对列车完整性检测中的系统部件及属性的功能安全特性进行分析及验证。该方法解决了系统设备设计研发阶段难以在系统运行中的随机故障条件下的安全风险分析及验证问题。　　论文利用列车实际现场运行数据并结合多层次状态迁移仿真分析手段，验证了本文提出的相关模型算法的有效性，其成果可为面向中国中西部中低密度线路的列车运行控制系统和下一代列车运行控制系统中的列车完整性自主检测设备的研发与设计提供较高的理论参考价值。
作者：	李四辉
专业：	交通信息工程及控制
导师：	闻映红
授予学位：	博士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2017
正文语种：	中文