【摘 要】
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基于车车通信的列车自主运行系统（Train Autonomous Circumambulation System,简称TACS）已经成为最新的列车智能控制系统。这种控制系统能够实时检测车与车之间的位置变化,从而实现车车间的管理和自主控制。与传统基于通信的列车控制（Communication-based Train Control,简称CBTC）系统中的车地通信技术相比,TACS系统具有更加精简的轨
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基于车车通信的列车自主运行系统（Train Autonomous Circumambulation System,简称TACS）已经成为最新的列车智能控制系统。这种控制系统能够实时检测车与车之间的位置变化,从而实现车车间的管理和自主控制。与传统基于通信的列车控制（Communication-based Train Control,简称CBTC）系统中的车地通信技术相比,TACS系统具有更加精简的轨旁设备,有效的缩短了列控系统的通信时长,减少了列车的行进间距,提高了列车的运行效率,同时也可观的降低了运营的维护成本,为城市轨道交通的发展带来了极大的突破。TACS系统作为典型的安全攸关系统,列车运行时的安全性是非常关键的,因此如何保障和验证系统安全性是至关重要的。基于车车通信的TACS系统,相对于传统车地通信模式具有两种突出的特性:不确定性和时空特性。更加频繁的列车通信使系统运行环境更为复杂多变,其中来自环境的不确定风险也随之加大,因此对列控系统的安全风险研究至关重要。然而当下的安全风险研究更多集中在车辆交通风险预测,轨道交通方向的风险预测十分稀少,且多依赖于专家知识和概率分析,无法达到实时风险预测的目的。同时,TACS系统便捷高效的车车通信模式缩短了列车间的行进距离,减少了系统通信的反应时间,这使得列车的时空行为更加密集。而目前的时空研究更多集中在时空逻辑,随着系统时空行为的改变,时空逻辑无法应对列车间实时的动态变化,进而无法有效保障系统安全运行。为解决上诉问题,本文从形式化方法的角度,针对TACS系统不确定性和时空特性两种重要特性,对其进行形式化建模和验证,定量分析其系统性质,达到验证其安全性的目的。主要贡献如下:（1）针对TACS系统所处的不确定运行环境,提出了一种安全风险预测方法。该方法考虑了列车运行风险状态的不均衡情况,基于一个LSTM循环神经网络作为模型框架,能够实现对系统实时的安全风险预测。（2）针对TACS系统突出的运行时不确定性和时空行为,提出了一种新的参数化时空建模语言StHML（p）。该建模语言通过添加时空元素和输入安全风险预测结果参数,对TACS系统进行建模,并随着列车的动态运行对系统的安全性进行定量分析。（3）为实现对TACS系统的定量分析,提出了一种基于模型转换的方法。该方法包含一个模型转换算法及其对应的映射规则,可以将StHML（p）转变成随机混成的自动机网络。通过将风险的预测情况传递到模型,进而使用统计模型检查器UPPAAL-SMC进行定量分析系统性质。本文以TACS系统的运行场景为例,说明了参数化建模语言StHML（p）和安全风险预测模型在列车运行时的具体应用,并结合系统性质,定量分析系统在不同条件下的运行安全性。
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