基于拓扑网络的广义城轨信号系统关键组分识别方法

信号系统作为城市轨道交通系统运营的大脑,其故障问题是导致城轨运营事故发生的关键因素之一。然而1个事故或者故障的发生往往不是单一的组分出现问题,而是多个组分间相互影响、互相作用的结果。因此其可靠性和安全性可能会受到系统关键组分特性的显著影响。通过调研分析广义城轨信号系统的构成、运营安全特性及影响要素集,并结合城轨信号系统组分间关系,构建了城轨信号系统拓扑网络模型,并利用改进的有限状态机对其进行优化,得到城轨信号系统安全特征拓扑网络模型。基于隐马尔可夫模型的风险文本抽取算法对其关键组分进行识别,最终得到111个信号系统关键组分,并与信号系统国家级风险文件中设备相关风险点清单进行对比,发现覆盖率较高,证明该研究提出的信号系统关键组分辨识方法合理有效。