CTCS-N等级转换场景形式化建模与验证

新型列车控制系统的车载设备承担更多地面设备的功能,其功能测试主要是以现场测试为主,费时费力,构建满足系统功能与性能需求的模型有助于保证列车在线路上安全、高效地运行,因此针对新型列控系统提出一种基于时间自动机的形式化建模与验证的方法。首先,选取等级转换场景为主要建模场景,提取规范中的功能与性能需求,梳理信息交互图,基于UPPAAL建立车载设备、应答器、临时限速服务器、无线闭塞中心的时间自动机模型;然后,使用模拟器进行模型的仿真,生成对应的消息顺序图;最后,以自动机语言为基础,验证正常模式和故障模式下车载设备转换是否满足要求。验证结果表明:所建立的模型满足等级转换场景的需求,其功能符合对应的技术规范,证明了该形式化建模的可行性,为新型列控系统测试、其他场景或功能的建模与验证提供了参考。

高速铁路智能CTC多区段列车运行协同调整方法研究

为破解调度集中系统(CTC)在多区段调整方面的技术瓶颈,支撑智能高铁2.0时代多线成网运营的智能化行车调度运用场景,梳理并分析现阶段CTC智能调整方面的研究成果及问题,明确了调度管理边界及CTC系统边界将长期存在的客观性,从模型构建、动态协同联盟定界机制、求解算法等方面对多区段调整方法进行探讨。立足于CTC系统现状及规划实施的智能化技术路线,从多区段调整业务主体、信息存储、相关信息综合利用技术、动态信道分配等方面,分析CTC承载多区段调整业务的可行性及技术研究路线。分析研究结果表明:基于智能CTC的多区段列车运行协同调整方法研究具有较强的可行性和紧迫性。分析过程及相关结论对大范围智能行车调度的深入研究具有参考价值。

基于QRNN-CTC的中文语音识别声学模型

针对卷积神经网络(CNN)在语音识别中处理时序能力不足和循环神经网络(RNN)在语音识别中模型复杂度较高、训练慢的问题,提出一种新的基于准循环神经网络和连接时序主义(QRNN-CTC)的声学模型。该模型既降低了参数量,又保证了一定的时序间循环能力,利用CTC来实现输入序列和标签自动对齐,在训练时引入dropout防止过拟合。在Thchs-30数据集上的实验结果表明,QRNN-CTC比CNN-CTC相对错误率降低9.8%,最终词错误率为23.8%,训练时间为LSTM-CTC的一半。

基于注意力机制语谱图特征提取的语音识别

针对连接时序分类模型需具有输出独立性的假设,对语言模型的依赖性强且训练周期长的问题,提出一种基于连接时序分类模型的语音识别方法.首先,基于传统声学模型的框架,利用先验知识训练基于注意力机制的语谱图特征提取网络,有效提高了语音特征的区分性和鲁棒性;其次,将语谱图特征提取网络拼接在连接时序分类模型的前端,并减少模型中循环神经网络层数进行重新训练.测试分析结果表明,该改进模型缩短了训练时间,有效提升了语音识别准确率.

基于GSM-R/CTCS的列车控制系统形式化描述和建模

GSM-R/CTCS的CTCS4级标准是一种基于移动闭塞系统和无线通信的列车控制系统,该标准的实施能够缩短列车之间的追踪间隔距离,提高区间通过能力,适合各种类型、各种速度的列车使用,其中无线通信是关键技术。考虑GSM-R出现的通信问题,给出Petri网表示的列车与地面设备无线通信模型和系统行为描述。

基于UML的CTCS-3级列控系统运营场景分析方法研究及应用

CTCS-3级列控系统是典型的安全苛求系统,而对于安全苛求系统来说,系统需求规范中的安全隐患是最致命的。CTCS-3级列控系统的需求规范由14个运营场景来描述,因而以运营场景为单位,对规范进行分析与研究是合理的,并且是必要的。以UML和CSP为基础,提出一套适用于CTCS-3级列控系统运营场景的分析和验证方法,并以"RBC切换"场景为例,运用该方法分析了其活性、死锁、活锁、确定性和部分安全性。

CTCS-3级列控系统规范的建模与形式化验证方法研究

CTCS-3级列控系统规范是CTCS-3级列控系统设计与开发的基础,是实现互联互通以及确保系统高效率与安全性的关键环节。然而,依靠经验与直觉制定的规范不可避免地存在某些漏洞或者安全隐患,因此对CTCS-3级列控系统规范进行建模与形式化验证显得十分必要。本文提出CTCS-3级列控系统规范建模与形式化验证方法,此方法的特点是能够在系统规范、模型、验证工具以及验证结果之间建立一条跟踪链,从而始终保证系统规范、模型及程序代码之间的一致性。结合笔者运用此方法对CTCS-3级列控系统规范建模与形式化验证的实践,证明这种方法是可行的、高效的。

CTCS-3级列控车载设备高速适应性关键技术

从CTCS-3级列控系统工程建设角度出发,对包括基于多路速度传感器数据融合的测速测距策略、列车制动模型及CTCS-3/CTCS-2级动态转换机制等CTCS-3级列控车载设备高速适应性关键技术进行研究。根据不同类型测速传感器的特点,采用车轮速度传感器与雷达相结合的方式实现列车速度的安全测量,并运用联合卡尔曼滤波理论提出基于多路传感器数据融合的测速测距算法策略。结合列车移动体的控制特点,在国际铁路联盟UIC 544—1标准的基础上,提出1种改进的分段式减速度计算的列车制动模型,可兼顾行车安全和效率。针对列车运营模式的兼容性与可靠性,采用兼容CTCS-3级和CTCS-2级的双模冗余设计,使CTCS-3级列控车载设备同时具有CTCS-3级控车功能和CTCS-2级控车功能,并通过输入信息共享和等级转换时信息交换等技术手段,实现CTCS-3/CTCS-2级之间的平滑动态转换。研究成果已在武广高速铁路上实施,满足了列车高速安全运行的要求,并提高了等级转换时的列车运行效率和旅客舒适度。

CTCS风险严重度组合权重和云模型评价方法

为准确评价中国列车运行控制系统(CTCS)风险严重度等级,考虑到CTCS风险的模糊性和随机性,在专家打分法基础上,开发一种基于组合权重和云模型的列控风险严重度评价方法。首先,建立风险严重度评价指标体系,采用层次分析法(AHP)和熵权法计算评价指标的组合权重;其次,给出风险严重度等级标准云模型和综合评价云模型的计算方法和依据云相似度来确定风险严重度等级的方法;最后,以兰州铁路局某列控中心管辖范围内轨道电路红光带为例,用所开发的方法计算其风险严重度等级。结果表明,其风险严重度等级为非常严重的,与用模糊综合评价方法得出的结果相同。

基于UML与CPN的CTCS-3级列控系统建模与验证方法研究

CTCS-3级列控系统安全功能极其复杂,为保障其正常运转,有必要对列车运行控制系统的建模与验证进行深入研究。在分析了UML建模图和有色Petri网优缺点的基础上,提出了UML和有色Petri网(CPN)相结合的建模与验证方法,并应用在CTCS-3系统中,对CTCS-3级列控系统的建模与验证具有积极的研究意义。

CTCS-3级列控系统车地交互流程形式化建模与验证

正在建设的时速300 km/h以上的高速铁路已采用CTCS-3级列车运行控制系统.车地信息交互流程是影响CTCS-3级列控系统的效率、可靠性和安全性的主要因素之一.基于时间自动机理论对车地交互流程进行建模与验证具有重要意义.首先将车地交互流程分为4个典型的子流程:任务启动流程、正常行车流程、RBC切换流程和任务结束流程,然后针对这些子流程建立无线闭塞中心(RBC)、车载设备(ATP)和铁路专用移动通信网(GSM-R)的时间自动机网络模型,最后利用时间自动机模型验证工具UPPAAL进行仿真分析,验证了CTCS-3级列控系统的车地交互流程的安全性和受限活性.

基于多分辨率建模的CTCS-3级列控系统仿真支撑技术

列车运行控制系统是一个实时分布式的复杂系统,针对不同的应用目的和系统生命周期的不同阶段、不同的人员对列车、车载设备、地面设备、车-地信息交互过程等的侧重点和细节层次的不同,论述了基于多分辨率建模的仿真支撑技术及应用.系统论述了基于多分辨率的建模理论和方法、分布式仿真中聚合解聚问题和多分辨率模型并发运行时的解决方案,解决不同分辨率模型并发时的耦合一致性问题.设计基于HLA的分布式、交互式仿真体系结构,研究基于不同等级多分辨率的仿真支撑技术.

CTCS-3级列控系统RBC切换过程分析

RBC根据轨道电路、联锁进路等信息生成行车许可,通过GSM-R无线通信系统传输给车载设备。受单套RBC控制能力限制,在相邻RBC控制范围的边界处必须实现对列车控制权的安全可靠切换。分别对车载设备采用2部或1部车载电台时的RBC切换过程进行了深入分析,并在详细分析RBC切换过程的基础上,用着色Petri网的支持工具CPNTools对该过程进行了形式化建模,对所建立的模型进行了仿真,对用自然语言描述的RBC切换过程进行了形式化表示和验证。

CTCS-3级列控系统规范建模与验证

结合统一建模语言UML与符号模型检验SMV形式化方法,提出需求规范严格建模和验证方法。利用需求管理工具,保证了模型和规范的一致性和对规范的覆盖性,同时实现了规范验证结果对模型、转换规则和规范的跟踪。给出了CTCS-3级列控系统严格建模与验证的方法体系和流程,并以CTCS-3级列控系统需求规范中的模式转换部分为例,说明了规范的建模、验证和分析过程。

多分辨率建模在CTCS-3级列控系统车载设备仿真与测试中的应用

针对CTCS-3列控系统的车载设备仿真与测试过程中,多数信息需要以图形界面的形式呈现出来,而显示界面牵涉到的信息量十分巨大的问题,提出在构建整个显示系统之前采用多分辨率建模的方法,将系统进行合理的分割和规划,使整个系统层次清晰,最后通过LabView进行系统仿真。实验结果表明,通过该方法设计的图形界面有效地减轻了技术人员的工作强度,能将重点内容放在测试关心的地方。

混合CTC/attention架构端到端带口音普通话识别

针对普通话语音识别任务中的多口音识别问题,提出了链接时序主义(connectionist temporal classification,CTC)和多头注意力(multi-head attention)的混合端到端模型,同时采用多目标训练和联合解码的方法。实验分析发现随着混合架构中链接时序主义权重的降低和编码器层数的加深,混合模型在带口音的数据集上表现出了更好的学习能力,同时训练一个深度达到48层的编码器—解码器架构的网络,生成模型的表现超过之前所有端到端模型,在数据堂开源的200 h带口音数据集上达到了5.6%字错率和26.2%句错率。实验证明了提出的端到端模型超过一般端到端模型的识别率,在解决带口音的普通话识别上有一定的先进性。

基于概率模型检验的CTCS-3级无线通信建模与分析

CTCS_3级列控系统的无线通信系统是一个复杂、随机的分布式系统,无线通信系统为列控系统车载和地面设备提供安全相关信息交互,因此采用正确有效的方法对其进行建模和可靠性分析具有重要意义.本文根据GSM_R网络的QoS要求,建立了无线通信系统的概率模型,采用概率模型检验工具PRISM对概率模型进行描述和可靠性分析,计算了无线通信系统的稳态概率,并分析了不同速度条件对无线通信的可靠性的影响.结果表明,当无线小区平均间距为3 km,列车运行速度为300 km/h时,无线通信系统处于已连接状态的概率为0.991;随着列车运行速度的增大,无线通信系统处于已连接状态的概率下降.

基于失效日志的CTCS-3级列控车载子系统需求错误所致的失效致因分析

CTCS-3级列控系统的复杂性使得某些需求错误难以发现,从而导致系统失效,需要结合失效事件的日志记录反向分析出需求的错误。本文采用基于模型检查的方法,首先利用时间自动机建立CTCS-3级列控车载子系统需求的模型,同时利用失效事件中的记录数据建立描述失效事件过程的事件模型,然后对系统模型和事件模型的组合模型使用UPPAAL工具进行模型检查,验证不通过给出的反例描述了失效事件中系统的行为,对此进行分析可以找到系统需求中的错误并据此对系统进行修改。本文以CTCS-3级列控系统中列车异常紧急制动的真实事件为例,分析了因为需求不充分而导致的系统失效致因,并对解决方案进行了验证。

基于BLSTM和CTC的藏语语音识别

随着深度学习理论的兴起,BLSTM-CTC模型成为目前主流的语音识别声学模型之一.本文借鉴国内外语音识别框架,结合藏语言文字特点,提出基于BLSTM-CTC模型的藏语语音识别方法.该方法以识别非特定人藏语连续语音为目标,通过提取语音的MFCC特征参数,建立了以音素为建模单元的藏语语音声学模型.在不同建模单元下LSTM-CTC模型和BLSTM-CTC模型的对比实验表明,该方法能够充分利用上下文信息,具有较强的建模能力和语音识别效果.

基于多数据源的CTC调度台工作负荷研究及评定

为准确划分CTC调度台的繁忙程度,提出了一种通过CTC调度台的基础数据对调度台进行划分的方法。参照工作负荷研究中常用的方法,即主观评价法和任务分析法,结合统计学方法中的聚类分析,对某铁路集团有限公司中的17个CTC调度台进行繁忙程度划分。为有效地划分繁忙度,首先,在任务分析法详细分析工作内容的基础上,通过相关分析和回归分析探讨基础数据和工作负荷的关系;然后,基于调度台的基础数据,采用聚类分析中的K-means聚类算法对CTC调度台的工作负荷进行繁忙度划分;最后通过对CTC调度员心理负荷和工作压力的主观评价数据的方差分析来验证聚类划分调度台繁忙度的科学合理性。结果表明:聚类分析后的繁忙、普通和轻松台之间在主观评价工作负荷上都有显著差异。