茍晨曦，蔡伯根，苗 揚

(1.北京交通大學 電子信息工程學院，北京 100044；2.北京工業(yè)大學 機械工程與應用電子技術學院，北京 100124)

列控系統(tǒng)的內部可以分為若干層次，每一個層次的運作形式都不相同，從建模仿真的需求角度，對于每一層次系統(tǒng)結構和系統(tǒng)機理，關心的角度和詳細程度也不同，多分辨率建模方法能夠根據(jù)其需求給出對模型不同角度、不同層次的解釋，因此利用多分辨率建模方法，可以構建滿足宏觀及微觀需求的列車運行控制系統(tǒng)仿真模型。

20世紀80年代中期，DAVIS P K[1]等提出了變分辨率建模(Variable-Resolution Modeling)和跨分辨率建模(Cross-Resolution Modeling)的概念，之后對其進行完善，將名稱更改為多分辨率建模MRM(Multi-Resolution Modeling)[2]，并對多分辨率建模進行了一些開創(chuàng)性的研究。認為多分辨率建模是指為同一現(xiàn)象建立具有不同分辨率的一個模型、一個集成的模型族或是二者的組合[3]。

多分辨率模型的一致性問題是多分辨率建模研究的重要內容。廣義的一致性具有多重含義，諸如：模型和真實世界間的一致性、仿真模型和數(shù)學模型之間的一致性、同一實體不同模型之間的一致性[4-7]。在多分辨率建模理論中，一致性主要是指描述同一實體不同分辨率模型之間的一致性[8-10]。

文獻[11-13]基于優(yōu)化理論，構建合適的模型參數(shù)集合，以實現(xiàn)模型間的一致性維護。文獻[14]提出在進行一致性分析時，只需分析影響模型可信性和對模型之間協(xié)作有影響的因素。文獻[15]分析了一致性問題的產(chǎn)生原因，提出采用模型間修正、增加系統(tǒng)記憶性、優(yōu)化建模方法等思想來解決多分辨率模型的一致性問題。

總體來說，現(xiàn)在普遍都是關于多分辨率模型一致性問題的文字敘述，有一定的指導意義，但缺乏對于多分辨率模型一致性問題的深入研究，也沒有提出與列控系統(tǒng)建模需求相結合的保證模型一致性的方法和手段。本文提出了適用于列控系統(tǒng)多分辨率模型輸出信息的一致性維護方法。通過本體映射，可以獲得不同分辨率模型輸出信息中能夠定量比較的統(tǒng)一化元素。當在仿真過程中發(fā)現(xiàn)輸出信息的映射元素不一致時，應用一致性維護方法進行數(shù)據(jù)修正，并重組得到新的修正后的輸出信息。將列控系統(tǒng)多分辨率模型的輸出信息進行映射處理，得到需要進行一致性維護的元素。為了分析這些元素一致性的重要程度，提出了基于AHP的模型輸出一致性評價方法，為列控系統(tǒng)多分辨率建模的進一步發(fā)展提供支撐。

1 模型輸出信息一致性維護方法

一般情況下，維護多分辨率模型系輸出結果的一致性都是針對模型系的輸出數(shù)據(jù)或狀態(tài)輸出數(shù)據(jù)進行維護，由于數(shù)據(jù)可以直接用于比較，便于量化進行一致性評估以及有針對性的維護。在列控系統(tǒng)多分辨率模型中，需要進行一致性維護的是多個或單個列車與地面子系統(tǒng)以及其他設備的互聯(lián)互通互操作信息，這種信息中不僅涉及數(shù)據(jù)傳輸，更多的是信息傳輸。因此，首先應對兩個需要進行一致性判別的信息分別進行映射，得到一個可以進行比較的信息元素；再判斷是否存在一致性維護的必要性，若存在，則分析不一致的成因，對信息進行一致性維護。一致性維護的過程如圖1所示。

圖1 一致性維護的過程

1.1 基于本體映射的模型輸出信息統(tǒng)一化映射方法

對于列控系統(tǒng)多分辨率模型系的輸出一致性來說，不同層次模型的輸出必然不同，但是，不同分辨率模型輸出的信息在某個程度上語義邏輯是一致的。因此，需要基于本體映射理論，對來自于不同分辨率模型輸出的信息，利用已有的知識、數(shù)據(jù)和它們的轉化成果，將信息映射到數(shù)學層面上進行表示。

解讀信息，將信息分為以下幾部分：時間、對象、操作行為、行為時間。這種本體劃分思想只是一個最基礎的劃分思想，通過本體劃分，可以找出信息內部的核心部分，即內容。在對信息進行本體劃分之后，得到的信息內容基于描述邏輯的方法，構建基于描述邏輯的信息特征庫，以保證映射的正確性和映射結果的一致性。一般的信息內容中，包括顯性的直接表述某種行為或是某種特征的部分，也包括隱性的暗含有某種因果關系或是邏輯推理關系的部分，因此，在基于描述邏輯的信息映射過程中，首先將信息映射的步驟分為兩部分：顯性(T)和隱性(A)。顯性類T中包含的元素定義為Atom，這些元素的描述定義是直接從信息本體中得到的，是顯而易見的。對于顯性類T中的元素進行邏輯運算，就能夠得到某些邏輯上隱藏的或是只存在于信息產(chǎn)生過程中的內容，得到的隱性元素構成了隱性類A。最終得到的基于描述邏輯的信息映射結果庫命名為K。對信息進行本體映射的過程如圖2所示。

圖2 對信息進行本體映射的過程

在圖2中，信息的本體劃分和信息特征庫的建立是需要人工根據(jù)實際信息的情況及分析需求進行定義設置的。信息轉換的整個過程用函數(shù)表示為：

(1)本體劃分

f(Info)→{O1，O2，…}

式中：Info為信息本身；Oi為存在于該信息中的本體定義。將信息Info中包含的所有本體{O1，O2，…}記為OS。

(2)本體映射

O(Info，OS)→{O1(Info)，O2(Info)，…}

式中：Oi(Info)為信息Info在Oi本體定義中的映射數(shù)值，得到了信息中包含顯性原子的Atom組合，將這些顯性元素的定義及其映射數(shù)值的組合記為EI。

(3)邏輯推理

L(EI)→{HInfoi}

式中：HInfoi為根據(jù)顯性元素信息得到的一個隱性的信息內容。

(4)隱性信息處理

將得到的每個隱性信息HInfoi經(jīng)過再次映射處理，得到隱性信息映射元素Atom的集合，記為HI。

將得到的顯性和隱性映射結果進行合并，也就是該信息經(jīng)過本體映射的映射結果為

EI∪HI=M

1.2 模型輸出一致性維護策略

通過對兩個不同信息的一致性進行判斷，確定不一致的映射項，需要根據(jù)映射項的類型以及映射項的特征，確定正確的模型輸出結果，作為一致性維護的目標，進行一致性維護。對于定義狀態(tài)、性質或對象的映射項，一致性類型只存在0或1，即一致或是不一致；而對于定義數(shù)據(jù)的映射項，則需要通過一致性維護，將不同分辨率模型得到的輸出信息與該映射項上輸出數(shù)據(jù)之間的誤差維持在容許范圍內。

因此，在一致性維護問題上，首先要對來自不同分辨率模型輸出信息的不一致映射項進行區(qū)分，確認出現(xiàn)不一致映射項的一致性類型。其次，在確定了不一致映射項的情況下，結合系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)以及經(jīng)驗數(shù)據(jù)，判斷不一致的成因。最后，當確定了不一致的成因之后，有針對性地進行一致性維護算法，使模型在仿真運行過程中能夠盡量平和地進行一致性調整。一致性維護的過程如圖3所示。

圖3 一致性維護流程圖

2 基于AHP的模型輸出信息元素重要性評價方法

在對于信息元素權重進行判斷的過程中，根據(jù)不同的建模需求，需要對于各個映射項的權重進行判斷，在兩兩比較的過程中，引入了模糊的概念，即使用FAHP方法來確定各個映射項的權重。通過結合來自不同用戶、專家、學者的經(jīng)驗對映射項進行兩兩比較，進行模糊一致處理。

首先，確定所有相關映射項，建立映射項比對矩陣，令多個專家進行比較打分，打分標準見表1。

表1 評價標準

獲得來自于s位專家的s個比較矩陣為

( 1 )

由于評價矩陣只有一個層次，因此，對得到的每一個來自專家的映射項比對矩陣進行一致性檢驗，計算矩陣的隨機一致性比率為

( 2 )

在文獻[16]中，對應階數(shù)矩陣的隨機一致性指標見表2。

表2 隨機一致性指標

一般來說，矩陣的隨機一致性比率CR<0.1，表明該矩陣有滿意的一致性。

基于專家的比較矩陣，可以求得中值y，即s位專家對于映射項mi與mj的重要性評價的中值，該中值不是指所有專家評分和的平均值，而是指乘積的開方值，即

( 3 )

從而得到權重的中值矩陣，同樣，也需要對該中值矩陣分別進行一致性校驗。當矩陣有滿意的一致性之后，進行下一步計算。應用文獻[16]中提到的最小二乘法，得權重ωi為

( 4 )

可以得到權重的綜合評價矩陣W=[ωi]。從而可以定量地得到不同信息在各個映射元素的一致性重要程度的定量評價結果。

3 列控系統(tǒng)多分辨率模型輸出信息的一致性映射

列控系統(tǒng)多分辨率模型中，最主要的信息流程就是車地通信過程，在車地通信過程中有很多信息，其中最主要的、也是使用最頻繁的就是控車信息。不同分辨率層次的列車控制模型系輸出的控車信息的對象以及數(shù)據(jù)精度都不相同，較高分辨率層次的模型系輸出的控車信息一般針對單一列車甚至是車載設備，而較低分辨率層次的控車信息一般是針對多個列車，當出現(xiàn)不同分辨率列車運行模型并發(fā)運行的情況時，為了保證仿真系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性，需要進行一致性監(jiān)控，并在必要時進行一致性維護。

實現(xiàn)中考慮的控車信息主要為列車在區(qū)間運行過程中的行車許可信息，也就是列車層分辨率層次的RBC通過GSM-R網(wǎng)絡向列車發(fā)送的行車許可MA(Moving Authority)，在模型仿真的設計及實現(xiàn)過程中，均按照CTCS-3級列車運行控制系統(tǒng)的標準規(guī)范，行車許可的標準消息形式見表3。其中，T_TRAIN為控車行為的對象，即對應的列車編號；C3級行車許可對應的是規(guī)范中定義的信息包15。

表3 行車許可的標準消息形式

對于列車層分辨率層次中地面對于單車的控車信息進行一致性映射，可以得到的顯性原子信息見表4。

表4 單車控車信息的顯性原子信息

續(xù)上表

對得到的顯性原子信息進行處理，結合應答器報文和列車當前運行狀態(tài)，可以獲得的隱性原子信息見表5。

表5 單車控車信息的隱性原子信息

獲得了較高分辨率層次的列車層顯性和隱性原子信息，并進行一致性維護，同樣將位于較低分辨率層次列控系統(tǒng)的輸出信息進行映射處理。

將兩個分辨率控車信息映射得到的原子信息進行對應，找出相關的原子信息進行比較。為了描述方便，用A，B，C表示三列同向的列車，其中B車為較高分辨率的列車，A車和C車為較低分辨率的多車模塊中的兩列列車，A車為B車的前車，C車為B車的尾車。在較低分辨率的多車模型中，增加一列虛擬列車B′，令B′車的狀態(tài)數(shù)據(jù)及運行時刻表與B車完全相同。則可以進行比較的原子信息見表6。

表6 不同分辨率的原子信息比較

續(xù)上表

4 列控系統(tǒng)多分辨率模型輸出信息元素重要性評價

由專家對所有相關映射項進行比較打分，根據(jù)第3章內容可以看出，在模型仿真中，核心的相關映射項包括：高分辨率車的里程值區(qū)間、前車的里程區(qū)間、臨時限速信息、高分辨率車的里程值以及高分辨率車的運行狀態(tài)。從而得到來自3位專家的3個比較矩陣為

經(jīng)過一致性檢驗，計算矩陣的隨機一致性比率CR均小于0.1，表明該矩陣有滿意的一致性。從而得到權重的綜合評價矩陣為

矩陣的隨機一致性比率CR=0.024<0.1，表明該矩陣有滿意的一致性?？梢缘玫綑嘀氐木C合評價矩陣為

W=[0.193 0.062 0.099 0.153 0.493]

可以定量得到不同信息(高分辨率車的里程值區(qū)間、前車的里程區(qū)間、臨時限速信息、高分辨率車的里程值以及高分辨率車的運行狀態(tài))在各個映射項的一致性定量評價結果。

可以看出，對于仿真的準確性而言，最需要保持一致的是高分辨率車的運行狀態(tài)，其次是高分辨率車的位置區(qū)間。在一致性維護過程中，為了提高仿真速度，可以省略維護其他次要信息的一致性，只需要維護個別重要信息的一致性，也能保證模型的準確性。

5 列控系統(tǒng)多分辨率模型一致性維護仿真

將列控系統(tǒng)多分辨率模型進行仿真，為了比較兩個不同分辨率模型之間的一致性，特采用不同分辨率模型描述同一列列車的運行過程，也就是多分辨率模型的并發(fā)運行。執(zhí)行的運行計劃見表7。

表7 多分辨率模型一致性維護功能仿真測試計劃

為了體現(xiàn)多分辨率模型的不一致問題，特向仿真模型中的較高分辨率模型插入事件，并屏蔽較高分辨率模型向較低分辨率傳輸?shù)氖录嚓P數(shù)據(jù)，從而使得較高分辨率與較低分辨率模型出現(xiàn)嚴重的不一致。該事件描述為：由于站內進路問題，G002在K1106+228處臨時停車3 min，臨時停車命令由RBC下達。

觀察模型的仿真輸出，運行結果如圖4所示。

圖4 不一致的多分辨率模型并發(fā)運行結果

根據(jù)圖4可以看出，將不一致事件注入至某一特定分辨率層次模型中，并強制性地屏蔽不同分辨率模型間的交互數(shù)據(jù)，會產(chǎn)生不同分辨率模型運行結果不一致的情況。

圖4中，臨時停車事件已經(jīng)使得兩列列車追蹤運行的仿真結果出現(xiàn)了較大矛盾。因此，運行一致性維護方法，對列車控制模型的輸出進行一致性維護，維護后的結果如圖5所示。

圖5 一致性維護后的多分辨率模型并發(fā)運行結果

根據(jù)圖5可以看出，將不一致事件注入至某一特定分辨率層次模型中，并強制性的屏蔽不同分辨率模型間的交互數(shù)據(jù)，經(jīng)過對列車控制模型不同分辨率的模型輸出，也就是對控車信息進行一致性維護之后，不同分辨率模型列車運行結果的趨勢是一致的。并且位于較低分辨率的后車G003的運行也進行了相應調整。

6 結束語

本文針對列控系統(tǒng)多分辨率模型在非正常仿真運行過程中出現(xiàn)的模型輸出不一致問題，提出了基于本體映射的模型輸出信息一致性維護方法，及基于AHP的模型輸出一致性評價方法，并針對不同分辨率的控車信息、列車運行狀態(tài)信息進行了具體分析，對不同原子信息一致性的重要性進行了量化評價。

當然，這屬于特殊情況，一般在多分辨率模型并發(fā)運行的過程中，不同分辨率的模型間也時常會有信息交互，以保證模型并發(fā)運行的一致性。一致性維護手段作為一種保障措施，保證在不同分辨率模型間并發(fā)交互失效的情況下，模型的輸出結果依然保持基本一致，仿真運行后得到的結論也是統(tǒng)一的。

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