Resilience Assessment Based on Bayesian Network for on-Board Subsystem of CTCS-3 Train Control System
-
摘要:
为弥补现有指标的不足，引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级（China train control system-3）列控车载子系统运行稳定性的测度指标. 提出了车载子系统韧性量化评估方法，构建了基于贝叶斯网络（Bayesian network, BN）的韧性评估模型，并定义了5种基于韧性的部件重要度指标；进一步利用贝叶斯网络双向推理功能，计算了车载子系统在不同扰动情景下的韧性及部件重要度指标. 研究结果表明：韧性可全面描述车载子系统抵御扰动和从扰动中恢复的能力，非常态事件扰动下，韧性与可用性指标存在明显差异；不同扰动情景下系统韧性明显不同，扰动发生时，车载子系统面临磁暴影响时的韧性为0.8017，而遭遇雷电时的韧性为0.8819，面临冰雪扰动时的韧性为0.9880；部件重要度存在情景依赖，同一部件在不同扰动情景下重要度排序可能不同，且可能随时间动态变化.
Abstract:To make up the deficiency of existing indexes, resilience is introduced as the operation stability index for CTCS-3 (China train control system-3) on-board subsystem under abnormal events. The quantitative evaluation method of on-board subsystem resilience is proposed, the resilience evaluation model based on Bayesian network (BN) is constructed, and five kinds of component importance indexes based on resilience are defined. The bi-directional reasoning function of Bayesian network is used to evaluate the resilience of on-board subsystem under different disturbances and calculate the component importance indexes. The results show that, the resilience index can fully describe the capability of on-board subsystem to resist disturbance or recover from disturbance, and under the disturbance of abnormal events, resilience and availability indexes have marked differences. Different disturbance scenarios lead to obviously different resilience. When disturbance occurs, the resilience of the on-board subsystem is 0.8017 when it is affected by magnetic storm, 0.8819 when it is affected by thunder, and 0.9880 when it is disturbed by snow and ice. The component importance depends on the scenario, specifically, the same component may be varied in the importance ranking in different disturbance scenarios, and may change dynamically with time.
-
图 2 非常态扰动事件下韧性与可用性指标的差异
Figure 2. Differences in resilience and availability indexes under abnormal disturbance events
图 3 基于GeNIe 2.0的车载子系统韧性评估模型
Figure 3. Resilience evaluation model of on-board subsystem based on GeNIe 2.0
图 7 不同扰动下车载子系统韧性的频率直方图
Figure 7. Frequency histogram of on-board subsystem resilience under different disturbances
表 1 不同扰动情景下部件参数取值
Table 1. Component parameter values under different disturbance scenarios
编号 名称 雷电 磁暴 冰雪 λi/h−1 μi/h−1 影响
程度$ \rho _{ei} $(t0) 影响
程度$\rho _{ei}$(t0) 影响
程度$\rho _{ei}$(t0) E1/E2 C2-CU1/C2-CU2 重要 10−3 ~ 10−2 重要 10−3 ~ 10−2 一般 10−4 ~ 10−3 1.20 × 10−5 2.0000 E3/E4 TCR1/TCR2 重大 10−2 ~ 10−1 重大 10−2 ~ 10−1 重要 10−3 ~ 10−2 2.30 × 10−6 2.0000 E5/E6 TIU1/TIU2 重要 10−3 ~ 10−2 重要 10−3 ~ 10−2 一般 10−4 ~ 10−3 2.10 × 10−5 2.0000 E7/E8 RTU1/RTU2 重要 10−3 ~ 10−2 重要 10−3 ~ 10−2 一般 10−4 ~ 10−3 1.80 × 10−5 2.0000 E9/E10 GSM-R1/GSM-R2 重要 10−3 ~ 10−2 重大 10−2 ~ 10−1 一般 10−4 ~ 10−3 1.45 × 10−8 2.0000 E11/E12 RS1/RS2 重大 10−2 ~ 10−1 重大 10−3 ~ 10−2 重大 10−2 ~ 10−1 1.20 × 10−5 2.0000 E13/E14 ATP-CU1/
ATP-CU2重要 10−3 ~ 10−2 重要 10−3 ~ 10−2 一般 10−4 ~ 10−3 1.49 × 10−5 2.0000 E15/E16 SDU1/SDU2 重要 10−3 ~ 10−2 重要 10−3 ~ 10−2 一般 10−4 ~ 10−3 2.50 × 10−9 0.2500 E17/E18 PROFIBUS1/
PROFIBUS2重要 10−3 ~ 10−2 重要 10−3 ~ 10−2 一般 10−4 ~ 10−3 6.00 × 10−6 0.0625 E19 BTM 重要 10−3 ~ 10−2 重大 10−2 ~ 10−1 一般 10−4 ~ 10−3 2.00 × 10−6 2.0000 E20 BTM ant 重大 10−2 ~ 10−1 重大 10−2 ~ 10−1 重要 10−3 ~ 10−2 7.00 × 10−8 0.2500 E21 DMI 重要 10−3 ~ 10−2 重要 10−3 ~ 10−2 一般 10−4 ~ 10−3 5.00 × 10−6 2.0000 
下载: 导出CSV
表 2 雷电扰动下部件重要度排序
Table 2. Component importance rankings under lightning disturbance
排序 t = 5000 h t = 5001 h t = 5002 h BI CI IP RAW RRW BI CI IP RAW RRW BI CI IP RAW RRW 1 E7 E7 E7 E7 E7 E7 E7 E1 E7 E1 E7 E7 E1 E7 E1 2 E9 E9 E9 E9 E9 E9 E9 E5 E9 E5 E9 E9 E3 E9 E3 3 E13 E13 E13 E11 E13 E13 E13 E7 E11 E7 E11 E13 E5 E11 E5 4 E11 E1 E1 E13 E1 E11 E1 E9 E13 E9 E13 E1 E7 E13 E7 5 E1 E11 E5 E1 E5 E1 E11 E13 E1 E13 E1 E11 E9 E1 E9 6 E3 E3 E11 E3 E11 E3 E3 E3 E3 E3 E3 E3 E11 E3 E11 7 E5 E5 E3 E5 E3 E5 E5 E11 E5 E11 E5 E5 E13 E5 E13 8 E15 E15 E15 E15 E15 E15 E19 E15 E15 E15 E15 E19 E15 E15 E15 9 E17 E17 E17 E17 E17 E17 E21 E17 E17 E17 E17 E21 E17 E17 E17 10 E19 E19 E19 E19 E19 E21 E15 E21 E19 E21 E19 E15 E19 E19 E19 11 E21 E21 E21 E20 E21 E19 E17 E19 E20 E19 E21 E17 E21 E20 E21 12 E20 E20 E20 E21 E20 E20 E20 E20 E21 E20 E20 E20 E20 E21 E20
下载: 导出CSV
表 3 磁暴扰动下部件重要度排序
Table 3. Component importance rankings under magnetic storm disturbance
排序 t = 5000 h t = 5001 h t = 5002 h BI CI IP RAW RRW BI CI IP RAW RRW BI CI IP RAW RRW 1 E7 E7 E7 E7 E7 E7 E7 E1 E7 E1 E7 E7 E1 E7 E1 2 E13 E13 E13 E9 E13 E13 E13 E7 E9 E7 E9 E13 E3 E9 E3 3 E9 E1 E1 E11 E1 E9 E1 E13 E11 E13 E11 E1 E5 E11 E5 4 E11 E9 E5 E13 E5 E11 E9 E5 E13 E5 E13 E9 E7 E13 E7 5 E1 E11 E9 E1 E9 E1 E11 E9 E1 E9 E1 E11 E9 E1 E9 6 E3 E3 E11 E3 E11 E3 E3 E11 E3 E11 E3 E3 E11 E3 E11 7 E5 E5 E3 E5 E3 E5 E5 E3 E5 E3 E5 E5 E13 E5 E13 8 E15 E15 E15 E15 E15 E15 12 E15 E15 E15 E15 E21 E15 E15 E15 9 E17 E17 E17 E17 E17 E17 E15 E17 E17 E17 E17 E19 E17 E17 E17 10 E21 E21 E21 E19 E21 E21 E17 E21 E19 E21 E21 E15 E21 E19 E21 11 E19 E19 E19 E20 E19 E19 E19 E19 E20 E19 E19 E17 E19 E20 E19 12 E20 E20 E20 E21 E20 E20 E20 E20 E21 E20 E20 E20 E20 E21 E20
下载: 导出CSV
表 4 冰雪扰动下部件重要度排序
Table 4. Component importance rankings under snow and ice disturbances
排序 t = 5000 h t = 5001 h t = 5002 h BI CI IP RAW RRW BI CI IP RAW RRW BI CI IP RAW RRW 1 E7 E7 E7 E7 E7 E7 E7 E1 E7 E1 E7 E7 E1 E7 E1 2 E9 E9 E9 E9 E9 E9 E9 E3 E9 E3 E9 E9 E3 E9 E3 3 E13 E13 E13 E11 E13 E11 E13 E5 E11 E5 E11 E13 E5 E11 E5 4 E11 E11 E1 E13 E1 E13 E11 E7 E13 E7 E13 E11 E7 E13 E7 5 E1 E1 E5 E1 E5 E1 E1 E9 E1 E9 E1 E1 E9 E1 E9 6 E3 E3 E3 E3 E3 E3 E3 E11 E3 E11 E3 E3 E11 E3 E11 7 E5 E5 E11 E5 E11 E5 E5 E13 E5 E13 E5 E5 E13 E5 E13 8 E15 E15 E15 E15 E15 E15 E19 E15 E15 E15 E15 E19 E15 E15 E15 9 E17 E17 E17 E17 E17 E17 E20 E17 E17 E17 E17 E20 E17 E17 E17 10 E19 E19 E19 E19 E19 E19 E15 E19 E19 E19 E19 E15 E19 E19 E19 11 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E17 E20 E20 E20 E20 E17 E20 E20 E20 12 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20 E20
下载: 导出CSV
-
[1] 宁滨,刘朝英. 中国轨道交通列车运行控制技术及应用[J]. 铁道学报,2017,39(2): 1-9.NING Bin, LIU Chaoying. Technology and application of train operation control system for China rail transit system[J]. Journal of the China Railway Society, 2017, 39(2): 1-9. [2] 邸丽清,袁湘鄂,王永年. CTCS-3级列控系统RAM指标评价方法研究[J]. 中国铁道科学,2010,31(6): 92-97.DI LIQING, YUAN Xiang’e, WANG Yongnian. Research on the evaluation method for the RAM goals of CTCS-3[J]. China Railway Science, 2010, 31(6): 92-97. [3] 张文韬,张友鹏,苏宏升,等. 基于动态故障树的CTCS-3级ATP系统可靠性分析[J]. 工程设计学报,2014,21(1): 18-26.ZHANG Wentao, ZHANG Youpeng, SU Hongsheng, et al. Reliability analysis on ATP system of CTCS-3 based on dynamic fault tree[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2014, 21(1): 18-26. [4] 苏宏升,车玉龙,张友鹏. 基于贝叶斯网络的CTCS-3级列控系统车载子系统可靠性评估[J]. 中国铁道科学,2014,35(5): 96-104.SU Hongsheng, CHE Yulong, ZHANG Youpeng. Dependability assessment of CTCS-3 on-board subsystem based on Bayesian network[J]. China Railway Science, 2014, 35(5): 96-104. [5] 张友鹏,杨金凤. 基于动态贝叶斯网络的CTCS-3级ATP系统可靠性分析[J]. 铁道学报,2017,39(7): 79-86.ZHANG Youpeng, YANG Jinfeng. Reliability analysis on ATP system of CTCS-3 based on dynamic Bayesian network[J]. Journal of the China Railway Society, 2017, 39(7): 79-86. [6] 苏宏升,豆晓东. 基于时变可靠度的高铁列控系统维修周期的确定方法研究[J]. 铁道学报,2017,39(5): 67-70.SU Hongsheng, DOU Xiaodong. Determination of maintenance period based on time-varying reliability of high-speed train control system[J]. Journal of the China Railway Society, 2017, 39(5): 67-70. [7] 江磊,王小敏,刘一骝,等. 基于动态贝叶斯网络的CTCS3-300T列控车载系统运行可靠性及可用性评估[J]. 铁道学报,2020,42(3): 85-92.JIANG Lei, WANG Xiaomin, LIU Yiliu, et al. DBN-based operational reliability and availability evaluation of CTCS3-300T onboard system[J]. Journal of the China Railway Society, 2020, 42(3): 85-92. [8] HOLLING C S. Resilience and stability of ecological systems[J]. Annual Review of Ecology and Systematics, 1973, 4(1): 1-23. doi: 10.1146/annurev.es.04.110173.000245 [9] ZHOU Y M, WANG J W, YANG H. Resilience of transportation systems:concepts and comprehensive review[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2019, 20(12): 4262-4276. doi: 10.1109/TITS.2018.2883766 [10] MURRAY-TUITE P M. A comparison of transportation network resilience under simulated system optimum and user equilibrium conditions[C]// Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference. Monterey: IEEE, 2006: 1398-1405. [11] HENRY D, EMMANUEL RAMIREZ-MARQUEZ J. Generic metrics and quantitative approaches for system resilience as a function of time[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2012, 99: 114-122. doi: 10.1016/j.ress.2011.09.002 [12] TWUMASI-BOAKYE R, SOBANJO J O. Resilience of regional transportation networks subjected to hazard-induced bridge damages[J]. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 2018, 144(10): 4018062.1-4018062.13. doi: 10.1061/jtepbs.0000186 [13] ZHOU L, CHEN Z H. Measuring the performance of airport resilience to severe weather events[DB/OL]. (2020-06-10)[2021-01-22]. https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102362 [14] ADJETEY-BAHUN K, BIRREGAH B, CHÂTELET E, et al. A model to quantify the resilience of mass railway transportation systems[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2016, 153: 1-14. doi: 10.1016/j.ress.2016.03.015 [15] MARTINS M C D M, RODRIGUES DA SILVA A N, PINTO N. An indicator-based methodology for assessing resilience in urban mobility[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2019, 77: 352-363. doi: 10.1016/j.trd.2019.01.004 [16] GANIN A A, MERSKY A C, JIN A S, et al. Resilience in intelligent transportation systems (ITS)[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2019, 100: 318-329. doi: 10.1016/j.trc.2019.01.014 [17] 上官伟,胡福威,袁敏,等. 基于弹复力效应的列控车载设备可靠性分析方法[J]. 铁道学报,2018,40(6): 75-82.SHANGGUAN Wei, HU Fuwei, YUAN Min, et al. Reliability analysis method for on-board equipment of train control system based on resilience effect[J]. Journal of the China Railway Society, 2018, 40(6): 75-82. [18] PATRIARCA R, BERGSTRÖM J, DI GRAVIO G, et al. Resilience engineering: Current status of the research and future challenges[J]. Safety Science, 2018, 102: 79-100. doi: 10.1016/j.ssci.2017.10.005 [19] LANGSETH H, PORTINALE L. Bayesian networks in reliability[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2007, 92(1): 92-108. doi: 10.1016/j.ress.2005.11.037 [20] RAUSAND M, HOYLAND A. System reliability theory: models, statistical methods, and applications[M]. [S.l.]: John Wiley and Sons Ltd, 2004: 205-210. -
下载:
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 317
- HTML全文浏览量: 2523
- PDF下载量: 55
- 被引次数: 0