軌道交通安全態(tài)勢感知研究.pdf

1、軌道交通在交通運輸系統(tǒng)中的具有骨干地位，在國民經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮了越來越重要的作用。軌道交通系統(tǒng)一旦發(fā)生安全事故，將會造成大量的人員傷亡和財產(chǎn)損失，所以保障軌道交通安全尤其重要。安全態(tài)勢感知是一種新興的安全技術(shù)，可以分析系統(tǒng)的安全狀態(tài)和安全趨勢。論文研究了軌道交通安全態(tài)勢感知問題，論文的主要內(nèi)容如下：
　　 (1)在綜述了國內(nèi)外在軌道交通安全和安全態(tài)勢感知領(lǐng)域的研究成果的基礎(chǔ)上，分析了將安全態(tài)勢感知應(yīng)用于軌道交通安全分析的必要性，明

2、確了軌道交通安全態(tài)勢感知的定義和內(nèi)涵，確立了針對不同的軌道交通系統(tǒng)采用相適應(yīng)的安全態(tài)勢感知方法的技術(shù)路線。
　　 (2)將因果圖和風(fēng)險分析相結(jié)合，提出了針對機理明確的軌道交通系統(tǒng)的基于因果的軌道交通安全態(tài)勢感知模型，先根據(jù)因果圖確定系統(tǒng)隨時間變化的風(fēng)險，然后采用等風(fēng)險曲線對其安全狀態(tài)進行評價，最后利用因果圖分析車廂的電機過熱事故，對軌道車輛車廂進行安全態(tài)勢感知。
　　 (3)由于隱馬爾可夫鏈具有安全狀態(tài)訓(xùn)練和安全狀態(tài)辨識

3、的功能，所以采用隱馬爾可夫鏈對機理不明確但輸出易獲取的軌道交通系統(tǒng)進行安全態(tài)勢感知，第一步是利用Baum-Welch算法訓(xùn)練得到各種安全狀態(tài)的隱馬爾可夫鏈，第二步是采用基于動態(tài)規(guī)劃的前向法進行概率推理和安全狀態(tài)辨識，通過采用隱馬爾可夫鏈進行車輛轉(zhuǎn)向架懸掛系統(tǒng)的安全態(tài)勢感知，說明了基于隱馬爾可夫鏈的軌道交通安全態(tài)勢感知的可行性和實用性。
　　 (4)依據(jù)支持向量機具有分類和回歸的特點，建立了適用于機理不明確但輸入易獲取的基于支持向