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文檔簡介
1、隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,中國鐵路的建設(shè)規(guī)模和技術(shù)水平不斷提高,特別是近年來,我國鐵路的發(fā)展日新月異,高速、重載和高密度成為了我國鐵路發(fā)展的重要方向。一個(gè)橫貫東西、溝通南北、干支結(jié)合的具有相當(dāng)規(guī)模的鐵路運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)形成并逐步完善。但鐵路作為我國國民經(jīng)濟(jì)的大動(dòng)脈,每年卻因?yàn)樽匀粸?zāi)害直接或間接造成的事故和損失十分嚴(yán)重,加之近年來,自然環(huán)境的不斷惡化,災(zāi)害發(fā)生的頻率和危害程度不斷加強(qiáng),造成的損失也隨之不斷增加。在此背景下,研究設(shè)計(jì)鐵路沿線自然災(zāi)
2、害的監(jiān)測(cè)系統(tǒng),提高鐵路防災(zāi)減災(zāi)的能力,使鐵路系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和診斷自然災(zāi)害,確保鐵路行車安全就顯得極為重要。然而,目前我國鐵路系統(tǒng)依靠微機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取自然災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警、診斷和處理的效率和精度還比較低,已經(jīng)無法適應(yīng)新時(shí)期自然環(huán)境不斷惡化和我國鐵路提速的要求。因此,如何結(jié)合自然災(zāi)害的成因及其規(guī)律,采用先進(jìn)的監(jiān)測(cè)、診斷技術(shù)與方法,為鐵路沿線自然災(zāi)害的預(yù)警、診斷和處理提供科學(xué)的依據(jù),這對(duì)于保障鐵路的安全運(yùn)行具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。
由
3、于自然環(huán)境本身的復(fù)雜性及多變性,基于單一推理機(jī)制的監(jiān)測(cè)、診斷方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實(shí)需要,而基于MAS技術(shù)的自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠融合不同的監(jiān)測(cè)、診斷方法完成復(fù)雜環(huán)境的災(zāi)害監(jiān)測(cè)、診斷任務(wù)。因此,本文以MAS技術(shù)為基礎(chǔ),研究設(shè)計(jì)了基于MAS的鐵路防災(zāi)減災(zāi)分布式微機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。
基于MAS的鐵路防災(zāi)減災(zāi)分布式微機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中監(jiān)測(cè)、診斷子系統(tǒng)由管理Agent、通信Agent、診斷Agent、數(shù)據(jù)獲取Agent、數(shù)據(jù)分析Agent、數(shù)據(jù)
4、庫Agent、規(guī)則庫Agent和用戶Agent構(gòu)成。管理Agent負(fù)責(zé)分解數(shù)據(jù)、分配診斷任務(wù)以及診斷結(jié)果的評(píng)價(jià);通信Agent負(fù)責(zé)管理監(jiān)測(cè)、診斷系統(tǒng)內(nèi)各Agent之間的通信與協(xié)商,并負(fù)責(zé)維護(hù)診斷系統(tǒng)的Agent功能信息庫,每個(gè)新加入診斷系統(tǒng)的Agent只需要考慮維護(hù)與通信Agent的通信鏈接,從而提高了監(jiān)測(cè)、診斷系統(tǒng)的擴(kuò)展性;診斷Agent結(jié)合采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和歷史數(shù)據(jù)以及實(shí)際情況采用面向?yàn)?zāi)害類型的設(shè)計(jì)策略,由大風(fēng)診斷Agent0、雨
5、雪診斷Agent1、泥石流診斷Agent2、地震診斷Agent3等等組成,并對(duì)災(zāi)害程度進(jìn)行評(píng)估,這是該子系統(tǒng)的核心部分;規(guī)則庫Agent為災(zāi)害類型、數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和診斷提供規(guī)則,對(duì)規(guī)則庫進(jìn)行維護(hù)和管理,并對(duì)用戶提供查看和修改規(guī)則的功能;數(shù)據(jù)獲取Agent和數(shù)據(jù)庫Agent負(fù)責(zé)獲取和維護(hù)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù);用戶Agent負(fù)責(zé)維護(hù)人機(jī)交互界面。
針對(duì)自然環(huán)境變化的復(fù)雜性,本文設(shè)計(jì)了面向Agent的模糊算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合診斷策略。初步診斷采用
6、模糊算法獲得災(zāi)害類型隸屬度大的類型,精確診斷采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)初步診斷得到的災(zāi)害計(jì)算嚴(yán)重程度,通過采用混合診斷策略能有效的提高診斷系統(tǒng)的精度。
論文設(shè)計(jì)的監(jiān)測(cè)、診斷系統(tǒng)工作流程為:數(shù)據(jù)獲取Agent接收傳感器采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)再傳給管理Agent并提出數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、診斷請(qǐng)求,管理Agent接收到監(jiān)測(cè)、診斷請(qǐng)求后判斷數(shù)據(jù)類型并啟動(dòng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析Agent,數(shù)據(jù)分析Agent獲得數(shù)據(jù)后先進(jìn)行采集數(shù)據(jù)的初步診斷分析,如果數(shù)據(jù)的分析診斷結(jié)果超出安
7、全范圍,報(bào)警并啟用相應(yīng)位置的視頻監(jiān)測(cè)設(shè)備,對(duì)災(zāi)情進(jìn)行實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確現(xiàn)場(chǎng)再現(xiàn),同時(shí)將數(shù)據(jù)上傳診斷 Agent,通過診斷Agent對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行災(zāi)害診斷,然后對(duì)初步診斷結(jié)果中隸屬度大的災(zāi)害類型進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確診斷,最終得到診斷結(jié)果并返回給管理Agent進(jìn)行診斷結(jié)果評(píng)價(jià)。
最后,論文通過案例樣本數(shù)據(jù)對(duì)鐵路沿線自然環(huán)境進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明面向Agent的自然災(zāi)害混合診斷策略和基于MAS的鐵路防災(zāi)減災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能較好的完成預(yù)警、監(jiān)測(cè)和診斷任務(wù)。
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