基于有色Petri網(wǎng)的RBC行車許可生成建模與仿真＊

馬 軍 嚴建鵬

（1.蘭州職業(yè)技術(shù)學院，730070，蘭州；2.國電南瑞科技股份有限公司，210061，南京∥第一作者，副教授）

0 概述

CTCS－3級列控系統(tǒng)是我國300～350 km／h高速鐵路的重要技術(shù)裝備。它通過GSM－R（面向鐵路的全球移動通信）無線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)車地通信，實現(xiàn)列車運行的閉環(huán)控制，為列車的安全、高效運行提供給了可靠的技術(shù)保證。作為CTCS－3級列控系統(tǒng)地面部分的核心設(shè)備，RBC（無線閉塞中心）最重要的功能是負責接收轄區(qū)內(nèi)列車位置報告，根據(jù)運營場景計算列車的行車許可（Movement authority，簡為MA），并發(fā)送給對應(yīng)列車。行車許可是指列車從當前位置開始向前運行所能到達的最遠距離，以及該段線路范圍內(nèi)最高速度限制等行駛權(quán)限的命令信息。它是列車安全運行的行車憑證［1］，是RBC 對列車運行狀態(tài)進行實時控制的基礎(chǔ)。列車是否能夠安全運行，關(guān)鍵在于RBC 能否向車載設(shè)備提供全面、正確、可靠的行車許可。因此，分析行車許可信息生成過程，搭建一個仿真試驗?zāi)Ｐ鸵员阊芯肯到y(tǒng)性能、尋求列控技術(shù)的改進方法，具有重要的理論意義和實際價值。

在我國現(xiàn)有技術(shù)文獻中，對CTCS－3級列控系統(tǒng)RBC行車許可生成問題已有多人進行了分析和研究，采用的方法也各不相同。文獻［2］對RBC行車許可功能模塊進行了劃分，采用安全狀態(tài)機建立了不同場景下的 MA 計算模型，并用UPPAAL軟件驗證了模型的合理性。文獻［3］在RBC仿真平臺基礎(chǔ)上，建立了行車許可生成的UML（統(tǒng)一建模語言）模型，并按照不同的功能需求，對MA 進行了建模，利用仿真平臺對模型進行了驗證。文獻［4］采用隨機Petri網(wǎng)對行車許可數(shù)據(jù)完備性進行了建模，并采用TimeNet 4.0仿真軟件，對模型進行了仿真分析。文獻［5－6］采用有色Petri網(wǎng)（Colored Petri Nets，簡為 CPN）對行車許可生成過程進行了建模，通過賦時模型分析了GSM－R 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量對行車許可生成的影響。文獻［7－9］則更偏重于系統(tǒng)的功能實現(xiàn)，定量分析系統(tǒng)性能。這些研究成果為行車許可相關(guān)問題的深入研究奠定了基礎(chǔ)。

當前，對于行車許可的相關(guān)分析主要采用了測試集成平臺模塊分析和形式化建模兩種方案。相比而言，形式化建模更具靈活性，也比較容易實現(xiàn)。而在眾多的形式化建模方法中，CPN 具有嚴格的語義邏輯，適合于描述同步、并發(fā)、實時的系統(tǒng)模型［8］；同時借助于成熟的圖形化分析工具，不僅便于修改，而且還可以加入時間參數(shù)，構(gòu)造時間序列，研究系統(tǒng)實時性，進行定量分析。為了進一步分析系統(tǒng)性能參數(shù)對行車許可生成的影響，需要建立一個相對完整的仿真試驗平臺。本文采用動態(tài)仿真性能較好的CPN 分析方法，根據(jù)CTCS－3級列控系統(tǒng)不同運營場景，搭建完全監(jiān)控模式、RBC 交接模式、等級轉(zhuǎn)換模式、臨時限速模式、引導模式以及自動過分相六種場景下的MA 生成模型；再運用動態(tài)仿真和狀態(tài)空間分析工具，對模型的正確性進行驗證。

1 模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計

通常在CTCS－3級列控系統(tǒng)控車時，RBC 需要根據(jù)列車運行的不同狀態(tài)和前方線路條件，實時計算MA 并發(fā)送給對應(yīng)的列車。但為了滿足不同的運營需求，CTCS－3級列控系統(tǒng)中設(shè)計了14種運營場景，而各種場景下對MA 的需求存在差異。在一些特定的場景中，MA 的生成還需要添加相關(guān)的場景數(shù)據(jù)包，才能得到正確的MA 信息。根據(jù)研究對象的技術(shù)特點，結(jié)合CPN Tools模塊化分層建模思想，利用替代變遷將CTCS－3級列控系統(tǒng)中主要的完全監(jiān)控模式、RBC 切換模式、等級轉(zhuǎn)換模式、臨時限速模式、引導模式以及自動過分相6種場景下的MA 生成過程劃分為6個子模型，不僅有利于整體建模，而且可以對子模型逐步進行細化，有利于模型的擴張和功能的完善。MA 生成過程總體計算流程如圖1所示。

圖1 MA 生成過程總體流程圖

圖1反映了從列車發(fā)送MA請求信息到收到RBC計算的MA 并檢查執(zhí)行的整體過程，但這只是對系統(tǒng)單次運行過程的描述。實際上，隨著列車不斷向前運行，RBC 必須實時更新列車MA，并及時發(fā)送給車載設(shè)備。因此，實際建模中，需要將系統(tǒng)設(shè)計成具有回歸性的可循環(huán)模型，以便準確描述系統(tǒng)行為。

2 基于CPN的MA生成模型

2.1 MA生成頂層模型

根據(jù)上述建模方案，設(shè)計MA 生成頂層模型來描述列車向RBC 發(fā)送當前位置、列車基本參數(shù)和行車許可請求信息，RBC 接收到請求后與相關(guān)設(shè)備交換信息并獲取前方線路條件，再根據(jù)當前列車運行場景進入對應(yīng)的MA 生成子模型計算MA，最后通過GSM－R 無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給列車的過程，如圖2所示。在圖2中：庫所“Train”代表車載設(shè)備狀態(tài)，具有初始 Token（狀態(tài)），即圖2 中的“1｀″Message 132″”；變遷代碼段規(guī)定了變遷的輸入與輸出信息，有向弧上的注入式表示變遷觸發(fā)需滿足的條件和傳遞的信息；替代變遷“Data prepare”描述的是RBC為計算行車許可進行數(shù)據(jù)準備的過程，替代變遷“FS MA”、“Handover MA”、“C3／C2 MA”、“TSR MA”、“CO MA”、“Pass NZ MA”依次代表完全監(jiān)控模式下 MA 生成子模型、RBC 切換模式下 MA生成子模型、等級轉(zhuǎn)換模式下MA 生成子模型、臨時限速模式下MA 生成子模型、引導模式下MA 生成子模型以及自動過分相模式下MA 生成子模型。

圖2 MA 生成頂層模型

當MA 生成頂層模型得到激勵被觸發(fā)后，庫所“Train”中的初始 Token 通過變遷“MA request and location”向下傳遞，模擬列車向RBC 發(fā)送 MA 請求信息包Message 132，同時向RBC發(fā)送列車基本參數(shù)信息包Message 129和位置信息包Message 136。庫所“RBC get request”表示RBC接收到列車信息的狀態(tài)。庫所“Compute MA”表示RBC獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)列車運行狀態(tài)判斷運營場景的狀態(tài)。庫所“MA ready”表示行車許可計算完畢并生成MA 信息包的狀態(tài)，變遷“Check and activate MA”模擬了 RBC 根據(jù)標準對MA進行檢驗并激活的過程。當發(fā)送條件滿足時，MA 信息包 Message 3通過 GSM－R 發(fā)送給對應(yīng)列車。庫所“Train get”表示列車接收到MA 信息，變遷“Timeliness check”模擬了車載設(shè)備對MA進行實時性檢驗，判斷接收到的MA信息是否過期。如MA未過期，則列車按照接收到的MA 生成速度控制曲線，監(jiān)控列車向前運行。庫所“Train”接收到信息m3后，變遷“MA request and location”再次被觸發(fā)，模擬列車不斷前行時隨著位置的改變，繼續(xù)向RBC報告當前位置并發(fā)送MA 請求。這樣使得模型能夠反復模擬MA生成過程，構(gòu)成閉環(huán)模式，使模型中的變遷具有了回歸屬性。

2.2 RBC數(shù)據(jù)準備子模型

替代變遷“Data prepare”描述了RBC 接收到列車MA 請求，定位列車當前所處位置，并根據(jù)列車運行方向和前方線路條件，生成列車串路徑，并實時更新路徑的過程。在此過程中，RBC 需要從聯(lián)鎖、CTC（中央調(diào)度集中）線路數(shù)據(jù)庫等相關(guān)設(shè)備處獲取列車運行前方信息，為計算行車許可做好數(shù)據(jù)準備。圖3 為替代變遷“Data prepare”對應(yīng)CPN子模型，其對上述過程進行了具體的形式化描述。圖3中，庫所“LRBG position”、“Get line data”、“Train path”、“Train position”分別表示獲取LRBG（最近相關(guān)應(yīng)答器組）位置、獲取線路描述信息、串路徑、定位列車等一系列數(shù)據(jù)準備；變遷“Update path”描述了更新串路徑的過程。

圖3 RBC 數(shù)據(jù)準備子模型

2.3 完全監(jiān)控模式下MA生成子模型

列車在完全監(jiān)控模式下具備控車所需的全部基本數(shù)據(jù)，這是CTCS－3級列控系統(tǒng)的主要運營模式。當RBC數(shù)據(jù)準備完畢，判斷列車當前處于完全監(jiān)控模式時，進入完全監(jiān)控模式下MA 生成子模型為列車計算MA，如圖4所示。

圖4 完全監(jiān)控模式下MA 生成子模型

在圖4的模型中，首先確定MA 起點，再根據(jù)聯(lián)鎖系統(tǒng)的信號授權(quán)計算CEM（有條件緊急停車消息）并標記，然后從車頭開始沿列車運行方向依次向前延伸MA區(qū)段。模型中設(shè)置循環(huán)處理環(huán)節(jié)來模擬RBC進行MA區(qū)段延伸的過程，其中由庫所“Count”負責對軌道區(qū)段遍歷個數(shù)進行統(tǒng)計。由于CTCS－3級列控系統(tǒng)中MA最多包含15個閉塞分區(qū)，因此當閉塞區(qū)數(shù)k＝15時，區(qū)段遍歷完畢，MA 包含區(qū)段個數(shù)達到最大。同時，RBC對區(qū)段狀態(tài)空閑狀態(tài)、有無信號授權(quán)逐次進行判斷，以計算行車許可終點（EOA）。此后，RBC根據(jù)線路限速信息計算MA 覆蓋區(qū)域內(nèi)區(qū)段的最高限制速度，得到MA 中所有數(shù)據(jù)。最后，RBC根據(jù) MA 信息包標準格式生成 MA 信息包Message 3，返回頂層模型并繼續(xù)向下傳遞。

2.4 RBC切換模式下MA生成子模型

當列車運行至相鄰兩個RBC 邊界區(qū)域時，隨著控制權(quán)的移交，MA 的計算也隨之變化。RBC 切換過程分為嵌套通信方式和直接通信方式兩種，同時根據(jù)GSM－R 無線電臺工作狀態(tài)，又可分為單電臺切換和雙電臺切換。無論用那種切換方式，對于MA 的需求都是一樣的。設(shè) RBC1 為移交方，RBC2為接收方，根據(jù)系統(tǒng)需求，當列車到達切換預告點（LTA）時，RBC1向RBC2發(fā)送移交預告和進路請求信息，同時為列車計算延伸MA。當列車到達切換點（RN）時，發(fā)送切換信息包 Message 131，RBC1與RBC2交接列車控制權(quán)，由RBC2接管列車，并為列車計算MA。RBC切換模式下MA 生成子模型如圖5所示。

圖5 RBC 切換模式下的MA 生成子模型

2.5 等級轉(zhuǎn)換模式下MA生成子模型

為了滿足高速列車跨線運行的需求，同時兼顧列車運行安全，列車從 CTCS－3 區(qū)段進入 CTCS－2區(qū)段或者由 CTCS－2 區(qū) 段 進 入 CTCS－3 區(qū) 段 時，需要進行列控系統(tǒng)等級轉(zhuǎn)換。根據(jù)等級轉(zhuǎn)換模式下MA 需求建立的等級轉(zhuǎn)換模式下MA 生成子模型，描述了列車通過等級轉(zhuǎn)換邊界時MA 的生成過程，如圖6。

圖6 等級轉(zhuǎn)換模式下的MA 生成子模型

其中由CTCS－2區(qū)段進入CTCS－3區(qū)段時，列車需要在到達GSM－R 鏈接注冊信息應(yīng)答器組（GRE）時，發(fā)送信息包 Message 45 注冊 GSM－R無線網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)注冊成功，列車到達RBC 連接應(yīng)答器組（RE）時，列車發(fā)送信息包 Message 42 與RBC建立通信會話。會話建立后，列車向RBC 報告當前位置和基本參數(shù)，發(fā)送信息包Message 136和Message 132。RBC 收到列車信息后，為列車計算等級轉(zhuǎn)換模式下的 MA，并生成 MA 信息包Message 3，返回頂層模型。

2.6 臨時限速模式下MA生成子模型

臨時限速命令由CTC 臨時限速服務(wù)器產(chǎn)生，包括臨時限速起始位置、限速等級、限速時間段、限速類型以及其他文本信息等。當列車接近時，RBC 計算MA 的過程就需要加入臨時限速信息，并判斷臨時限速狀態(tài)，最后將包含臨時限速信息的MA 發(fā)送給列車，以保證列車能夠安全通過限速區(qū)域。臨時限速模式下MA 生成子模型如圖7所示。圖7中，變遷“Search TSR section”描述了RBC 沿進路授權(quán)方向查找區(qū)段臨時限速信息的過程；變遷“TSR effective”和變遷“TSR noneffective”分別描述了區(qū)段執(zhí)行臨時限速和撤銷臨時限速的兩種情況；庫所“Data ready”表示限速信息已獲取，準備計算MA。

圖7 臨時限速模式下MA 生成子模型

2.7 引導模式下MA生成子模型

CTCS－3級列控系統(tǒng)中規(guī)定，當開放引導信號或出站信號機開放且列車前端距離出站信號機大于250 m 發(fā)車時，列控系統(tǒng)需要啟動引導模式監(jiān)控列車運行。此時，RBC 對MA 的計算也需要按照引導模式下的要求來進行。首先，需要根據(jù)聯(lián)鎖信號授權(quán)確定引導進路類型，如果接車進路為引導進路，則標記列車車頭至進路始端引導區(qū)段，并依次逐個向前延伸；最后，添加引導模式限速曲線信息，生成引導模式下的MA 信息，返回頂層模型。引導模式下MA 生成子模型如圖8所示。

圖8 引導模式下MA 生成子模型

2.8 自動過分相模式下MA生成子模型

自動過分相場景是列控系統(tǒng)根據(jù)地面設(shè)備和線路數(shù)據(jù)庫提供的分相區(qū)信息，在列車接近分相區(qū)一定距離范圍內(nèi)向列車發(fā)送分相區(qū)預告信息，并驅(qū)動列車以一定的動能闖過分相區(qū)，以防止列車停在分相區(qū)而造成行車事故。在自動過分相模式下，RBC對MA 的計算必須要考慮分相區(qū)位置和長度等信息，EOA 的計算一定要避開分相區(qū)，并滿足列車在分相區(qū)外方停車的要求；同時還需要向列車提供當前位置距分相區(qū)的距離，以便列車提前加速，儲備足夠的動能。自動過分相模式下MA 生成子模型如圖9所示。

圖9 自動過分相模式下MA 生成子模型

3 模型的仿真及狀態(tài)空間分析

利用CPN Tools中動態(tài)仿真工具對模型進行仿真，通過單步仿真和自動仿真，可看出模型中Token的流動符合設(shè)計意圖，能夠正確反映MA 生成過程，并可以循環(huán)模擬車地通信；同時利用狀態(tài)空間分析工具對模型進行評估，得到相應(yīng)的狀態(tài)空間報告。狀態(tài)空間報告一共分為五部分：狀態(tài)空間信息統(tǒng)計、有界性報告、回歸性報告、活性報告及公平性報告，具體結(jié)果如圖10～圖13所示。從圖10中可以看出，模型中一共有76個節(jié)點和108條弧，全部處于可觸發(fā)狀態(tài)。圖11反映了模型運行過程中對有關(guān)資源容量的要求，可以看出Token到達網(wǎng)絡(luò)中任意位置都能夠滿足有界性，不存在資源溢出的情況；同時也證明了，本文所建 MA 生成的CPN 模型是安全、有界的。圖12表示模型循環(huán)運行中初始標識能夠返回規(guī)定的初始狀態(tài)，模型中節(jié)點全部能夠被觸發(fā)，不存在死鎖現(xiàn)象。圖13反映了模型中各變遷發(fā)生頻率相對公平，系統(tǒng)資源無饑餓問題。

圖10 狀態(tài)空間信息統(tǒng)計結(jié)果

圖11 模型狀態(tài)空間有界性報告

以上分析結(jié)果表明，本文建立的基于CPN 的列車行車許可模型是正確的，能夠滿足CTCS－3級列控系統(tǒng)MA 生成需求，從邏輯功能上能較好地描述了不同場景下MA 的生成過程，為列控系統(tǒng)的深入研究提供了一個較好的仿真平臺，也為系統(tǒng)相關(guān)軟件的開發(fā)提供了理論參照。

圖12 模型狀態(tài)空間回歸性與活性報告

圖13 模型狀態(tài)空間公平性報告

4 結(jié)論

本文利用有色Petri網(wǎng)建模工具CPN Tools建立了六種不同運營場景下的MA 生成模型，其簡潔易擴張，能夠較好地描述RBC 生成 MA 以及車地之間MA 信息的傳輸過程；同時能夠循環(huán)動態(tài)仿真MA 生成過程，可以實現(xiàn)對系統(tǒng)的定性分析，對研究系統(tǒng)性能、改進設(shè)計方案具有一定的參考價值。在所建模型上，通過添加時間參數(shù)、設(shè)定優(yōu)先級等技術(shù)修改，還可以對系統(tǒng)的性能進行定量分析。但相比實際信息處理過程，所建模型仍然過于簡單，還需要根據(jù)實際進一步細化、改進和完善。

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