列车运行控制系统多分辨率模型输出信息一致性维护方法研究

苟晨曦，蔡伯根，苗 扬

(1.北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044；2.北京工业大学 机械工程与应用电子技术学院，北京 100124)

列控系统的内部可以分为若干层次，每一个层次的运作形式都不相同，从建模仿真的需求角度，对于每一层次系统结构和系统机理，关心的角度和详细程度也不同，多分辨率建模方法能够根据其需求给出对模型不同角度、不同层次的解释，因此利用多分辨率建模方法，可以构建满足宏观及微观需求的列车运行控制系统仿真模型。

20世纪80年代中期，DAVIS P K[1]等提出了变分辨率建模(Variable-Resolution Modeling)和跨分辨率建模(Cross-Resolution Modeling)的概念，之后对其进行完善，将名称更改为多分辨率建模MRM(Multi-Resolution Modeling)[2]，并对多分辨率建模进行了一些开创性的研究。认为多分辨率建模是指为同一现象建立具有不同分辨率的一个模型、一个集成的模型族或是二者的组合[3]。

多分辨率模型的一致性问题是多分辨率建模研究的重要内容。广义的一致性具有多重含义，诸如：模型和真实世界间的一致性、仿真模型和数学模型之间的一致性、同一实体不同模型之间的一致性[4-7]。在多分辨率建模理论中，一致性主要是指描述同一实体不同分辨率模型之间的一致性[8-10]。

文献[11-13]基于优化理论，构建合适的模型参数集合，以实现模型间的一致性维护。文献[14]提出在进行一致性分析时，只需分析影响模型可信性和对模型之间协作有影响的因素。文献[15]分析了一致性问题的产生原因，提出采用模型间修正、增加系统记忆性、优化建模方法等思想来解决多分辨率模型的一致性问题。

总体来说，现在普遍都是关于多分辨率模型一致性问题的文字叙述，有一定的指导意义，但缺乏对于多分辨率模型一致性问题的深入研究，也没有提出与列控系统建模需求相结合的保证模型一致性的方法和手段。本文提出了适用于列控系统多分辨率模型输出信息的一致性维护方法。通过本体映射，可以获得不同分辨率模型输出信息中能够定量比较的统一化元素。当在仿真过程中发现输出信息的映射元素不一致时，应用一致性维护方法进行数据修正，并重组得到新的修正后的输出信息。将列控系统多分辨率模型的输出信息进行映射处理，得到需要进行一致性维护的元素。为了分析这些元素一致性的重要程度，提出了基于AHP的模型输出一致性评价方法，为列控系统多分辨率建模的进一步发展提供支撑。

1 模型输出信息一致性维护方法

一般情况下，维护多分辨率模型系输出结果的一致性都是针对模型系的输出数据或状态输出数据进行维护，由于数据可以直接用于比较，便于量化进行一致性评估以及有针对性的维护。在列控系统多分辨率模型中，需要进行一致性维护的是多个或单个列车与地面子系统以及其他设备的互联互通互操作信息，这种信息中不仅涉及数据传输，更多的是信息传输。因此，首先应对两个需要进行一致性判别的信息分别进行映射，得到一个可以进行比较的信息元素；再判断是否存在一致性维护的必要性，若存在，则分析不一致的成因，对信息进行一致性维护。一致性维护的过程如图1所示。

图1 一致性维护的过程

1.1 基于本体映射的模型输出信息统一化映射方法

对于列控系统多分辨率模型系的输出一致性来说，不同层次模型的输出必然不同，但是，不同分辨率模型输出的信息在某个程度上语义逻辑是一致的。因此，需要基于本体映射理论，对来自于不同分辨率模型输出的信息，利用已有的知识、数据和它们的转化成果，将信息映射到数学层面上进行表示。

解读信息，将信息分为以下几部分：时间、对象、操作行为、行为时间。这种本体划分思想只是一个最基础的划分思想，通过本体划分，可以找出信息内部的核心部分，即内容。在对信息进行本体划分之后，得到的信息内容基于描述逻辑的方法，构建基于描述逻辑的信息特征库，以保证映射的正确性和映射结果的一致性。一般的信息内容中，包括显性的直接表述某种行为或是某种特征的部分，也包括隐性的暗含有某种因果关系或是逻辑推理关系的部分，因此，在基于描述逻辑的信息映射过程中，首先将信息映射的步骤分为两部分：显性(T)和隐性(A)。显性类T中包含的元素定义为Atom，这些元素的描述定义是直接从信息本体中得到的，是显而易见的。对于显性类T中的元素进行逻辑运算，就能够得到某些逻辑上隐藏的或是只存在于信息产生过程中的内容，得到的隐性元素构成了隐性类A。最终得到的基于描述逻辑的信息映射结果库命名为K。对信息进行本体映射的过程如图2所示。

图2 对信息进行本体映射的过程

在图2中，信息的本体划分和信息特征库的建立是需要人工根据实际信息的情况及分析需求进行定义设置的。信息转换的整个过程用函数表示为：

(1)本体划分

f(Info)→{O1，O2，…}

式中：Info为信息本身；Oi为存在于该信息中的本体定义。将信息Info中包含的所有本体{O1，O2，…}记为OS。

(2)本体映射

O(Info，OS)→{O1(Info)，O2(Info)，…}

式中：Oi(Info)为信息Info在Oi本体定义中的映射数值，得到了信息中包含显性原子的Atom组合，将这些显性元素的定义及其映射数值的组合记为EI。

(3)逻辑推理

L(EI)→{HInfoi}

式中：HInfoi为根据显性元素信息得到的一个隐性的信息内容。

(4)隐性信息处理

将得到的每个隐性信息HInfoi经过再次映射处理，得到隐性信息映射元素Atom的集合，记为HI。

将得到的显性和隐性映射结果进行合并，也就是该信息经过本体映射的映射结果为

EI∪HI=M

1.2 模型输出一致性维护策略

通过对两个不同信息的一致性进行判断，确定不一致的映射项，需要根据映射项的类型以及映射项的特征，确定正确的模型输出结果，作为一致性维护的目标，进行一致性维护。对于定义状态、性质或对象的映射项，一致性类型只存在0或1，即一致或是不一致；而对于定义数据的映射项，则需要通过一致性维护，将不同分辨率模型得到的输出信息与该映射项上输出数据之间的误差维持在容许范围内。

因此，在一致性维护问题上，首先要对来自不同分辨率模型输出信息的不一致映射项进行区分，确认出现不一致映射项的一致性类型。其次，在确定了不一致映射项的情况下，结合系统历史数据以及经验数据，判断不一致的成因。最后，当确定了不一致的成因之后，有针对性地进行一致性维护算法，使模型在仿真运行过程中能够尽量平和地进行一致性调整。一致性维护的过程如图3所示。

图3 一致性维护流程图

2 基于AHP的模型输出信息元素重要性评价方法

在对于信息元素权重进行判断的过程中，根据不同的建模需求，需要对于各个映射项的权重进行判断，在两两比较的过程中，引入了模糊的概念，即使用FAHP方法来确定各个映射项的权重。通过结合来自不同用户、专家、学者的经验对映射项进行两两比较，进行模糊一致处理。

首先，确定所有相关映射项，建立映射项比对矩阵，令多个专家进行比较打分，打分标准见表1。

表1 评价标准

获得来自于s位专家的s个比较矩阵为

( 1 )

由于评价矩阵只有一个层次，因此，对得到的每一个来自专家的映射项比对矩阵进行一致性检验，计算矩阵的随机一致性比率为

( 2 )

在文献[16]中，对应阶数矩阵的随机一致性指标见表2。

表2 随机一致性指标

一般来说，矩阵的随机一致性比率CR<0.1，表明该矩阵有满意的一致性。

基于专家的比较矩阵，可以求得中值y，即s位专家对于映射项mi与mj的重要性评价的中值，该中值不是指所有专家评分和的平均值，而是指乘积的开方值，即

( 3 )

从而得到权重的中值矩阵，同样，也需要对该中值矩阵分别进行一致性校验。当矩阵有满意的一致性之后，进行下一步计算。应用文献[16]中提到的最小二乘法，得权重ωi为

( 4 )

可以得到权重的综合评价矩阵W=[ωi]。从而可以定量地得到不同信息在各个映射元素的一致性重要程度的定量评价结果。

3 列控系统多分辨率模型输出信息的一致性映射

列控系统多分辨率模型中，最主要的信息流程就是车地通信过程，在车地通信过程中有很多信息，其中最主要的、也是使用最频繁的就是控车信息。不同分辨率层次的列车控制模型系输出的控车信息的对象以及数据精度都不相同，较高分辨率层次的模型系输出的控车信息一般针对单一列车甚至是车载设备，而较低分辨率层次的控车信息一般是针对多个列车，当出现不同分辨率列车运行模型并发运行的情况时，为了保证仿真系统的可用性和稳定性，需要进行一致性监控，并在必要时进行一致性维护。

实现中考虑的控车信息主要为列车在区间运行过程中的行车许可信息，也就是列车层分辨率层次的RBC通过GSM-R网络向列车发送的行车许可MA(Moving Authority)，在模型仿真的设计及实现过程中，均按照CTCS-3级列车运行控制系统的标准规范，行车许可的标准消息形式见表3。其中，T_TRAIN为控车行为的对象，即对应的列车编号；C3级行车许可对应的是规范中定义的信息包15。

表3 行车许可的标准消息形式

对于列车层分辨率层次中地面对于单车的控车信息进行一致性映射，可以得到的显性原子信息见表4。

表4 单车控车信息的显性原子信息

续上表

对得到的显性原子信息进行处理，结合应答器报文和列车当前运行状态，可以获得的隐性原子信息见表5。

表5 单车控车信息的隐性原子信息

获得了较高分辨率层次的列车层显性和隐性原子信息，并进行一致性维护，同样将位于较低分辨率层次列控系统的输出信息进行映射处理。

将两个分辨率控车信息映射得到的原子信息进行对应，找出相关的原子信息进行比较。为了描述方便，用A，B，C表示三列同向的列车，其中B车为较高分辨率的列车，A车和C车为较低分辨率的多车模块中的两列列车，A车为B车的前车，C车为B车的尾车。在较低分辨率的多车模型中，增加一列虚拟列车B′，令B′车的状态数据及运行时刻表与B车完全相同。则可以进行比较的原子信息见表6。

表6 不同分辨率的原子信息比较

续上表

4 列控系统多分辨率模型输出信息元素重要性评价

由专家对所有相关映射项进行比较打分，根据第3章内容可以看出，在模型仿真中，核心的相关映射项包括：高分辨率车的里程值区间、前车的里程区间、临时限速信息、高分辨率车的里程值以及高分辨率车的运行状态。从而得到来自3位专家的3个比较矩阵为

经过一致性检验，计算矩阵的随机一致性比率CR均小于0.1，表明该矩阵有满意的一致性。从而得到权重的综合评价矩阵为

矩阵的随机一致性比率CR=0.024<0.1，表明该矩阵有满意的一致性。可以得到权重的综合评价矩阵为

W=[0.193 0.062 0.099 0.153 0.493]

可以定量得到不同信息(高分辨率车的里程值区间、前车的里程区间、临时限速信息、高分辨率车的里程值以及高分辨率车的运行状态)在各个映射项的一致性定量评价结果。

可以看出，对于仿真的准确性而言，最需要保持一致的是高分辨率车的运行状态，其次是高分辨率车的位置区间。在一致性维护过程中，为了提高仿真速度，可以省略维护其他次要信息的一致性，只需要维护个别重要信息的一致性，也能保证模型的准确性。

5 列控系统多分辨率模型一致性维护仿真

将列控系统多分辨率模型进行仿真，为了比较两个不同分辨率模型之间的一致性，特采用不同分辨率模型描述同一列列车的运行过程，也就是多分辨率模型的并发运行。执行的运行计划见表7。

表7 多分辨率模型一致性维护功能仿真测试计划

为了体现多分辨率模型的不一致问题，特向仿真模型中的较高分辨率模型插入事件，并屏蔽较高分辨率模型向较低分辨率传输的事件相关数据，从而使得较高分辨率与较低分辨率模型出现严重的不一致。该事件描述为：由于站内进路问题，G002在K1106+228处临时停车3 min，临时停车命令由RBC下达。

观察模型的仿真输出，运行结果如图4所示。

图4 不一致的多分辨率模型并发运行结果

根据图4可以看出，将不一致事件注入至某一特定分辨率层次模型中，并强制性地屏蔽不同分辨率模型间的交互数据，会产生不同分辨率模型运行结果不一致的情况。

图4中，临时停车事件已经使得两列列车追踪运行的仿真结果出现了较大矛盾。因此，运行一致性维护方法，对列车控制模型的输出进行一致性维护，维护后的结果如图5所示。

图5 一致性维护后的多分辨率模型并发运行结果

根据图5可以看出，将不一致事件注入至某一特定分辨率层次模型中，并强制性的屏蔽不同分辨率模型间的交互数据，经过对列车控制模型不同分辨率的模型输出，也就是对控车信息进行一致性维护之后，不同分辨率模型列车运行结果的趋势是一致的。并且位于较低分辨率的后车G003的运行也进行了相应调整。

6 结束语

本文针对列控系统多分辨率模型在非正常仿真运行过程中出现的模型输出不一致问题，提出了基于本体映射的模型输出信息一致性维护方法，及基于AHP的模型输出一致性评价方法，并针对不同分辨率的控车信息、列车运行状态信息进行了具体分析，对不同原子信息一致性的重要性进行了量化评价。

当然，这属于特殊情况，一般在多分辨率模型并发运行的过程中，不同分辨率的模型间也时常会有信息交互，以保证模型并发运行的一致性。一致性维护手段作为一种保障措施，保证在不同分辨率模型间并发交互失效的情况下，模型的输出结果依然保持基本一致，仿真运行后得到的结论也是统一的。

参考文献：

[1]DAVIS P K.An Introduction to Variable-resolution Modeling and Cross-resolution Model Connection,RAND[R].National Defense Research Institute,Santa Monica,USA.http://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/reports/2009,1993,4252.

[2]DAVIS P K,BIGELOW J H.Experiments in Multiresolution Modeling(MRM)[R].RAND Corporation Santa Monica,CA,1998.

[3]DAVIS P K,BIGELOW J H.Introduction to Multiresolution Modeling(MMR) with an Example Involving Precision Fires[C]//Proceedings of the SPIE Conference on Enabling Technology for Simulation ScienceⅡ,1998:14-27.

[4]POLITES G L,ROBERTS N,THATCHER J.Conceptualizing Models Using Multidimensional Constructs:a Review and Guidelines for Their Use[J].European Journal of Information Systems,2012,21(1):22-48.

[5]WEIDLICH M,MENDLING J,WESKE M.Efficient Consistency Measurement Based on Behavioral Profiles of Process Models[J].IEEE Transactions on Software Engineering,2011,37(3):410-429.

[6]DAS B,RESNICK S I.Conditioning on an Extreme Component:Model Consistency with Regular Variation on Cones[J].Bernoulli,2011,17(1):226-252.

[7]HEPWORTH A,TEW K,TRENT M,et al.Model Consistency and Conflict Resolution with Data Preservation in Multi-user Computer Aided Design[J].Journal of Computing and Information Science in Engineering,2014,14(2):172-180.

[8]MA J,ZHANG L,LI K,et al.Data Consistency of Multi-resolution Traffic Simulation Systems[C]//Fourth International Conference on Transportation Engineering.Virginia:American Society of Civil Engineers,2013:2 567-2 572.

[9]KONG C Y,XING L J.Study of Multi-resolution Modeling Framework in Joint Operations Simulation[C]//Information Technology and Computer Application Engineering:Proceedings of the International Conference on Information Technology and Computer Application Engineering(ITCAE 2013).Boca Raton:CRC Press,2013:201.

[10]YUAN L,ZHANG X F,LI G H,et al.Multi-resolution Modeling and Consistency Maintenance in Distributed Interactive Simulation[J].Computer Science,2011,38(11):140.

[11]REYNOLDS J P F,NATRAJAN A,SRINIVASAN S.Consistency Maintenance in Multiresolution Simulation[J].ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation(TOMACS),1997,7(3):368-392.

[12]NICOL D M,REYNOLDS J P F.Optimal Dynamic Remapping of Data Parallel Computations[J].IEEE Transactions on Computers,1990,39(2):206-219.

[13]REYNOLDS J P F.A Shared Resource Algorithm for Distributed Simulation[J].ACM SIGARCH Computer Architecture News,1982,10(3):259-266.

[14]LIU B H.A Formal Description Specification for Multi-resolution Modeling Based on DEVS Formalism and Its Applications[J].The Journal of Defense Modeling and Simulation:Applications,Methodology,Technology,2007,4(3):229-251.

[15]朱松岩,江敬灼,叶雄兵,等.聚合解聚及其一致性问题研究[J].军事运筹与系统工程,2008,22(3):33-38.

ZHU Songyan,JIANG Jingzhuo,YE Xiongbing,et al.Research on Aggregation/De-Aggregation and Its Consistency Maintenance[J].Military Operations Research and Systems Engineering,2008,22(3):33-38.

[16]高会生,冉静学,孙逸群.基于改进的FAHP电力通信网风险评估[J].系统工程理论与实践,2008,28(3):133-138.

GAO Huisheng,RAN Jingxue,SUN Yiqun.Risk Evaluation of Communication Network of Electric Power Based on Improved FAHP[J].Systems Engineering-Theory & Practice,2008,28(3):133-138.