铁道信号系统安全计算机状态监测方法
基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)提出了状态监测和故障诊断的原理与基本流程.通过观测数据的提取与降维,正常态模型训练与改进,故障态模型训练等一系列措施,实现了两模冗余安全计算机的状态监测,对正常态与时钟偏离1％～10％等7种不同条件进行监测.监测结果表明:对数似然概率均值从-228.98降至-1 385.60,健康状态不断恶化.对1号处理单元(PU1)故障状态进行仿真监测时,将PU1故障与PU1故障态、正常态、安全容错管理单元(FTSM)故障态、通信控制器(CC)故障态以及系统受扰故障态进行比较,得到对数似然概率均值分别为-161.95、-13.72、-14.13、-40.17及-35.69,证明了系统所发生的故障是因PU1所致.监测方法能够有效实现安全计算机健康状态的检测,为铁道信号安全计算机监测技术提供理论支撑.
铁道信号、系统安全、隐马尔科夫模型、故障监测、健康管理
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U283.2(铁路通信、信号)
国家863计划项目2012AA112001,2012AA112801;中央高校基本科研业务费专项资金项目2012JBZ014;高等学校博士学科点专项科研基金项目20110092120011,20120009120004;国家自然科学基金项目61101087;铁道部科技研究开发计划项目2013X013-D
2013-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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