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高速列车智能驾驶及其安全分析技术 版权信息
- ISBN：9787564392505
- 条形码：9787564392505 ; 978-7-5643-9250-5
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
高速列车智能驾驶及其安全分析技术 内容简介
随着我国高速铁路事业的快速发展，对高速列车运行控制系统的智能化和安全性的研究已成为目前高速铁路系统的重要研究方向和发展趋势。为了提高高速列车控制过程的自主性和智能性，提出了基于应答器信息的高速列车智能定位算法，基于专家经验和数据挖掘的高速列车智能驾驶算法，一种多高速列车安全驾驶策略等。形式化方法为设计高可信系统提供了重要途径，本书采用形式化理论、复杂系统建模等理论对列车运行过程中安全关键因素，如无线通信网络性能、多高速列车安全追踪等问题进行了深入研究。本书适合于交通运输、计算机科学、自动控制、系统工程等专业高年级本科生阅读，也可以作为研究生、教师及轨道交通控制领域相关的科研人员了解列车智能驾驶及安全分析基本思想和方法的参考用书。
高速列车智能驾驶及其安全分析技术 目录
1 概述
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容和篇章结构
2 基于SysML的列控系统形式化建模方法
2.1 系统建模语言SysML
2.2 面向需求的概要文件设计
2.3 面向混成行为的概要文件设计
2.4 CTCS-3级列控系统规范建模
3 基于PSL的列控系统需求规范形式化建模与验证
3.1 系统形式化需求的定性分析方法
3.2 “RBC切换”场景规范的建模与分析
3.3 模式转换规范的建模与分析
4 基于混成自动机模型的系统安全分析方法
4.1 混成自动机概述
4.2 基于混成自动机模型的不确定控制参数分析方法
4.3 基于混成自动机模型的列车运行状态在线监控算法
4.4 案例分析
5 基于概率混成自动机模型的列车运行安全监控方法
5.1 概率混成自动机及自动机之间的复合规则
5.2 列车运行状态的安全监控框架
5.3 案例分析
6 基于参数Markov模型的系统可靠性在线评估方法
6.1 动态故障树建模方法
6.2 基于动态故障树的可靠性及安全性在线评估方法
6.3 案例分析
7 基于稀疏LSSVM及集成回归树的智能驾驶方法
7.1 智能驾驶算法的框架及评价指标
7.2 单列车智能驾驶算法
7.3 案例分析
8 基于HA及集成分类回归树算法的多列车安全智能驾驶方法
8.1 多列车的安全智能驾驶策略
8.2 基于速度分级制动的列车追踪间隔控制
8.3 基于IPEM稀疏优化算法
8.4 案例分析
展开全部
高速列车智能驾驶及其安全分析技术 作者简介
程瑞军，博士，毕业于北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，现为福州大学数学与计算机学院教师，讲师。研究方向：智慧地铁；人工智能与数据挖掘；复杂系统可靠性建模及评估算法研究等。
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