基于随机Petri网的铁路应急预案的建模方法技术

本发明专利技术公开了涉及铁路应急预案处理技术领域的一种基于随机ｐｅｔｒｉ网的铁路应急预案的建模方法。其技术方案是：分析现有铁路应急预案的类型和等级，划分和整理预案，实现预案内容的模板化；提炼出预案中各类事故救援中的共性内容，并通过整理这些共性内容将预案划分成流程；基于随机Ｐｅｔｒｉ网理论，对预案流程进行定性分析和定量分析，从而给划分的预案流程建立Ｐｅｔｒｉ模型；通过模型之间的联系，将众多单个的模型连接成一个整体模型；对整体模型进行性能等价化简；最后，将化简的简单模型连接从而得到整体简化的ＳＰＮ模型。使用本方法建立的ＳＰＮ模型，可以实现铁路应急预案系统化、数字化、智能化的管理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于铁路应急预案处理
，尤其是一种基于随机Petri网的 铁路应急预案的建模方法。
技术介绍
目前我国铁路应急预案体系建设存在诸多问题，表现在对应急预案，尤 其操作型预案的重视程度普遍不够，编制不够完善、执行不够有力；应急预案的技术支撑手段十分落后，现有的技术平台已经成为大量已编制的预案发生效 用的瓶颈。而现有的铁路应急预案管理体系中，包含了大量不同种类、等级的应急 预案，同时这些预案数据和文件的存储方式落后、管理形式不合理，査找搜索不便，修改更新不容易，并且资源共享性差。而利用随机Petri网 (Stochastic Petri Net: SPN)理论为铁路应急预案流程进行建模，可以提 高数据和信息的可利用率，进而实现应急预案的系统化、数字化和智能化， 达到优化管理的目的。这样的研究方法在我国相关研究领域尚属空白。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对铁路应急预案管理体系中存在的应急预案种类繁 多、等级复杂、管理形式不合理、检索不便以及资源共享差等诸多问题，提出 一种实现应急预案系统化、数字化、智能化管理的方法。本专利技术的技术方案是:一种，其特征是所述方法包括以下步骤步骤1、分析现有铁路应急预案的类型和等级，将预案划分和整理，实现应急预案内容的模板化；步骤2、在对应急预案内容进行模板化处理的基础上，提炼出总体预案、 综合预案和站段预案中各类事故救援中的共性内容，并通过整理这些共性内容 将预案划分成流程；步骤3、基于随机Petri网理论，对预案流程进行定性分析和定量分析， 从而分别给步骤2中划分的预案流程建立Petri模型；步骤4、整合步骤3中建立的Petri模型，通过模型之间的联系，将众多 单个的模型连接成一个整体模型；步骤5、对步骤4建立的整体模型进行性能等价化简；步骤6、化简之后，将简单模型连接从而得到整体简化的SPN模型。所述步骤1中，应急预案内容的模板化是基于铁路现有应急预案模板，针 对不同类型的预案，同类模板设计出不同的具体模板框架。所述步骤3中，定性分析是利用随机Petri网理论，使用T—不变量和马尔 可夫过程分析模型的可达性、有界性和安全性。所述步骤3中，定量分析是通过马尔科夫过程转移速率矩阵和模糊数学理 论求解出了库所繁忙的概率、库所空闲的概率、系统变迁的利用率及系统平均 延时时间。步骤5中，对步骤4建立的整体模型进行性能等价化简是对Petri网中最 基本的四种结构——顺序、并发、选择和循环进行时间性能等价化简；其方法 是把每一个基本结构看做是一个子网，分别用一个等效时间变迁来表示，该时 间变迁与原来的子网具有相等的时间期望，从而得到一个简化的SPN模型。本专利技术的效果在于结合铁路应急预案流程化的特点，利用随机Petri网 的建模方法，从信息处理的角度为铁路应急预案流程建立了随机Petri网模型， 实现铁路应急预案系统化、数字化、智能化的管理；同时，使用随机Petri网模型能够分析数据，这为列车运营决策者的决策支持提供了依据，从而使铁路 应急预案系统更具科学性。附图说明图1是铁路应急预案的建模步骤示意图。图2是在预案预警模板基础上提炼共性内容示意图。图3是利用随机Petri网理论建立的随机Petri网络模型示意图。图4是简化顺序结构示意图。图5是简化并发结构示意图。图6是简化选择结构示意图。图7是简化循环结构示意图。具体实施例方式下面结合附图与具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述。 参照附图l所示的铁路应急预案的建模流程示意图，铁路应急预案的建 模流程具体如下步骤IOI，通过实地调研和资料分析，现有铁路应急预案有多种类型； 步骤102，经过抽象和规范化处理将预案划分并整理为几大模板； 步骤103 ，分别是预防预警模板、信息报送模板、响应分级分类模板、 组织机构模板、应急保障模板、后期处置模板等；步骤104，在以上模板基础之上，将这些模板细分为综合、站段两种类 型；以青藏铁路线为例，预防预警模板的综合预警模板又包括《青藏铁路公 司超限货物运输事故应急预案》、《青藏铁路公司格拉段大风天气列车安全运 行应急预案》、《青藏铁路公司格拉段降雪天气列车安全运行应急预案》、《青 藏铁路公司铁路(道路)交通伤亡事故应急预案》、《青藏铁路公司突发公共卫生事件应急预案》、《青藏铁路公司突发客流、旅客列车晚点应急预案》、《青 藏铁路公司危险货物运输事故应急预案》、《青藏铁路网络与信息安全事故应 急预案》、《铁路地质灾害应急预案》。站段预警模板包括《青藏铁路公安局突 发公共事件总体应急预案》、《西宁站突发公共事件总体应急预案》。在这些类型模板的基础上提炼出各类事故救援中共性内容;步骤105，并整理共性内容将救援预案划分成几大流程， 步骤106，分别是预警流程、专家决策流程、应急救援及救援处置流程、 救援后期处置流程等；利用随机Petri网的相关理论，使用T—不变量和马尔 可夫过程定性分析模型的可达性、有界性、安全性等，使用马尔可夫过程转 移速率矩阵和模糊数学的相关理论；定量分析库所繁忙的概率、库所空闲的 概率、系统变迁的利用率及系统平均延时时间，从而分别给这些流程建立 Petri模型；步骤107，整合这些模型，通过模型之间的联系，将众多单个的模型连 接成一个整体模型；步骤108，利用时间性能等价对Petri网的四种基本结构——顺序、选 择、并发和循环进行简化、连接，从而获得整体简化模型；步骤109，最终模型建立成功。参照附图2所示，在预案预警模板基础上提炼共性内容示意图，在预案 预警模板基础之上提炼出的共性内容，以上述步骤104中的青藏铁路为例， 包括步骤201，发生事故；202，事故接警；203，警情上报及传达，204， 同时要在站段内部发布事故信息，205，采取相应的站段基层预警响应。图3所示是利用随机Petri网理论建立的随机Petri网络模型示意图。 按步骤106给单个流程建立Petri模型；并按步骤107整合这些模型，通过 模型之间的联系，将众多单个的模型连接成一个整体模型。以下举例说明模 型建立方法图3中所示是预警流程，专家决策流程，应急救援与救援处置流程，救援后期处置流程的整体Petri模型。其中，库所含义说明p1:报 警信息；p2:接警信息; p3:警情信息上报信息；p4:先期处置信息；p5 : 先期处置结束信息；p6:事故站段发布信息；p7:站段响应结束信息；p8 :现场实时分析信息；p9:站段应急反馈信息；p10:警情信息；p11:事故站 段预警信息；p12:事故分析结果信息;p13专家信息库信息；p14:专家商 议信息；p15:预案信息；p16:预案调用信息；p17:预案修正信息；p18:预 案确定信息；p19:方案确定信息；p20:方案修正信息；p21:方案实施信息； p22:事故调査人员到位信息；p23:应急工作领导小组人员到位信息；p24: 应急救援开展实施信息；p25:事态评估信息；p26:专家反馈信息；P27:救 援结束信息；p28:表示后期处置信息；p29:表示善后处理信息；p30表示 涉外事件处置信息；p31:表示调査反馈信息；p32:表示档案信息；p33:表示评估结束信息；p34:表示事故调查上报信息；p35:表示信上报结束信息； p36:表示应急救本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于随机Ｐｅｔｒｉ网的铁路应急预案的建模方法，其特征是所述方法包括以下步骤：　步骤１、分析现有铁路应急预案的类型和等级，将预案划分和整理，实现应急预案内容的模板化；　步骤２、在对应急预案内容进行模板化处理的基础上，提炼出总体预案、综合预案和站段预案中各类事故救援中的共性内容，并通过整理这些共性内容将预案划分成流程；　步骤３、基于随机Ｐｅｔｒｉ网理论，对预案流程进行定性分析和定量分析，从而分别给步骤２中划分的预案流程建立Ｐｅｔｒｉ模型；　步骤４、整合步骤３中建立的Ｐｅｔｒｉ模型，通过模型之间的联系，将众多单个的模型连接成一个整体模型；　步骤５、对步骤４建立的整体模型进行性能等价化简；　步骤６、化简之后，将简单模型连接从而得到整体简化的ＳＰＮ模型。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：贾利民，秦勇，徐杰，肖雪梅，艾厚文，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]