A DFT Modeling Approach for Infrastructure Reliability Analysis of Railway Station Areas
A DFT Modeling Approach for Infrastructure Reliability Analysis of Railway Station Areas
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火车站区基础设施可靠性分析的DFT建模方法
DOI：
10.1007/978-3-030-27008-7_3
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
N. Nießen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M. Volk;N. Weik;J.P. Katoen;N. Nießen
基础设施故障，特别是在车站和枢纽地区，是铁路系统中列车延误的最重要原因之一。单独地，子系统，如轨道电路或无线电通信，是很好地理解，并已使用正式的方法进行了分析。然而，验证的能力，车站地区，以满足业务设计规范作为一个整体仍然广泛open.In本文中，我们提出了一个全自动的翻译从车站地区的基础设施，动态故障树（DFT），特别强调现场元素，包括开关，信号和轨道占用检测系统。可靠性根据列车可进路性进行评估，其中可行的列车进路由联锁系统中预计的列车路径集组成，包括其要求w.r.t.场元素的状态。通过概率模型检查技术分析DFT允许新的性能度量，例如，条件事件或故障的顺序，这可以用来提供额外的见解领域元素的关键性。我们证明了基于DFT的分析在德国的铁路站的数据的基础上，生成的DFT由数百个元素的可行性。
Infrastructure failures—in particular in station and junction areas—are one of the most important causes for train delays in railway systems. Individually, subsystems, such as track circuits or radio communication, are well understood and have been analyzed using formal methods. However, verification of the capability of station areas to fulfill operational design specifications as a whole remains widely open.In this paper, we present a fully automatic translation from station area infrastructure to dynamic fault trees (DFT) with special emphasis on field elements including switches, signals and track occupation detection systems. Reliability is assessed in terms of train routability, where feasible train routes consist of the set of train paths projected in the interlocking system including their requirements w.r.t. the state of field elements. Analysing the DFTs by probabilistic model checking techniques allows for new performance metrics based on, e.g., conditional events or the sequence of failures, which can serve to provide additional insights into the criticality of field elements.We demonstrate the feasibility of the DFT-based analysis based on data for railway stations in Germany where the generated DFTs consist of hundreds of elements.
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DOI：
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发表时间：
2016
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通讯作者：
A. Romanovsky
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发表时间：
2016
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影响因子：
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作者：
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通讯作者：
Holger Puetz
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通讯作者：
Raja Gopal Kalvakunta
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期刊：
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影响因子：
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通讯作者：
André Platzer;Jan-David Quesel