基于复杂网络的列车辅助驾驶危险致因传播模型

来源：交通运输系统工程与信息杂志2022年第4期北京时间：

作者：张仕杰, 唐涛, 刘金涛, 李辰岭

单位：1. 北京交通大学，a. 轨道交通控制与安全国家重点实验室，b. 国家轨道交通安全评估研究中心，北京 100044； 2. 华威大学，制造工程学院，考文垂 CV4 7AL，英国

摘要：为了解预期功能安全(SOTIF)相关危险致因在基于智能感知的列车辅助驾驶系统(IATDAS)中的传播特性，提升针对该类系统的危险控制能力，本文提出基于复杂网络的IATDAS系统危险致因传播模型。该模型在SOTIF危险致因网络的基础上，提供了全局容量-负载传播机制，能有效刻画IATDAS系统的危险致因传播机制。案例分析结果表明：本文所提模型能够解决复杂致因关系下既有模型与系统实际情况不符的问题，如对于具有较长后续传播路径的致因，本文模型能够刻画其较难导致危险的实际特征；依据本文模型实施传播控制，可以显著降低危险致因的传播速度，如对影响节点范围大、前期影响节点数量增加快的危险因素进行控制时，可使其平均传播速度降低68%，比随机控制策略多降58%。该模型可以为IATDAS系统的SOTIF相关危险控制提供决策基础。

关键词：智能交通,致因传播模型,复杂网络,预期功能安全(SOTIF),基于智能感知的列车辅助驾驶系统

基金资助：中央高校基本科研业务费