Reliability and safety analysis on railway signal regional computer interlocking system
Notice bibliographique
Résumé
Regional computer interlocking system (RCIS) is a signal control system, which performs all of the interlocking logic operations and implements the centralized control on multiple stations using one set of interlocking equipment alone. There are two diverse RCIS solutions in China, namely, the central-ized interlocking scheme and the distributed interlocking scheme. The main defi ciency of the former lies in that the entire system would be paralyzed once the central interlocking equipment fails. The lat-ter overcomes the fl aw of the former and can disperse the danger. However, it is not suitable for some small stations due to higher upfront investment. Hence, a better selection is that the two schemes are combined together to play their respective advantages and overcome each other’s shortcomings. As a safety–critical system, the RCIS is broadly applied but the investigations on it are rarely reported in reliability and safety. Based on it, this paper establishes the Markov model of the RCIS and investigates its reliability and safety. During modeling some signifi cant factors, such as common-cause failure, cov-erage rate of diagnostic systems, online maintainability, and periodic inspection maintenance, and as well as diverse failure modes, are fully considered. The relevant researches show that the combination of the two RCIS schemes possesses better safety and reliability, and is an ideal realization mode, not only for the stations but also for the open lines between the stations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».