城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法及系统

1.本发明涉及城市轨道交通运营维护技术领域，具体涉及一种城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法及系统。


背景技术：

2.对城市轨道交通运营风险的研究，对于保障城市轨道交通安全、高效运营具有重要意义，建立系统、通用、科学的风险管理机制是实现安全、可靠、高效城市轨道交通风险管理工作的重要前提和基础。但是，目前仍没有建立系统、通用、科学的风险管理机制的方法。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法及系统，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。
4.为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：
5.一方面，本发明提供一种城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法，包括：
6.确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，应用wbs法，构建面向任务的分层业务模型；
7.根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型；
8.依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型；
9.将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制模型。
10.优选的，构建面向任务的分层业务模型，包括：
11.步骤11：初始化，确定需要分解的业务任务，i＝1；
12.步骤12：给定任务节点的唯一编号nw
ij
，确定每一个任务节点tw
ij
的任务内容；
13.步骤13：确定每个tw
ij
所对应的关系gw
ij
，资源rw
ij
和工期dw
ij
；
14.步骤14：判断任务节点tw
ij
是否需要继续分解，若不需要分解，记为cw
ij
，任务节点结束，转到步骤16；否则，继续下一步；
15.步骤15：对任务节点进行分解，i＝i+1，转到步骤12；
16.步骤16：返回上一层，i＝i-1，若i≠0，继续下一步；否则，转到步骤18；
17.步骤17：判断本层是否仍有任务可以继续分解，若有任务节点可以被分解，选择该任务节点，转到步骤12；否则，继续下一步；
18.步骤18：根据上述步骤的分解结果，构建出被分解业务任务的分解结构模型。
19.优选的，根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型，包括：
20.步骤21：初始化，i＝1，j＝1；
21.步骤22：将wbs业务模型中的任务集合映射至初始pn模型中的库所集合，{tw
ij
|tw
ij
∈uw(tw
ij
)}
→
{p
ij
|p
ij
∈upn(p
ij
)}；
22.步骤23：将wbs业务模型中的关系集合映射至初始pn模型中的流集合，
23.步骤24：将wbs业务模型中的资源集合映射至初始pn模型中的标识集合和颜色集合，{p,m,e|p,m,e∈uw(rw)}
→
{p,m,e|p,m,e∈upn(c)}，
24.步骤25：将wbs业务模型中的工期集合映射至初始pn模型中的库所时间集合，{d
ij
|d
ij
∈uw(dw
ij
)}
→
{pi
ij
|pi
ij
∈upn(pi
ij
)}；
25.步骤26：若j＝m，继续；否则，转到步骤22，j＝j+1；
26.步骤27：若i＝n，继续；否则，转到步骤22，i＝i+1，j＝1；
27.步骤28：根据映射后的结果，构建出初始pn模型结构。
28.优选的，wbs业务模型向初始pn业务流模型映射规则包括：
29.wbs模型任务集合至初始pn模型库所集合和变迁集合的映射；
30.wbs模型关系集合至初始pn模型流集合的映射；
31.wbs模型资源集合至初始pn模型颜色集合和初始标识集合的映射；
32.wbs模型工期集合至初始pn模型时间集合的映射。
33.优选的，依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型，包括：
34.步骤31：修正初始pn模型的库所、变迁、流关系、库所时间和变迁时间集合；
35.步骤32：构建出针对每个主线的hlpn修正子模型；
36.步骤33：修正初始pn模型的标识集合；
37.步骤34：修正初始pn模型的输入、输出函数集合。
38.优选的，将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制，包括：
39.融合三个主线任务的hlpn修正子模型，构建出业务流hlpn修正总模型；计算业务流模型库所与资源库所的标识交互，用于交互的标识为对应库所输入和输出函数的差值，构建出最终的城轨系统风险主动防控业务流程运行机制hlpn模型。
40.第二方面，本发明提供一种城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建系统，包括：
41.构建模块，用于确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，应用wbs法，构建面向任务的分层业务模型；
42.映射模块，用于根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型；
43.修正模块，用于依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型；
44.耦合模块，用于将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，并与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制模型。
45.第三方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上所述的城市轨
道交通系统风险防控运行机制的构建方法。
46.第四方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如上所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法。
47.第五方面，本发明提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如上所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法的指令。
48.本发明有益效果：通过分析城轨系统风险主动防控业务需要完成的任务，分析任务的实施过程以及所需资源，描述风险主动防控机制业务流程的运行过程，提出通用性的风险主动防控机制业务运行模型，对于提升城市轨道交通运营安全风险管理和保障安全高效运营具有重要的理论和现实意义。
49.本发明附加方面的优点，将在下述的描述部分中更加明显的给出，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
50.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
51.图1为本发明实施例所述的风险主动防控业务任务分解结果示意图。
52.图2为本发明实施例所述的风险辨识机制初始pn模型示意图。
53.图3为本发明实施例所述的风险评估机制初始pn模型示意图。
54.图4为本发明实施例所述的风险管控机制初始pn模型示意图。
55.图5为本发明实施例所述的风险辨识机制hlpn修正子模型示意图。
56.图6为本发明实施例所述的风险评估机制hlpn修正子模型示意图。
57.图7为本发明实施例所述的风险管控机制hlpn修正子模型示意图。
58.图8为本发明实施例所述的风险主动防控机制hlpn耦合模型示意图。
59.图9为本发明实施例所述的业务流库所与资源库所交换原理示意图。
具体实施方式
60.下面详细叙述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
61.本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。
62.还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
63.本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件和/或它们的组。
64.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
65.为便于理解本发明，下面结合附图以具体实施例对本发明作进一步解释说明，且具体实施例并不构成对本发明实施例的限定。
66.本领域技术人员应该理解，附图只是实施例的示意图，附图中的部件并不一定是实施本发明所必须的。
67.实施例1
68.本实施例1提供一种城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建系统，包括：
69.构建模块，用于确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，应用wbs法，构建面向任务的分层业务模型；
70.映射模块，用于根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型；
71.修正模块，用于依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型；
72.耦合模块，用于将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，并与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制模型。
73.本实施例1中，利用上述的系统，实现了城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法，包括：
74.确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，应用wbs法，构建面向任务的分层业务模型；
75.根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型；
76.依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型；
77.将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制模型。
78.其中，构建面向任务的分层业务模型，包括：
79.步骤11：初始化，确定需要分解的业务任务，i＝1；
80.步骤12：给定任务节点的唯一编号nw
ij
，确定每一个任务节点tw
ij
的任务内容；
81.步骤13：确定每个tw
ij
所对应的关系gw
ij
，资源rw
ij
和工期dw
ij
；
82.步骤14：判断任务节点tw
ij
是否需要继续分解，若不需要分解，记为cw
ij
，任务节点结束，转到步骤16；否则，继续下一步；
83.步骤15：对任务节点进行分解，i＝i+1，转到步骤12；
84.步骤16：返回上一层，i＝i-1，若i≠0，继续下一步；否则，转到步骤18；
85.步骤17：判断本层是否仍有任务可以继续分解，若有任务节点可以被分解，选择该任务节点，转到步骤12；否则，继续下一步；
86.步骤18：根据上述步骤的分解结果，构建出被分解业务任务的分解结构模型。
87.根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型，包括：
88.步骤21：初始化，i＝1，j＝1；
89.步骤22：将wbs业务模型中的任务集合映射至初始pn模型中的库所集合，{tw
ij
|tw
ij
∈uw(tw
ij
)}
→
{p
ij
|p
ij
∈upn(p
ij
)}；
90.步骤23：将wbs业务模型中的关系集合映射至初始pn模型中的流集合，
91.步骤24：将wbs业务模型中的资源集合映射至初始pn模型中的标识集合和颜色集合，{p,m,e|p,m,e∈uw(rw)}
→
{p,m,e|p,m,e∈upn(c)}，
92.步骤25：将wbs业务模型中的工期集合映射至初始pn模型中的库所时间集合，{d
ij
|d
ij
∈uw(dw
ij
)}
→
{pi
ij
|pi
ij
∈upn(pi
ij
)}；
93.步骤26：若j＝m，继续；否则，转到步骤22，j＝j+1；
94.步骤27：若i＝n，继续；否则，转到步骤22，i＝i+1，j＝1；
95.步骤28：根据映射后的结果，构建出初始pn模型结构。
96.wbs业务模型向初始pn业务流模型映射规则包括：
97.wbs模型任务集合至初始pn模型库所集合和变迁集合的映射；
98.wbs模型关系集合至初始pn模型流集合的映射；
99.wbs模型资源集合至初始pn模型颜色集合和初始标识集合的映射；
100.wbs模型工期集合至初始pn模型时间集合的映射。
101.依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型，包括：
102.步骤31：修正初始pn模型的库所、变迁、流关系、库所时间和变迁时间集合；
103.步骤32：构建出针对每个主线的hlpn修正子模型；
104.步骤33：修正初始pn模型的标识集合；
105.步骤34：修正初始pn模型的输入、输出函数集合。
106.将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制，包括：
107.融合三个主线任务的hlpn修正子模型，构建出业务流hlpn修正总模型；计算业务流模型库所与资源库所的标识交互，用于交互的标识为对应库所输入和输出函数的差值，构建出最终的城轨系统风险主动防控业务流程运行机制hlpn模型。
108.实施例2
109.本实施例2提供一种城市轨道交通系统风险主动防控业务流程运行机制构建方法，包括以下步骤：
110.步骤1，确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，应用wbs法，构建出面向任务的分层业务模型；
111.步骤2，根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型；
112.步骤3，因业务模型和业务流模型之间的差异，依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型；
113.步骤4，将修正后的业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，并对业务流模型与资源库所间相应函数关系进行计算。
114.优选地，所述步骤1包括：
115.步骤11：初始化，确定需要分解的业务任务，i＝1；
116.步骤12：给定任务节点的唯一编号nw
ij
，确定每一个任务节点tw
ij
的任务内容；
117.步骤13：确定每个tw
ij
所对应的关系gw
ij
，资源rw
ij
和工期dw
ij
；
118.步骤14：判断任务节点tw
ij
是否需要继续分解，若不需要分解，记为cw
ij
，任务节点结束，转到步骤16；否则，继续下一步；
119.步骤15：对任务节点进行分解，i＝i+1，转到步骤12；
120.步骤16：返回上一层，i＝i-1，若i≠0，继续下一步；否则，转到步骤18；
121.步骤17：判断本层是否仍有任务可以继续分解，若有任务节点可以被分解，选择该任务节点，转到步骤12；否则，继续下一步；
122.步骤18：根据上述步骤的分解结果，构建出被分解业务任务的分解结构模型。
123.在构建城市轨道交通系统风险主动防控业务流程运行机制的模型时，需要对防控机制的业务流进行分解，拆分出防控机制中需要的所有工作步骤。根据系统科学的思想，针对于每一个步骤，还需要细分出每一个步骤需要完成的业务任务，与业务任务相匹配的人员类型，完成任务需要用到的方法或工具，以及完成任务大致需要的实际时间。据此，对应到wbs的业务分解结构模型中，构建城市轨道交通系统风险主动防控机制的业务模型如下。
124.用六元组来表示城轨系统风险主动防控机制的业务模型，记为w
rapm
＝(nw,tw,gw,rw,dw,cw)。其中：
125.(1)nw表示业务模型的编码库，用来标注风险主动防控机制需要完成的每一项任务，形成一个防控机制任务及其对应编码的数据库。防控机制任务的编码库用集合的形式来表示，记为nw＝{nw
ij
|i,j＝1,2,...,n}，表示结构中处于第i层j位置的节点元素的编码，并且集合中的每个元素都不相等，即当i≠i'或j≠j'时，nw
ij
≠nw
i'j'
。
126.(2)tw表示业务模型的任务集合，记为tw＝{tw
ij
|i,j＝1,2,...,n}，tw
ij
表示在第i层第j位置节点对应的防控机制需要完成的任务内容。
127.(3)gw表示业务模型的任务之间相关关系的集合，记为gw＝{gw
ij
|i,j＝1,2,...,n}。gw＝(a,f)，其中，a描述了防控机制任务的先后关系。a表示在防控机制任务对应位置的同一层级中，节点对应任务的前一个任务。考虑到wbs法的原理，每一个任务只能在自己所在的分支中寻找自己的前一个任务，因此在业务模型中防控机制任务的前置任务具有相对唯一性，用当前任务来描述前一任务，就可以描述出业务模型任务的先后关系。f描述了防控机制任务的总分关系。f表示该防控机制任务对应的上一层级的任务，由于在构建主动防
控机制业务模型时，对业务的拆解是从上到下的顺序，在分析上一层级任务相关信息的时候，只会分析任务的可分解性，而不会对任务做具体的拆解，因此只需要描述当前任务与上一层及任务关系即可。综上，因此为tw
ij
的前一任务，为tw
ij
的上一任务。
128.(4)rw表示业务模型中任务所需要的资源的集合，记为rw＝{rw
ij
|i,j＝1,2,...,n}。将完成防控机制业务任务所需要的资源分为三个部分：能够执行业务任务的人员、完成业务任务所需要的方法或技术、完成业务任务所需要的装备和物资。因此rw＝(p,m,e)，其中为完成tw
ij
所需的人员，为完成tw
ij
所需的方法和技术，为完成tw
ij
所需的资源和装备。
129.(5)dw表示完成城轨系统风险主动防控机制业务模型任务需要的工期的集合，记为dw＝{dw
ij
|i,j＝1,2,...,n}。由于城轨系统主动防控机制的业务工期存在很大的不确定性，因此通过区分工期的时间单位，来表示工期的不同。在仿真过程中，也可以根据时间单位进行随机赋值，符合实际生产作业中时间情况的随机性。此处将任务工期的时间单位分为分钟mi、小时ho、天da、周we、月mo和年ye，其中不满1小时的归为分钟单位，超过1小时不满1天的归为小时单位，以此类推。
130.(6)cw表示业务模型任务的工作包集合，记为cw＝{cw
ij
|i,j＝1,2,...,n}。工作包表示防控机制最底层的一个任务单元，是可以分配到具体的人员，具有详细执行方案或思路的一个小任务。在分解的过程中，需要判断tw
ij
是否需要继续分解，如果不需要继续分解，则认为tw
ij
是一个工作包，放入工作包集合，cw
ij
＝tw
ij
。
131.优选地，所述步骤2包括：
132.步骤21：初始化，i＝1，j＝1；
133.步骤22：将wbs业务模型中的任务集合映射至hlpn机制模型中的库所集合，{tw
ij
|tw
ij
∈uw(tw
ij
)}
→
{p
ij
|p
ij
∈upn(p
ij
)}；
134.步骤23：将wbs业务模型中的关系集合映射至hlpn机制模型中的流集合，
135.步骤24：将wbs业务模型中的资源集合映射至hlpn机制模型中的标识集合和颜色集合，{p,m,e|p,m,e∈uw(rw)}
→
{p,m,e|p,m,e∈upn(c)}，
136.步骤25：将wbs业务模型中的工期集合映射至hlpn机制模型中的库所时间集合，{d
ij
|d
ij
∈uw(dw
ij
)}
→
{pi
ij
|pi
ij
∈upn(pi
ij
)}；
137.步骤26：若j＝m，继续；否则，转到步骤22，j＝j+1；
138.步骤27：若i＝n，继续；否则，转到步骤22，i＝i+1，j＝1；
139.步骤28：根据映射后的结果，构建出初始pn模型结构。
140.城轨系统风险主动防控业务流pn模型是一个九元组，表示为upn＝{p,t,f,i,o,c,m,pi,ti}，其中：
141.(1)三元组(p,t,f)组成的基本pn称为upn的一个基网。
142.p为业务流模型的库所的集合，库所代表了业务流模型中每一个具体的业务步骤，
记为p＝{p1,p2,...,pn}，n为一个有限的数值；
143.t为业务流模型的变迁的集合，变迁代表了业务流模型业务步骤完成，转向下一个步骤的动态状态。记为t＝{t1,t2,...,tm}，m为一个有限的数值；
144.f为业务流模型的流的集合，表示了任务和状态之间的先后关系，用(p,t)，(t,p)对来表示。(p,t)表示库所指向变迁，同理，(t,p)表示变迁指向库所；
145.(2)i和o分别为业务流模型的输入函数和输出函数的集合，分别表示了业务流模型的库所中标识的变化规则；
146.(3)c为业务流模型的标识的颜色集合，涵盖了业务流模型中可能出现的所有标识的颜色；m为业务流模型的标识集合，m必须是在所定义的标识颜色集合c中的；
147.(4)pi和ti分别是业务流模型中针对库所和变迁的时间集合。
148.wbs业务模型向初始pn业务流模型映射规则：
149.(1)wbs模型任务集合至初始pn模型库所集合和变迁集合的映射
150.将wbs业务模型中的任务集合tw，映射为初始pn模型中的库所集合p，设定映射规则为{tw
ij
|tw
ij
∈uw(tw
ij
)}
→
{p
ij
|p
ij
∈upn(p
ij
)}。任务至库所的映射代表了业务模型中的任务和初始pn模型的库所是一一对应的，每个wbs任务就是初始pn所描述系统当前静态所处的状态。wbs模型任务集合中，每个任务检验其完成的动态状态，就是相应的变迁，也就是说，初始pn模型中的变迁，只表示任务是否完成，如果检验到其已经完成，则变迁就可以被激发完成。
151.(2)wbs模型关系集合至初始pn模型流集合的映射
152.将wbs业务模型中的关系集合gw＝(a)，映射为初始pn模型中的流集合f。设定映射规则为：
[0153][0154]
也就是说，将wbs模型中，表示任务的前后关系的映射到初始pn模型中，表示流关系的(库所，变迁)对。由于初始pn模型中，变迁都表示的任务完成的动态状态，因此在确定库所的时候，就可以把相应的变迁也确定下来。有了wbs模型中任务前后关系，映射到初始pn模型中库所的前后关系时，就可以直接写出两个库所及其之间变迁的关系对。
[0155]
(3)wbs模型资源集合至初始pn模型颜色集合和初始标识集合的映射
[0156]
将wbs业务模型中的资源集合rw＝(p,m,e)，映射为初始pn模型中的颜色集合c＝(p,m,e)中。设定映射规则为：
[0157]
{p,m,e|p,m,e∈uw(rw)}
→
{p,m,e|p,m,e∈upn(c)}，人、方法和设备三种资源分别对应颜色集合中的三种颜色。
[0158]
将wbs业务模型中的资源集合rw
ij
，映射为初始pn模型中的初始标识集合m0中。设定映射规则为：
[0159][0160]
也就是将wbs模型中每一种具体的资源，都映射为初始pn模型中的每一个标识。
[0161]
(4)wbs模型工期集合至初始pn模型时间集合的映射
[0162]
将wbs业务模型中的工期集合dw，映射为初始pn模型中的库所时间集合pi中。设定映射规则为{d
ij
|d
ij
∈uw(dw
ij
)}
→
{pi
ij
|pi
ij
∈upn(pi
ij
)}。其中，pi
ij
的上、下界由d
ij
的值
确定，例如d
ij
＝we时，pi
ij
＝[1,7]，单位为天。由此就可以表示出库所中标识满足变迁条件后，在什么时间范围内会激发变迁，以符合实际情况中，完成任务时间的不确定性。
[0163]
所述步骤3包括：
[0164]
步骤31：修正初始pn模型的库所、变迁、流关系、库所时间和变迁时间集合；
[0165]
步骤32：构建出针对每个主线的hlpn修正子模型；
[0166]
步骤33：修正初始pn模型的标识集合；
[0167]
步骤34：修正初始pn模型的输入、输出函数集合。
[0168]
在从wbs业务模型映射到初始pn模型后，初始pn模型中仍然存在很多问题。由于wbs方法本身的特性，在利用wbs进行分析的时候，主要关注的是对于想要完成的总任务的分解，分解出的结果本身也是一个一个的小任务。wbs方法对于这些小任务的基本要求只有全面覆盖总任务的任务范围，以及小任务本身的任务范围没有重复，而并不关注小任务之前的复杂关系。
[0169]
在构建wbs业务模型时，也只是初步给出了小任务与其他任务的简单前后关系，没有考虑复杂的综合相关关系。因此这样的业务模型映射出的pn结构也并不完善。针对这种情况，需要在业务模型映射的初始pn模型基础上，对初始pn模型进行修正，这也是选择利用petri网进行分析的原因之一。下面给出修正初始pn模型的规则。
[0170]
(1)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型库所的修正
[0171]
城轨系统风险主动防控机制初始pn模型中的库所，没有针对城轨系统运营安全影响因素的不同特征和区别，进行有针对性的分解。因此在修正的pn模型中，需要面向城轨系统运营安全的影响因素，把部分需要分解或修改的库所进行重新构建。另外还需要针对标识颜色集合所代表的资源库所进行构建。
[0172]
(2)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型变迁的修正
[0173]
对于初始pn模型的变迁来说，在从wbs业务模型映射过来的时候，只是简单规定了，变迁表示与它相连的前项任务是否完成的状态，而在最终的城轨系统风险主动防控机制pn模型中，变迁的激发条件可能是非常复杂的，因此需要对部分不准确的变迁进行修正，并给出所有变迁的激发条件。
[0174]
(3)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型流关系的修正
[0175]
与(2)中的情况类似，初始pn模型中的流关系也是简单的顺序流，没有体现出实际业务中的并行关系，或者反馈关系。因此需要根据实际对初始pn模型的流关系进行修正，完善各个库所和变迁之间的流关系，并且确定每个流关系上附着的输入或输出函数具体的表达式。
[0176]
(4)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型标识的修正
[0177]
在城轨系统风险主动防控机制的wbs业务模型向初始pn模型映射时，wbs模型的资源集合都是面向任务的，每一个任务的不同资源都有自己唯一的变量符号来表示，这样映射过来的初始pn模型中，标识的符号也都是各不相同的。但在pn模型中，实际上许多资源都不是单个任务独用，而是会贯穿几个任务步骤。基于这样的情况，对于初始pn模型来说，就需要进行标识的整合工作，将相同含义或属性的标识进行整合。在整合的时候，也需要注意有一些资源本身的多重属性，整合不意味着把所有相同的资源都归一，而是要体现出非消耗性资源，或非一次性消耗的资源，在多个任务过程中可以持续使用的特性。
[0178]
(5)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型时间的修正
[0179]
在由城轨系统风险主动防控机制的wbs业务模型向初始pn模型映射时，wbs模型中工期集合映射至初始pn模型中时，是直接映射到库所所对应的时间集合上的，但实际上，对于本文所要构建的城轨系统风险主动防控机制pn模型来说，变迁也是需要时延的。因此要对每个库所的时间元素进行分析，确定其所处的位置应该是库所还是变迁。以此也可以构建出面向变迁的时间集合ti。
[0180]
(6)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型库所模块的修正
[0181]
在城轨系统风险主动防控机制的wbs业务模型，还有一个重要的集合元素，是工作包集合。在初始pn模型中，并没有体现出工作包集合的作用和特性。前文提到过，工作包可以是单独的一个工作，也可以是业务模型中没有必要继续向下分解，但实际上可以分解的工作组合。而在最终的pn模型中，是需要将这几者的区别体现出来的。因此对于初始pn模型来说，需要分析每一个库所，是作为单独的库所而存在于模型中，还是需要被设定为库所模块而存在。如果是需要设定为库所模块，还需要对每个具体的库所模块进行分解，确定模块内具体的组成结构，以此指导城轨系统风险主动防控机制的构建和运行。
[0182]
所述步骤4包括：
[0183]
步骤41：融合三个主线任务的hlpn修正子模型，构建出业务流hlpn修正总模型；
[0184]
步骤42：计算业务流模型库所与资源库所的标识交互，用于交互的标识mr为对应库所输入和输出函数的差值，即mr＝(∑t,p
ij
)-(p
ij
,∑t)；
[0185]
步骤43：构建出最终的城轨系统风险主动防控业务流程运行机制hlpn模型。
[0186]
实施例3
[0187]
本实施例3提供了一种城市轨道交通系统风险主动防控业务流程运行机制构建方法，包括以下步骤：
[0188]
步骤1，确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，应用wbs法，构建出面向任务的分层业务模型。
[0189]
步骤11：初始化，确定需要分解的业务任务，i＝1；
[0190]
步骤12：给定任务节点的唯一编号nw
ij
，确定每一个任务节点tw
ij
的任务内容；
[0191]
步骤13：确定每个tw
ij
所对应的关系gw
ij
，资源rw
ij
和工期dw
ij
；
[0192]
步骤14：判断任务节点tw
ij
是否需要继续分解，若不需要分解，记为cw
ij
，任务节点结束，转到步骤16；否则，继续下一步；
[0193]
步骤15：对任务节点进行分解，i＝i+1，转到步骤12；
[0194]
步骤16：返回上一层，i＝i-1，若i≠0，继续下一步；否则，转到步骤18；
[0195]
步骤17：判断本层是否仍有任务可以继续分解，若有任务节点可以被分解，选择该任务节点，转到步骤12；否则，继续下一步；
[0196]
步骤18：根据上述步骤的分解结果，构建出被分解业务任务的分解结构模型。
[0197]
在构建城市轨道交通系统风险主动防控业务流程运行机制的模型时，需要对防控机制的业务流进行分解，拆分出防控机制中需要的所有工作步骤。根据系统科学的思想，针对于每一个步骤，还需要细分出每一个步骤需要完成的业务任务，与业务任务相匹配的人员类型，完成任务需要用到的方法或工具，以及完成任务大致需要的实际时间。据此，对应到wbs的业务分解结构模型中，构建城市轨道交通系统风险主动防控机制的业务模型如下。
[0198]
用六元组来表示城轨系统风险主动防控机制的业务模型，记为w
rapm
＝(nw,tw,gw,rw,dw,cw)。其中：
[0199]
(1)nw表示业务模型的编码库，用来标注风险主动防控机制需要完成的每一项任务，形成一个防控机制任务及其对应编码的数据库。防控机制任务的编码库用集合的形式来表示，记为nw＝{nw
ij
|i,j＝1,2,...,n}，表示结构中处于第i层j位置的节点元素的编码，并且集合中的每个元素都不相等，即当i≠i'或j≠j'时，nw
ij
≠nw
i'j'
。
[0200]
(2)tw表示业务模型的任务集合，记为tw＝{tw
ij
|i,j＝1,2,...,n}，tw
ij
表示在第i层第j位置节点对应的防控机制需要完成的任务内容。
[0201]
(3)gw表示业务模型的任务之间相关关系的集合，记为gw＝{gw
ij
|i,j＝1,2,...,n}。gw＝(a,f)，其中，a描述了防控机制任务的先后关系。a表示在防控机制任务对应位置的同一层级中，节点对应任务的前一个任务。考虑到wbs法的原理，每一个任务只能在自己所在的分支中寻找自己的前一个任务，因此在业务模型中防控机制任务的前置任务具有相对唯一性，用当前任务来描述前一任务，就可以描述出业务模型任务的先后关系。f描述了防控机制任务的总分关系。f表示该防控机制任务对应的上一层级的任务，由于在构建主动防控机制业务模型时，对业务的拆解是从上到下的顺序，在分析上一层级任务相关信息的时候，只会分析任务的可分解性，而不会对任务做具体的拆解，因此只需要描述当前任务与上一层及任务关系即可。综上，因此为tw
ij
的前一任务，为tw
ij
的上一任务。
[0202]
(4)rw表示业务模型中任务所需要的资源的集合，记为rw＝{rw
ij
|i,j＝1,2,...,n}。将完成防控机制业务任务所需要的资源分为三个部分：能够执行业务任务的人员、完成业务任务所需要的方法或技术、完成业务任务所需要的装备和物资。因此rw＝(p,m,e)，其中为完成tw
ij
所需的人员，为完成tw
ij
所需的方法和技术，为完成tw
ij
所需的资源和装备。
[0203]
(5)dw表示完成城轨系统风险主动防控机制业务模型任务需要的工期的集合，记为dw＝{dw
ij
|i,j＝1,2,...,n}。由于城轨系统主动防控机制的业务工期存在很大的不确定性，因此通过区分工期的时间单位，来表示工期的不同。在仿真过程中，也可以根据时间单位进行随机赋值，符合实际生产作业中时间情况的随机性。此处将任务工期的时间单位分为分钟mi、小时ho、天da、周we、月mo和年ye，其中不满1小时的归为分钟单位，超过1小时不满1天的归为小时单位，以此类推。
[0204]
(6)cw表示业务模型任务的工作包集合，记为cw＝{cw
ij
|i,j＝1,2,...,n}。工作包表示防控机制最底层的一个任务单元，是可以分配到具体的人员，具有详细执行方案或思路的一个小任务。在分解的过程中，需要判断tw
ij
是否需要继续分解，如果不需要继续分解，则认为tw
ij
是一个工作包，放入工作包集合，cw
ij
＝tw
ij
。
[0205]
步骤2，根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始业务流pn子模型。
[0206]
步骤21：初始化，i＝1，j＝1；
[0207]
步骤22：将wbs业务模型中的任务集合映射至hlpn机制模型中的库所集合，{tw
ij
|
tw
ij
∈uw(tw
ij
)}
→
{p
ij
|p
ij
∈upn(p
ij
)}；
[0208]
步骤23：将wbs业务模型中的关系集合映射至hlpn机制模型中的流集合，
[0209]
步骤24：将wbs业务模型中的资源集合映射至hlpn机制模型中的标识集合和颜色集合，{p,m,e|p,m,e∈uw(rw)}
→
{p,m,e|p,m,e∈upn(c)}，
[0210]
步骤25：将wbs业务模型中的工期集合映射至hlpn机制模型中的库所时间集合，{d
ij
|d
ij
∈uw(dw
ij
)}
→
{pi
ij
|pi
ij
∈upn(pi
ij
)}；
[0211]
步骤26：若j＝m，继续；否则，转到步骤22，j＝j+1；
[0212]
步骤27：若i＝n，继续；否则，转到步骤22，i＝i+1，j＝1；
[0213]
步骤28：根据映射后的结果，构建出初始pn模型结构。
[0214]
城轨系统风险主动防控业务流pn模型是一个九元组，表示为upn＝{p,t,f,i,o,c,m,pi,ti}，其中：
[0215]
(1)三元组(p,t,f)组成的基本pn称为upn的一个基网。
[0216]
p为业务流模型的库所的集合，库所代表了业务流模型中每一个具体的业务步骤，记为p＝{p1,p2,...,pn}，n为一个有限的数值；
[0217]
t为业务流模型的变迁的集合，变迁代表了业务流模型业务步骤完成，转向下一个步骤的动态状态。记为t＝{t1,t2,...,tm}，m为一个有限的数值；
[0218]
f为业务流模型的流的集合，表示了任务和状态之间的先后关系，用(p,t)，(t,p)对来表示。(p,t)表示库所指向变迁，同理，(t,p)表示变迁指向库所；
[0219]
(2)i和o分别为业务流模型的输入函数和输出函数的集合，分别表示了业务流模型的库所中标识的变化规则；
[0220]
(3)c为业务流模型的标识的颜色集合，涵盖了业务流模型中可能出现的所有标识的颜色；m为业务流模型的标识集合，m必须是在所定义的标识颜色集合c中的；
[0221]
(4)pi和ti分别是业务流模型中针对库所和变迁的时间集合。
[0222]
wbs业务模型向初始pn业务流模型映射规则：
[0223]
(1)wbs模型任务集合至初始pn模型库所集合和变迁集合的映射
[0224]
将wbs业务模型中的任务集合tw，映射为初始pn模型中的库所集合p，设定映射规则为{tw
ij
|tw
ij
∈uw(tw
ij
)}
→
{p
ij
|p
ij
∈upn(p
ij
)}。任务至库所的映射代表了业务模型中的任务和初始pn模型的库所是一一对应的，每个wbs任务就是初始pn所描述系统当前静态所处的状态。wbs模型任务集合中，每个任务检验其完成的动态状态，就是相应的变迁，也就是说，初始pn模型中的变迁，只表示任务是否完成，如果检验到其已经完成，则变迁就可以被激发完成。
[0225]
(2)wbs模型关系集合至初始pn模型流集合的映射
[0226]
将wbs业务模型中的关系集合gw＝(a)，映射为初始pn模型中的流集合f。设定映射规则为：
[0227]
也就是说，将wbs模型中，表示任务的前后关系的映射到初始pn模型中，表示流关系的(库所，变
迁)对。由于初始pn模型中，变迁都表示的任务完成的动态状态，因此在确定库所的时候，就可以把相应的变迁也确定下来。有了wbs模型中任务前后关系，映射到初始pn模型中库所的前后关系时，就可以直接写出两个库所及其之间变迁的关系对。
[0228]
(3)wbs模型资源集合至初始pn模型颜色集合和初始标识集合的映射
[0229]
将wbs业务模型中的资源集合rw＝(p,m,e)，映射为初始pn模型中的颜色集合c＝(p,m,e)中。设定映射规则为：
[0230]
{p,m,e|p,m,e∈uw(rw)}
→
{p,m,e|p,m,e∈upn(c)}，人、方法和设备三种资源分别对应颜色集合中的三种颜色。
[0231]
将wbs业务模型中的资源集合rw
ij
，映射为初始pn模型中的初始标识集合m0中。设定映射规则为：
[0232]
也就是将wbs模型中每一种具体的资源，都映射为初始pn模型中的每一个标识。
[0233]
(4)wbs模型工期集合至初始pn模型时间集合的映射
[0234]
将wbs业务模型中的工期集合dw，映射为初始pn模型中的库所时间集合pi中。设定映射规则为{d
ij
|d
ij
∈uw(dw
ij
)}
→
{pi
ij
|pi
ij
∈upn(pi
ij
)}。其中，pi
ij
的上、下界由d
ij
的值确定，例如d
ij
＝we时，pi
ij
＝[1,7]，单位为天。由此就可以表示出库所中标识满足变迁条件后，在什么时间范围内会激发变迁，以符合实际情况中，完成任务时间的不确定性。
[0235]
步骤3，因业务模型和业务流模型之间的差异，依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn模型。
[0236]
步骤31：修正初始pn模型的库所、变迁、流关系、库所时间和变迁时间集合；
[0237]
步骤32：构建出针对每个主线的hlpn修正子模型；
[0238]
步骤33：修正初始pn模型的标识集合；
[0239]
步骤34：修正初始pn模型的输入、输出函数集合。
[0240]
在从wbs业务模型映射到初始pn模型后，初始pn模型中仍然存在很多问题。由于wbs方法本身的特性，在利用wbs进行分析的时候，主要关注的是对于想要完成的总任务的分解，分解出的结果本身也是一个一个的小任务。wbs方法对于这些小任务的基本要求只有全面覆盖总任务的任务范围，以及小任务本身的任务范围没有重复，而并不关注小任务之前的复杂关系。
[0241]
在构建wbs业务模型时，也只是初步给出了小任务与其他任务的简单前后关系，没有考虑复杂的综合相关关系。因此这样的业务模型映射出的pn结构也并不完善。针对这种情况，需要在业务模型映射的初始pn模型基础上，对初始pn模型进行修正，这也是选择利用petri网进行分析的原因之一。下面给出修正初始pn模型的规则。
[0242]
(1)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型库所的修正
[0243]
城轨系统风险主动防控机制初始pn模型中的库所，没有针对城轨系统运营安全影响因素的不同特征和区别，进行有针对性的分解。因此在修正的pn模型中，需要面向城轨系统运营安全的影响因素，把部分需要分解或修改的库所进行重新构建。另外还需要针对标识颜色集合所代表的资源库所进行构建。
[0244]
(2)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型变迁的修正
[0245]
对于初始pn模型的变迁来说，在从wbs业务模型映射过来的时候，只是简单规定
了，变迁表示与它相连的前项任务是否完成的状态，而在最终的城轨系统风险主动防控机制pn模型中，变迁的激发条件可能是非常复杂的，因此需要对部分不准确的变迁进行修正，并给出所有变迁的激发条件。
[0246]
(3)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型流关系的修正
[0247]
与(2)中的情况类似，初始pn模型中的流关系也是简单的顺序流，没有体现出实际业务中的并行关系，或者反馈关系。因此需要根据实际对初始pn模型的流关系进行修正，完善各个库所和变迁之间的流关系，并且确定每个流关系上附着的输入或输出函数具体的表达式。
[0248]
(4)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型标识的修正
[0249]
在城轨系统风险主动防控机制的wbs业务模型向初始pn模型映射时，wbs模型的资源集合都是面向任务的，每一个任务的不同资源都有自己唯一的变量符号来表示，这样映射过来的初始pn模型中，标识的符号也都是各不相同的。但在pn模型中，实际上许多资源都不是单个任务独用，而是会贯穿几个任务步骤。基于这样的情况，对于初始pn模型来说，就需要进行标识的整合工作，将相同含义或属性的标识进行整合。在整合的时候，也需要注意有一些资源本身的多重属性，整合不意味着把所有相同的资源都归一，而是要体现出非消耗性资源，或非一次性消耗的资源，在多个任务过程中可以持续使用的特性。
[0250]
(5)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型时间的修正
[0251]
在由城轨系统风险主动防控机制的wbs业务模型向初始pn模型映射时，wbs模型中工期集合映射至初始pn模型中时，是直接映射到库所所对应的时间集合上的，但实际上，对于本文所要构建的城轨系统风险主动防控机制pn模型来说，变迁也是需要时延的。因此要对每个库所的时间元素进行分析，确定其所处的位置应该是库所还是变迁。以此也可以构建出面向变迁的时间集合ti。
[0252]
(6)城轨系统风险主动防控机制初始pn模型库所模块的修正
[0253]
在城轨系统风险主动防控机制的wbs业务模型，还有一个重要的集合元素，是工作包集合。在初始pn模型中，并没有体现出工作包集合的作用和特性。前文提到过，工作包可以是单独的一个工作，也可以是业务模型中没有必要继续向下分解，但实际上可以分解的工作组合。而在最终的pn模型中，是需要将这几者的区别体现出来的。因此对于初始pn模型来说，需要分析每一个库所，是作为单独的库所而存在于模型中，还是需要被设定为库所模块而存在。如果是需要设定为库所模块，还需要对每个具体的库所模块进行分解，确定模块内具体的组成结构，以此指导城轨系统风险主动防控机制的构建和运行。
[0254]
步骤4，将修正后的业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，并对业务流模型与资源库所间相应函数关系进行计算。
[0255]
步骤41：融合三个主线任务的hlpn修正子模型，构建出业务流hlpn修正总模型；
[0256]
步骤42：计算业务流模型库所与资源库所的标识交互，用于交互的标识mr为对应库所输入和输出函数的差值，即mr＝(σt,p
ij
)-(p
ij
,σt)；
[0257]
步骤43：构建出最终的城轨系统风险主动防控业务流程运行机制hlpn模型。
[0258]
本实施例将城市轨道交通系统风险主动防控业务的主线业务分为两个部分。一是风险辨识和风险评估两大主线任务；二是风险管控的主线任务。图1为依据wbs法构建的wbs业务模型。
[0259]
将wbs业务模型映射至初始pn模型，图2、图3、图4分别对应了风险辨识、风险评估和风险管控任务所对应的初始pn模型。
[0260]
对风险辨识模型的初始pn模型中的库所、变迁、流关系、库所时间和变迁时间进行修正，图5为修正后的风险辨识pn模型。修正后的模型符号所属类别及符号含义如表1所示。
[0261]
表1风险辨识机制hlpn修正子模型符号含义
[0262][0263][0264]
然后针对城轨系统风险辨识机制hlpn修正子模型标识集合中的标识进行整理与融合，并且根据修正后子模型变迁的激发条件的需求，增加逻辑标识相应地，在颜色集合中，增加逻辑标识颜色[l]。所得标识集合修正的结果如表2所示。
[0265]
表2风险辨识机制hlpn修正子模型标识含义
[0266][0267][0268]
最后，在对城轨系统风险辨识机制初始pn模型的库所、变迁、流关系、标识、颜色集、时间集等元素进行修正后，就可以得出城轨系统风险辨识机制hlpn修正子模型流的输入和输出函数。从库所到变迁的输入函数表示了激发此变迁的所有标识，同理，从变迁到库所的输出函数表示了这些标识中，下一个库所所需要的所有标识。具体的输入和输出函数表达式如下：
[0269][0270]
同理，可以对风险评估与风险管控任务进行修正，图6、图7分别为风险评估初始pn模型修正结果和风险管控初始pn模型修正结果。修正后符号含义及函数不在此一一列出。
[0271]
在完成三个主线任务的pn模型构建后，需要将三个主线子模型整合为最终的城轨系统风险主动防控机制业务流hlpn模型。按照主线任务将三个主线模型连接在一起后，由上述模型中的输入函数和输出函数可以看出，很多库所的输入和输出标识并不对等。这是因为在风险主动防控机制的运行过程中，有很多资源是可以重复利用的非消耗性资源，例如人力资源、设备资源、数据资源等。因此在对三个主线模型进行整合后，还需要通过计算输入函数与输出函数之间的差值，来确定每个库所与外部资源库所的标识交换情况。这里可以看出，为了确定流程库所与资源库所之间的标识流通，还需要在流程pn外构建一个用来存储与释放资源标识的资源库所。
[0272]
根据上述分析，首先构建出三个主线任务hlpn模型融合后的城轨系统风险主动防控机制hlpn耦合模型，即为图8。
[0273]
其中，变迁t
30
、变迁t
40
和变迁t
50
分别代表了三个主线任务的连接关系，即输出风险辨识的对象、风险辨识的结果和风险评估的结果，三个变迁都不包含变迁时间。在完成三个修正子模型的耦合任务后，就需要根据输入和输出函数，计算出与资源库所的交换。
[0274]
对于修正子模型融合后的耦合模型，计算其业务库所与资源库所表示变换函数时，需要以某个变迁为中心，首先确定资源库所需要对变迁输入的函数，即下一个库所需要，但流出库所中不包含的标识；然后再确定变迁需要对资源库所输出的函数，即上一个库所输出但下一个库所不需要的标识。具体需要交换的标识如表3所示。
[0275]
表3变迁与资源库所的标识交互
[0276][0277]
上述所构建的城轨系统风险主动防控机制hlpn耦合模型，是城轨系统在实现主动防控机制时通用性的业务流程模型。如果放在实际应用的情况中，机制模型中的每一个步骤都可以继续向下拆解为更详细的步骤，图9表明了库所模块分层的原理。
[0278]
除了上述所分析的业务流库所与资源库所的标识交互、业务流库所模块化等内容，针对于城轨系统风险主动防控机制hlpn模型来说，还有十分重要的一类标识——对象标识，需要在实际应用模型的时候加入。对象标识在主动防控机制模型中流动的原理，遵循于第三章中对于影响城轨系统安全的因素分析。实际应用时，需要对耦合模型做进一步的分解，针对不同类型对象的特征，分解出针对不同任务的网络路径。这样，特定类型的标识就可以直接流入特定的面向对象的路径，而其他对象类型的路径都不会被激发。由此方式，也能够提高系统的运行效率，并且可以同时输入多种对象标识，使不同类型的对象标识流入不同的路径，充分发挥pn模型并行处理事件的优势。
[0279]
实施例4
[0280]
本发明实施例4提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法。
[0281]
实施例5
[0282]
本发明实施例5提供一种计算机程序(产品)，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法。
[0283]
实施例6
[0284]
本发明实施例6提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法的指令。
[0285]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0286]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0287]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0288]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0289]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域技术人员在不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法，其特征在于，包括：确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，应用wbs法，构建面向任务的分层业务模型；根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型；依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型；将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制模型。2.根据权利要求1所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法，其特征在于，构建面向任务的分层业务模型，包括：步骤11：初始化，确定需要分解的业务任务，i＝1；步骤12：给定任务节点的唯一编号nw
ij
，确定每一个任务节点tw
ij
的任务内容；步骤13：确定每个tw
ij
所对应的关系gw
ij
，资源rw
ij
和工期dw
ij
；步骤14：判断任务节点tw
ij
是否需要继续分解，若不需要分解，记为cw
ij
，任务节点结束，转到步骤16；否则，继续下一步；步骤15：对任务节点进行分解，i＝i+1，转到步骤12；步骤16：返回上一层，i＝i-1，若i≠0，继续下一步；否则，转到步骤18；步骤17：判断本层是否仍有任务可以继续分解，若有任务节点可以被分解，选择该任务节点，转到步骤12；否则，继续下一步；步骤18：根据上述步骤的分解结果，构建出被分解业务任务的分解结构模型。3.根据权利要求1所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法，其特征在于，根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型，包括：步骤21：初始化，i＝1，j＝1；步骤22：将wbs业务模型中的任务集合映射至初始pn模型中的库所集合，{tw
ij
|tw
ij
∈uw(tw
ij
)}
→
{p
ij
|p
ij
∈upn(p
ij
)}；步骤23：将wbs业务模型中的关系集合映射至初始pn模型中的流集合，步骤24：将wbs业务模型中的资源集合映射至初始pn模型中的标识集合和颜色集合，{p,m,e|p,m,e∈uw(rw)}
→
{p,m,e|p,m,e∈upn(c)}，步骤25：将wbs业务模型中的工期集合映射至初始pn模型中的库所时间集合，{d
ij
|d
ij
∈uw(dw
ij
)}
→
{pi
ij
|pi
ij
∈upn(pi
ij
)}；步骤26：若j＝m，继续；否则，转到步骤22，j＝j+1；步骤27：若i＝n，继续；否则，转到步骤22，i＝i+1，j＝1；步骤28：根据映射后的结果，构建出初始pn模型结构。4.根据权利要求3所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法，其特征在于，wbs业务模型向初始pn业务流模型映射规则包括：wbs模型任务集合至初始pn模型库所集合和变迁集合的映射；wbs模型关系集合至初始pn模型流集合的映射；
wbs模型资源集合至初始pn模型颜色集合和初始标识集合的映射；wbs模型工期集合至初始pn模型时间集合的映射。5.根据权利要求1所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法，其特征在于，依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型，包括：步骤31：修正初始pn模型的库所、变迁、流关系、库所时间和变迁时间集合；步骤32：构建出针对每个主线的hlpn修正子模型；步骤33：修正初始pn模型的标识集合；步骤34：修正初始pn模型的输入、输出函数集合。6.根据权利要求1所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法，其特征在于，将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制，包括：融合三个主线任务的hlpn修正子模型，构建出业务流hlpn修正总模型；计算业务流模型库所与资源库所的标识交互，用于交互的标识为对应库所输入和输出函数的差值，构建出最终的城轨系统风险主动防控业务流程运行机制hlpn模型。7.一种城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建系统，其特征在于，包括：构建模块，用于确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，应用wbs法，构建面向任务的分层业务模型；映射模块，用于根据映射规则，将业务模型映射到业务流petri网模型上，得到初始pn子模型；修正模块，用于依照修正规则，对初始的业务流pn子模型进行修正，得到业务流hlpn子模型；耦合模块，用于将修正后的hlpn业务流子模型进行耦合，得到业务流hlpn模型，并与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制模型。8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法。9.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法的指令。

技术总结
本发明提供城市轨道交通系统风险防控运行机制的构建方法及系统，属于城市轨道交通运用维护技术领域，确定城轨系统风险主动防控需要完成的业务任务，构建面向任务的分层业务模型映射到业务流Petri网模型上，得到初始PN子模型；对初始的业务流PN子模型进行修正，得到业务流HLPN子模型；将修正后的HLPN业务流子模型进行耦合，与资源库所间相应函数关系进行计算，得到风险防控运行机制模型。本发明通过分析城轨系统风险主动防控业务需要完成的任务，分析任务的实施过程以及所需资源，描述风险主动防控机制业务流程的运行过程，提出通用性的风险主动防控机制业务运行模型，对于提升城市轨道交通运营安全风险管理和保障安全高效运营具有重要的理论和现实意义。营具有重要的理论和现实意义。营具有重要的理论和现实意义。


技术研发人员：王艳辉 张天格 王文浩 牛鹏骅 赵盛盛
受保护的技术使用者：北京交通大学
技术研发日：2022.07.21
技术公布日：2022/11/1