列车运行控制系统具有分布、动态、多场景融合等特点,系统缺陷在开发阶段难以完全消除。因此,需要在系统部署后实施运行时监控,在发生危险时将系统导向安全侧。运行时验证方法利用形式化语言描述系统期望满足的监控规约,并通过监控器验证系统当前的运行轨迹是否满足监控规约,从而实施运行时监控。超速防护功能的监控规约既包含复杂的混成行为又高度依赖于列车的运行环境,目前传统的运行时验证方法难以构建有效的监控规约。所以,对超速防护功能的监控规约构建方法的研究十分重要。论文主要工作包含以下四个方面:(1)提出超速防护动态监控规约构建方法。通过混成自动机建模语言建立参数化列车运行控制分层模型,计算模型关于超速防护功能顶层安全需求“列车到达行车许可终点,列车速度不大于零”的可达集。可达集中满足安全需求的部分即为超速防护监控规约。由于可达集随着列车每次运行轨迹的变化而发生改变,所以建立的超速防护监控规约具有动态性。(2)提出基于深度学习结合样条回归的分段速度监控曲线计算算法。基于该算法搭建速度监控曲线计算平台,与参数化列车运行控制分层模型实时交互,实现模型中的速度监控曲线计算功能。该方法用以提升针对不同的列车运行环境,超速防护动态监控规约构建的自动化程度和精确性。(3)结合混成自动机验证理论开发在线超速防护运行时监控原型系统。超速防护运行时监控器周期性地接收列控系统的运行轨迹和速度监控曲线计算平台的曲线参数,实例化列车运行控制分层模型,之后验证系统当前运行轨迹是否符合动态监控规约。(4)以列控系统两类典型危险场景为例示范应用,将本文提出的超速防护监控方法与已有监控方法进行对比,验证其有效性。实验结果表明:所提出的新型监控方法可显著降低监控的误报率与漏报率,并且具有较高的验证效率,可及时发现危险并防护列车在行车许可终点前停车。本文提出的基于混成自动机的超速防护动态监控规约构建方法,完备验证了系统以当前运行轨迹为起点的所有可能后续运行行为。因此,基于该方法构建的监控器具有预判性。本文的研究对提高列车运行的安全性具有重要意义。图48幅,表19个,参考文献61篇。