автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы интеллектуальной поддержки принятия решений в системах управления движением поездов

На правах рукописи ЦЗЭСъ^

КАМЕНСКИЙ ВЛАДИСЛАВ ВАЛЕРЬЕВИЧ

МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ПОЕЗДОВ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (на транспорте)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ростов-на-Дону 2006

Диссертация выполнена на кафедре «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Ростовский государственный университет путей сообщения» (РГУПС)

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Долгий Игорь Давидович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Кравцов Юрий Александрович кандидат технических наук, доцент Погорелов Вадим Алексеевич

Ведущее предприятие — Российский научно-исследовательский

и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (ВНИИАС).

Защита состоится « 18 » сентября 2006 г. в 1300 часов в конференц-зале РГУПС иа заседании диссертационного совета К 218.010.01 при Ростовском государственном университете путей сообщения (РГУПС) по адресу: 344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового Полка Народного ополчения 2. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан « июля 2006 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять в диссертационный совет по адресу: 344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового Полка Народного ополчения 2, РГУПС.

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент

Бутакова М. А.

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Работа отрасли в новых экономических условиях, характеризующихся изменениями объемов и направлений железнодорожных перевозок, требует создания автоматизированных систем и их интеграции на всех уровнях управления перевозочным процессом.

Для повышения эффективности функционирования железнодорожного транспорта необходимо внедрение систем, имеющих не просто более совершенные характеристики, а обладающих принципиально новыми функциональными возможностями.

Одним из направлений совершенствования систем управления является передача от человека машине нгхоторых функций, носящих интеллектуальный характер. Применение подсистем интеллектуальной поддержки принятия решений позволит существенно повысить эффективность принятия решений. Применение интеллектуальных методов при принятии решений п задачах управления определяется сложностью формализации динамических процессов на железнодорожном транспорте.

Среди основных этапов разработки, внедрения и эксплуатации автоматизированных систем управления, в работе рассматриваются два этапа -внедрение и эксплуатация. Выбор для исследования процессов внедрения объясняется недостаточно глубоким изучением этих вопросов, а также необходимостью внедрения систем в минимальные сроки и с минимальными затратами. Этапы внедрения и эксплуатации рассматриваются в совокупности, так как решения, принятые на этапе внедрения, оказывают непосредственное влияние на последующую эксплуатацию автоматизированных систем управления. Поэтому актуальной является проблема совершенствования существующих и разработка новых методов внедрения автоматизированных систем.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена необходимостью развития интеллектуальных методов принятия решений при

внедрении и эксплуатации автоматизированных систем в связи с появлением новых вычислительных платформ и развитием новых компьютерных технологий.

Степень разработанности проблемы. Исследования основаны на работах отечественных и зарубежных ученых в области автоматизации технологических процессов и производств.

Большой вклад в совершенствование автоматизированных систем управления на железнодорожном транспорте внесли ученые JLA. Баранов, Ю.А. Кравцов, E.H. Розенберг, И.Н. Розенберг, В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, Е.М. Ульяницкий, Д.В. Шалягин, A.A. Явна, и др. Методы построения автоматизированных систем управления сложными организационно-технологическими объектами рассмотрены в работах А.Н. Гуды, В.Н. Иванченко, В.М. Лисенкова, H.H. Лябаха и др. Методы интеллектуальной поддержки принятия решений на основе опыта и интуиции оператора эксперта рассматривались Л.С. Бернштейном, С.М. Ковалевым и др. Основные положения теории распознавания образов разработали Дж. Ту, Р. Гонсалес, Э. Патрик и др. Вопросы совершенствования эксплуатационной работы рассмотрены в трудах В.А. Буянова, Е.М. Тишкина и др.

Цель работы - разработка методов интеллектуальной поддержки принятия решений в системах диспетчерского контроля и управления.

В работе поставлены и решены следующие задачи:

- анализ автоматизированных систем диспетчерского управления;

- разработка методов принятия решений на этапе внедрения систем диспетчерского управления;

- разработка метода поддержки принятия оперативных решений диспетчерским персоналом;

- проведение экспериментальных исследований, для обоснования эффективности предложенных методов.

Методы исследования. При проведении исследований использовались методы теории вероятностей, теории графов, исследования операций,

генетические алгоритмы и продукционные модели.

Научная новизна работы заключается в интеллектуализации принятия решений в системах контроля и управления на основе эволюционной оптимизации и продукционных моделей.

Для этого разработаны:

- модель контролируемого пункта как распределенной системы сбора и первичной обработки информации, учитывающая тип информационного обмена, структуру сообщений, скорость передачи данных, качество каналом связи и количество блоков первичной обработки информации;

- метод оптимизации систем автоматизированного управления на элапе внедрения, основанный на одновременном решении задач размещения, назначения и выбора маршрута;

- эволюционный метод проверки управляющих функций автоматизированных систем управления на этапе внедрения, основанный нг решении оптимизационной задачи с нелинейной целевой функцией и взаимозависимыми аргументами;

- метод обработки данных, обеспечивающий интеллектуальную поддержку принятия оперативных решений диспетчерским персоналом, на основе продукционной модели, использующей экспертные знания о технологии диагностирования подвижного состава и последствиях возможных неисправностей.

Теоретическая значимость. Разработанные в результате диссертационного исследования модели и методы могут применяться при анализе и синтезе распределенных систем управления, а также при разработке систем интеллектуальной поддержки принятия решений.

Практическая ценность. На основе предложенных методов разработаны:

- технические средства и программное обеспечение подсистемы интеллектуальной поддержки принятия решений п составе системы «ДЦ-ЮГ с РКП»;

-программное обеспечение для оптимизации распределенных систем контроля и управления движением поездов на основе совместного решения задач оптимального размещения, назначения и выбора маршрута;

- программное обеспечение для оптимизации последовательное ги проверки управляющих функций при внедрении систем управления движением поездов.

Апробация работы. Основные положения и научные результаты работы докладывались и обсуждались на семинарах кафедры «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» РГУПС, на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава РГУПС (Ростов-на-Дону, 1999-2006 гг.); аппаратура распределенного контролируемого пункта, в которой использованы результаты диссертационного исследования, демонстрировалась на выставке-ярмарке «ЭКСПОЖД - 98» Всероссийского выставочного центра. Автор в числе разработчиков аппаратуры распределенного контролируемого пункта отмечен медалью «Лауреат ВВЦ».

Публикации. По теме исследования опубликовано 15 печатных работ, общим объемом 5 п.л., из них 4 в центральной печати и 13 без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Содержание диссертации изложено на 174 страницах, работа содержит 48 рисунков и 18 таблиц. В библиографию включено 117 наименований отечественной и зарубежной литературы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована цель и задачи исследований, показана научная новизна и практическая ценность полученных результатов, указаны сведения об апробации работы и публикациях, приведена структура диссертационной работы.

В первой главе рассмотрены этапы развития систем автоматизированного управления на железнодорожном транспорте. Произведен анализ современных автоматизированных систем управления движением поездов, в результате чего сделан вывод о возможности совершенствования методов внедрения на основе оптимизации взаимного расположения оборудования и последовательности проверки управляющих воздействий.

Проведен анализ особенностей управления движением поездов при работе средств автоматизированного контроля технического состояния подвижного состава. В результате установлены: схема размещения оборудования средств контроля; структура взаимодействия сотрудников различных служб при работе устройств контроля; технические средства, обеспечивающие сбор, обработку и передачу диагностической информации; особенности технологии работы диспетчерского персонала.

На основе анализа существующей технологии управления движением поездов сделан вывод о возможности автоматизации принятия решения по показаниям средств диагностирования подвижного состава с целью уменьшения загрузки поездного диспетчера.

Для анализа информационных процессов в распределенной системе управления разработана модель, учитывающая тип информационного обмена, структуру сообщений, скорость передачи данных, качество каналов связи и количество блоков первичной обработки информации. В результате анализа установлено, что существующий информационный поток позволяет передавать данные смежных систем автоматизированного контроля и управления по каналам связи диспетчерской централизации. В соответствии с общей концепцией объединения автоматизированных систем предложена интеграция смежных систем автоматики на основе системы управления движением поездов.

На основе обнаруженных особенностей управления движением поездов, анализа информационных процессов распределенного контролируемого пункта и статистического исследования информационных процессов системы

диспетчерского управления сделаны выводы о том, что возможно повышение эффективности внедрения и эксплуатации автоматизированных систем контроля и управления.

Вторая глава посвящена разработке методов интеллектуальной поддержки принятия решений на этапе внедрения распределенных автоматизированных систем управления. Принятие решений осуществляется в результате оптимизации.

Оптимизация распределенных систем производится на основе совместного решения задач размещения, назначения и выбора маршрута по критерию минимума затрат на реализацию строительно-монтажных работ и последующих эксплуатационных расходов:

и1 п2 пЗ пЛ

Хс1гО)+ 5>2/(.у)+ 2>4/0)-»1шп, (1)

1=1 1=1 1=1 ¿=1

где х,сц,с^1 - вариант размещения блоков первичной обработки

информации и соответствующие затраты на производство и эксплуатацию;

у, С2/ — вариант соединения объектов контроля с блоками первичной

обработки информации и соответствующие затраты;

г,С2г - вариант соединения блоков первичной обработки информации и

соответствующие затраты.

Оптимизация распределенных систем сбора и первичной обработки

информации осуществляется на основе генетических алгоритмов, применение

которых обусловлено большим пространством поиска, мультимодальностью и

многомерностью целевой функции, отсутствием необходимости строгого

нахождения глобального оптимума'.

Пространство поиска определяется количеством вариантов подключения

ш объектов контроля (т=К~Ь) к К блокам первичной обработки сигналов

^ = П^, (2)

¡=0

где К - количество блоков первичной обработки сигналов;

Ь - количество входов блока первичной обработки сигналов;

<Л = КЬ-(ЬГ).

Вариант размещения блоков первичной обработки сигналов и вариант назначения им объектов контроля определяется двоичной хромосомой. Хромосома состоит из нескольких частей. Каждая часть хромосомы задает вариант подключения объектов контроля к свободному месту г. Длина первой и второй частей хромосомы 1\ и 12 определяются, исходя из соотношений

2'1 > СЬ > СЬ ,

(3)

Вариант подключения объектов контроля к свободному месту п однозначно задается предыдущими частями хромосомы и поэтому не кодируется.

вариант подключения

хромосома

Блок1 ОК1 ОКЗ

ОК4 ОК2

БлокЫ ОК5 ОК6

Рис. 1. Соответствие варианта подключения двоичной хромосоме

Фитнес-функция определяется как сумма затрат на реализацию строительно-монтажных работ и последующих эксплуатационных расходов.

Метод оптимизации распределенных систем на основе совместного решения задач размещения, назначения и выбора маршрута состоит из следующих частей:

1. Выбирается текущий объект контроля.

2. Выбирается текущее место для установки блока первичной обработки сигналов.

3. Определяются возможные варианты соединения объекта контроля и места для установки блока первичной обработки сигналов.

4. Рассчитываются затраты для каждого варианта соединения и выбирается вариант с минимальными затратами.

5. Шаги 1—4 повторяются для всех объектов контроля и мест для установки блоков первичной обработки.

6. Формируется хромосома, определяющая вариант размещения блоков первичной обработки сигналов и вариант назначения объектов контроля.

7. Определяется маршрут соединения блоков первичной обработки сигналов с минимальной длиной и вычисляются затраты на его реализацию.

8. Шаги 6-7 повторяются до окончания формирования популяции.

9. Для формирования новой популяции выполняются операции отбора, скрещивания и мутации.

10. Вычисляется фитнес-функция, которая учитывает затраты на установку блоков первичной обработки сигналов, подключение объектов контроля, соединение блоков первичной обработки сигналов, а также эксплуатационные расходы.

11. Повторяются шаги 9-10 для всех особей.

12. Шаги 9-11 повторяются до выполнения максимального количества циклов.

После расположения оборудования необходимо проверить правильность выполнения управляющих функций системы. Для решения задачи выбора последовательности проверки управляющих функций автоматизированных систем также используются генетические алгоритмы.

Количество поездных маршрутов на станции складывается из маршрутов приема, отправления, передачи с пути на путь и маршрутов сквозного пропуска:

Ь

п= Е ((Рт|Рк) + (РкРч0+(Рт1РкРф)). (4)

1=1

где п - количество маршрутов на станции;

Ь=2 - количество направлений движения (четное и нечетное);

и

Рт1 - количество подходов к станции с направления ¡,

Рк - количество путей на станции,

РЧ1 - количество путей движения от станции в направлении ¡.

Таким образом, даже для станции с поперечным расположением горловин, имеющей 3 пути, количество поездных маршрутов будет равно 18, что соответствует пространству поиска 6,4-1015.

Общее время проверки всех маршрутов движения поездов по станции можно уменьшить, если задавать маршруты в заранее определенной последовательности. Для этого требуется найти такой вариант задания всех возможных маршрутов, чтобы суммарное время задания маршрутов было минимальным.

Т^Е Т\ —» тт, (5)

/=1

где Т— общее время проверки всех маршрутов;

п - количество маршрутов на станции;

Т\ — время проверки маршрута 1.

Время задания маршрута зависит от количества переводимых стрелок времени воздействия на электрическую централизацию при переводе стрелки '¿(эц-пс). времени перевода стрелки Г,(пс), количества элементарных маршрутов времени воздействия на электрическую централизацию при задании маршрута ^(эц-м), времени открытия светофора и определяется формулой £ А

Т~ 2 Оу(эц-пс) + 0(пс)> + Е (^(эц-м)+ 'д(с)) ■ (6)

7=1 4=1

Из всех перечисленных составляющих изменить можно только количество переводимых стрелок. Проверку правильности реализации маршрутов необходимо производить с переводом всех стрелок, входящих в

маршрут. Поэтому перед заданием маршрута необходимо перевести все стрелки, входящие в маршрут, в противоположное положение (по отношению к используемому в маршруте).

Количество переводимых стрелок Р1 при проверке задания маршрута зависит от количества стрелок переводимых перед заданием маршрута, количества стрелок Р/, переводимых во время задания маршрута, и определяется формулой

где Су - количество переводов стрелки] до задания маршрута;

Лу - количество переводов стрелки j при задании маршрута.

Количество переводов С, равно 0, если стрелка не участвует в маршруте. Количество переводов равно 1, если начальное положение стрелки равно положению стрелки в маршруте. Количество переводов равно 2, если начальное положение стрелки равно положению стрелки в маршруте и стрелка является спаренной.

Количество переводов Ау равно 0, если стрелка не участвует в маршруте, равно 1, если стрелка участвует в маршруте и равно 2, если спаренная стрелка участвует в маршруте.

Состояние стрелки ) после проверки маршрута г определяется выражением

где — состояние стрелки} после проверки маршрута г;

— состояние стрелки] в маршруте /. Если стрелка не участвует в маршруте, то она сохраняет предыдущее

Е, Р, Ъ = X С,- + £ К] , )=1

(7)

(8)

состояние S¡.lj. Если стрелка участвует в маршруте, то она переводится в состояние, соответствующее проверяемому маршруту БМ^.

Фитнес-функция рассчитывается как сумма количества переводов стрелок при проверке всех маршрутов. В базе данных находится информация о типах стрелок, их положении в проверяемом маршруте, а также информация о текущем состоянии стрелок. До начала расчета в базу данных заносится начальное положение стрелок. На основе информации, хранящейся в базе данных, вычисляется новое состояние и количество переводов стрелок.

Метод оптимизации последовательности задания маршрутов при проверке правильности реализации управляющих воздействий во время проведения пусконаладочных работ автоматизированных систем контроля и управления реализован в виде программы и состоит из следующих шагов:

1. Фиксируется начальное положение стрелок.

2. На основании данных о количестве маршрутов производится расчет длины хромосомы.

3. Формируется начальная популяция.

4. Текущему положению стрелок присваивается начальное состояние.

5. Текущей хромосоме присваивается значение первой хромосомы.

6. Текущему маршруту присваивается значение первого маршрута, определяемого из текущей хромосомы.

7. Исходя из текущего состояния стрелок и номера текущего маршрута, вычисляются:

- количество переводов стрелок для проверки текущего маршрута;

- новое текущее состояние стрелок.

8. Текущему маршруту присваивается значение следующего маршрута.

9. Шаги 7-8 повторяются для всех маршрутов, описанных текущей хромосомой.

10. На основании количества переводов стрелок осуществляется вычисление значений фитнес-функции.

11. Текущей хромосоме присваивается значение следующей хромосомы из популяции.

12. Шаги 6—11 повторяются для особей всей популяции.

13. Популяция подвергается операциям селекции, скрещивания и мутации.

14. Если количество итераций не превысило установленный предел, то осуществляется переход к пункту 5.

15. Из популяции выбирается особь, имеющая максимальное значение фитнес-функции.

В третьей главе для реализации интеллектуальной поддержки принятия решений оперативно-диспетчерским персоналом при эксплуатации автоматизированных систем контроля и управления разработан метод обработки данных о техническом состоянии подвижного состава, основанный на продукционной модели, использующей знания о технологии диагностирования и возможных неисправностях.

Структурная схема управления движением поездов, в условиях работы средств контроля технического состояния подвижного состава на ходу поезда включает следующие элементы: поезд (П) - является объектом контроля и управления; средства контроля подвижного состава (СКПС); устройства управления (УУ) и оператор (ОП). Оперативно-диспетчерский персонал обязан осуществлять пропуск поездов только убедившись в допустимости показаний средств контроля подвижного состава.

Существующую схему предлагается дополнить блоком принятия решения (БПР) (рис. 2). Это позволит освободить оператора от монотонной проверки поступающих данных, привлекая его внимание только в ситуациях, требующих экстренного вмешательства.

При принятии решения о результатах контроля подвижного состава по данным системы диагностирования подвижного состава необходимо отличать три ситуации:

F = и F2 и (9)

(Ю)

^пРз=0; (И)

где Р] - данные находятся в пределах допустимых значений, неисправности подвижного состава не обнаружены, вмешательство оператора не требуется.

р2 - данные находятся в пределах допустимых значений, обнаружена неисправность подвижного состава, требуется вмешательство оператора для проверки показаний системы и в случае подтверждения показаний, организации ремонта подвижного состава;

Рз - данные не соответствуют принятому формату, произошел сбой в работе или возникла неисправность, требуется вмешательство оператора для организации ремонта СКПС или системы передачи данных.

Рис. 2. Схема управления движением поездов с учетом СКПС

Данные системы контроля подвижного состава представляют собой последовательность сообщений. Для принятия решения об отсутствии необходимости вмешательства оператора требуется выполнение следующих условий: соответствие количества и последовательности сообщений; определение типов всех сообщений; соответствие всех параметров в сообщении.

При вступлении поезда на участок контроля, устройства контроля подвижного состава начинают передавать сообщения о результатах контроля.

В блоке интеллектуальной поддержки принятия решений первой запускается процедура определения типа сообщения (рис.3). Она использует базу знаний о структуре сообщений и допустимых значениях полей. В результате работы процедуры в базу данных заносится тип сообщения или тип

сообщения «ошибка». При этом используются продукционные правила StringNoun, StringTime, StringCarriage, StringTrain имеющие следующие поля: имя продукции (NameProd), сфера применения продукции (Fstep), условия применения продукции (Usl), действие продукции (Name).

NameProd(xi,X2,... Xn), Fstep,Usli & Usl2 ... Usln => Name(xi,X2, ...Xn). (12)

Рис. 3. Определение типа сообщения

Проверка наличия неисправности приемо-передающей аппаратуры основана на знаниях о возможных неисправностях и структуре сообщений. В результате проверки могут быть выявлены неисправности типа «константный ноль» (УегКСошЮ), «константная единица» (УегТ^ГСопзИ) и неисправности типа «короткое замыкание» (УегёЬоП) линий передачи данных (рис. 4).

При положительном результате определения всех типов сообщений и отсутствии неисправностей приемопередающей аппаратуры производится проверка последовательности сообщений. Правила формирования допустимых последовательностей находятся в базе знаний, они применяются к типам сообщений находящимися в базе данных.

Для контроля соответствия количества и последовательности сообщений предложены продукционные правила, определяющие начало и окончание

сообщения Beg и End, наличие одной, двух и трех осей с неисправностями Nounl-Noun3.

VerNg j-4 Ng )

VerNConl)-

Рис. 4. Проверка наличия неисправностей

Рис. 5. Проверка количества и последовательности сообщений

На основе продукционных правил «нет замечаний» (N7), «неисправность подвижного состава» (Р8) и «неисправность средств контроля» (БК) принимается решение о необходимости вмешательства оператора для

организации ремонта технических средств. Граф выполнения продукций представлен на рис. 5.

Четвертая глава содержит сведения о практической реализации и экономической эффективности разработанных методов.

Проверка эффективности оптимизации распределенной системы сбора и первичной обработки информации выполнялась с помощью разработанной программы на примере распределенной системы, имеющей 69 объектов контроля, 6 возможных мест установки блоков РКП-ТС. В результате оптимизации удалось уменьшить затраты на 3 % по сравнению с вариантом предложенным специалистом технического отдела дистанции сигнализации и связи.

На рис. 6 показана зависимость количества переводов стрелок при проверке маршрутов в различной последовательности. Использование разработанного метода оптимизации последовательности проверки управляющих воздействий на этапе внедрения автоматизированных систем управления показало, что возможно снижение количества переводов стрелок на 28 % и сокращение общего времени проверки на 18 %.

«о ■

35 30 25 20 15 10 5 О

1.1

.|1|

1111 1111 1111 1111 1111 1111 11111111 1111

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Рис. 6. Зависимость количества переводов стрелок от последовательности проверки маршрутов

Методы интеллектуальной поддержки принятия решения нашли свое применение в подсистеме централизации информации средств контроля подвижного состава диспетчерской централизации «ДЦ-ЮГ с РКП».

Рис. 7. Структурная схема интеграции смежных систем

Разработаны алгоритмы работы, технические средства и диагностическое оборудование блоков РКП-Д и РКП-ПИ. На Северо-Кавказской железной дороге введены в эксплуатацию б комплектов аппаратуры РКП-Д. Годовой экономический эффект составил 160 тыс. руб.

В заключении представлены научные и практические результаты диссертационной работы.

1. На основе анализа проблем внедрения и эксплуатации автоматизированных систем контроля и управления сделаны выводы о необходимости организации интеллектуальной поддержки принятия решений в системах управления движением поездов.

2. Разработаны методы, являющиеся основой для интеллектуальной поддержки принятия решений в системах контроля и управления на основе эволюционной оптимизации и продукционных моделей:

- метод оптимизации систем автоматизированного управления на этапе внедрения, основанный на одновременном решении задач размещения, назначения и выбора маршрута, позволяющий минимизировать затраты на реализацию строительно-монтажных работ и последующие эксплуатационные расходы.

- эволюционный метод проверки управляющих функций автоматизированных систем управления на этапе внедрения, основанный на решении оптимизационной задачи с нелинейной целевой функцией и взаимозависимыми аргументами, позволяющий оптимизировать последовательность проверки управляющих функций для минимизации затрат при производстве пусконаладочных работ.

- метод обработки данных о техническом состоянии подвижного состава на основе продукционной модели, использующей знания о технологии диагностирования и возможных неисправностях, который обеспечивает интеллектуальную поддержку принятия решений оперативно-диспетчерским персоналом.

3. Разработано программное обеспечение для оптимизации распределенных систем первичной обработки информации и последовательности проверки управляющих функций.

4. Разработано программное обеспечение и технические средства подсистемы интеллектуальной поддержки принятия оперативных решений диспетчерским персоналом в составе системы «ДЦ-ЮГ с РКП».

Список публикаций по теме диссертации

1. Каменский, В.В. Оптимизация схемы ввода сигналов диспетчерской централизации на основе распределенного контролируемого пункта / В.В. Каменский // Тр. науч.-теор. конф проф.-преп. состава «Транспорт-2000». — Ростов н/Д: РГУПС, 2000. — С. 3. (ОД п.л.).

2. Каменский, В.В. Определение оптимального варианта подключения объектов контроля, управления и измерения к блокам ввода и вывода сигналов

диспетчерской централизации с распределенными контролируемыми пунктами / В.В. Каменский // Перспективные технологии и технические средства управления движением поездов на ж.-д. транспорте: Междунар, межвуз. сб. науч. тр. — Ростов н/Д: РГУПС, 2000. — С. 117—120. (0,3 п.л.).

3. Каменский, В.В. Алгоритм оптимальности подключения объектов контроля в устройствах ДЦ / В.В. Каменский // Совершенствование информационных систем на ж.-д. транспорте: Межвуз. сб. науч. тр. — Екатеринбург: УрГУПС, 2000. — С. 194—197. (0,3 п.л.).

4. Каменский, В.В. Математическая модель схемы ввода сигналов диспетчерской централизации на основе метода динамического программирования / В.В. Каменский // Тр науч.-теорет. конф. проф.-преп. состава «Транспорт-2001». — Ростов н/Д: РГУПС, 2001. — С. 6—7. (0,2 п.л.).

5. Каменский, В.В. Централизация показаний средств автоматического контроля технического состояния подвижного состава на ходу поезда в системе

, ДЦ-ЮГ с РКП / В.В. Каменский, В.Р. Аванесов // Междунар. межвуз. сб. науч. тр. — Ростов н/Д: РГУПС, 2002. — С. 46—50. (0,3 п.л.).

6. Каменский, В.В. Исследование статистических характеристик объектов контроля диспетчерской централизации / В.В. Каменский // Вестник РГУПС. — 2002. — №3. — С. 74—77. (0,5 п.л.).

7. Каменский, В.В. Автоматическая расшифровка результатов контроля технического состояния подвижного состава на основе теории распознавания образов / В.В. Каменский // Вестник РГУПС. —2003. —№1. —С. 57—60. (0,5 п.л.).

8. Каменский, В.В. Определение наилучшей последовательности проверки маршрутов движения поездов по станции на основе генетических алгоритмов /В.В. Каменский // Актуальные проблемы развития технических средств и технологий ж.-д. автоматики и телемеханики: Междунар. межвуз. сб. науч. тр. — Ростов н/Д: РГУПС, 2003. — С. 105—109. (0,3 п.л.).

9. Пономарев, Ю.Э. Маршрутизация в цепях передачи данных диспетчерской централизации / Ю.Э. Пономарев, В.В. Каменский // Вестник

РГУПС. — 2003. — №3. — С. 60—64. (0,5 п.л.).

10. Каменский, В.В. Метод определения трассы прокладки кабеля связи с минимальной длиной / В.В. Каменский // Тр. всерос. науч.-практ конф. проф.-преп. состава «Транспорт-2004». — Ростов н/Д: РГУПС, 2004. —С. 8—9. (0,1 п.л.).

11. Каменский, В.В. Анализ информационных процессов распределенного контролируемого пункта / В.В. Каменский // Вестник РГУПС, — 2004. — №4. — С. 54—58. (0,6 п.л.).

12. Каменский, В.В. Интеграция систем автоматики и телемеханики на основе системы диспетчерской централизации / В.В. Каменский // Актуальные проблемы развития средств ж.-д. автоматики и телемеханики и технологий управления движением поездов / Междунар. межвуз. сб. науч. тр. — Ростов н/Д: РГУПС, 2004. — С. 103—108. (0,4 п.л.).

13. Каменский В.В. Оптимизация взаимного расположения приборов с учетом последующих эксплуатационных расходов / В.В.Каменский // Тр. Всерос. науч.-практ конф. проф.-преп. состава «Транспорт-2005». — Ростов н/Д: РГУПС, 2005. — С. 15-16. (0,1 п.л.).

14. Каменский В.В. Методы повышения эффективности внедрения распределенных систем управления на основе генетических алгоритмов оптимизации / В.В. Каменский // Труды РГУПС, — 2005. — №1. — С. 67—72. (0,4 п.л.).

15. Каменский, В.В. Обнаружение неисправностей в тракте передачи данных системы централизации информации на основе продукционных моделей / В.В. Каменский // Тр. всерос. науч.-практ конф. проф.-преп. состава «Транспорт-2006». — Ростов н/Д: РГУПС, 2006. — С. 209—211. (0,1 п.л.).

Личный вклад автора в работах, выполненных в соавторстве, состоит в следующем:

/5/ - разработаны принципы построения и алгоритмы функционирования;

/9/ - предложены математическая модель и алгоритмы решения задачи.

Каменский Владислав Валерьевич

МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ПОЕЗДОВ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 12.07.2006. Формат 60X84/16 Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл.печ.л.1,2. Уч.-изд.л,39 Тираж 100 Заказ № £$$3. Ростовский государственный университет пугей сообщения.

_Ризография РГУПСа._

Адрес университета: 344038, г. Ростов н/Д, пл. Ростовского Стрелкового 11олка Народного ополчения, 2.

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ВНЕДРЕНИЯ И ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ПОЕЗДОВ

1.1 Анализ внедрения автоматизированных систем контроля подвижного состава и управления движением поездов

1.2 Анализ информационных процессов в системах контроля и управления на основе формализованных логических схем

1.3 Статистическое исследование информационных процессов в распределенных системах управления

1.4 Система контроля и управления.движением поездов на основе интеграции смежных устройств автоматизации

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

2.1 Методы оптимизации взаимного расположения компонентов распределенных систем на этапе внедрения

2.2 Оптимизация распределенных систем на основе совместного решения задач размещения, назначения и выбора маршрута

2.3 Метод оптимизации проверки управляющих воздействий на основе генетических алгоритмов

3 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПРОДУКЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

3.1 Формализация принятия решения по результатам контроля подвижного состава

3.2 Метод принятия решения о соответствии количества и последовательности сообщений

3.3 Метод принятия решения о типе сообщения устройств контроля подвижного состава

3.4 Метод принятия решения о типе неисправности тракта передачи данных аппаратуры контроля подвижного состава

3.5 Метод принятия решения о типе подвижной единицы 124 4 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ

4.1 Разработка программных средств для оптимизации распределенных систем контроля и управления на этапе внедрения

4.2 Разработка программы оптимизации последовательности проверки управляющих воздействий

4.3 Разработка программно-аппаратных средств для принятия решения по результатам контроля подвижного состава 139 Заключение 148 Список использованных источников 150 Приложения

Актуальность работы. Работа отрасли в новых экономических условиях, характеризующихся изменениями объемов и направлений железнодорожных перевозок, требует создания автоматизированных систем и их интеграции на всех уровнях управления перевозочным процессом.

Для повышения эффективности функционирования железнодорожного транспорта необходимо внедрение систем, имеющих не просто более совершенные характеристики, а обладающих принципиально новыми функциональными возможностями.

Одним из направлений совершенствования систем управления является передача от человека машине некоторых функций, носящих интеллектуальный характер. Применение подсистем интеллектуальной поддержки принятия решений позволит существенно повысить эффективность принятия решений. Применение интеллектуальных методов при принятии решений в задачах управления определяется сложностью формализации динамических процессов на железнодорожном транспорте.

Среди основных этапов разработки, внедрения и эксплуатации автоматизированных систем управления, в работе рассматриваются два этапа -внедрение и эксплуатация. Выбор для исследования процессов внедрения объясняется недостаточно глубоким изучением этих вопросов, а также необходимостью внедрения систем в минимальные сроки и с минимальными затратами. Этапы внедрения и эксплуатации рассматриваются в совокупности, так как решения, принятые на этапе внедрения, оказывают непосредственное влияние на последующую эксплуатацию автоматизированных систем управления. Поэтому актуальной является проблема совершенствования существующих и разработка новых методов внедрения автоматизированных систем.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена необходимостью развития интеллектуальных методов принятия решений при внедрении и эксплуатации автоматизированных систем в связи с появлением новых вычислительных платформ и развитием новых компьютерных технологий.

Степень разработанности проблемы. Исследования основаны на работах отечественных и зарубежных ученых в области автоматизации технологических процессов и производств.

Большой вклад в совершенствование автоматизированных систем управления на железнодорожном транспорте внесли ученые J1.A. Баранов, Ю.А. Кравцов, E.H. Розенберг, И.Н. Розенберг, В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, Е.М. Ульяницкий, Д.В. Шалягин, A.A. Явна, и др. Методы построения автоматизированных систем управления сложными организационно-технологическими объектами рассмотрены в работах А.Н. Гуды, В.Н. Иванченко, В.М. Лисенкова, H.H. Лябаха и др. Методы интеллектуальной поддержки принятия решений на основе опыта и интуиции оператора эксперта рассматривались J1.C. Бернштейном, С.М. Ковалевым и др. Основные положения теории распознавания образов разработали Дж. Ту, Р. Гонсалес, Э. Патрик и др. Вопросы совершенствования эксплуатационной работы рассмотрены в трудах В.А. Буянова, Е.М. Тишкина и др.

Цель работы - разработка методов интеллектуальной поддержки принятия решений в системах диспетчерского контроля и управления.

В работе поставлены и решены следующие задачи:

- анализ автоматизированных систем диспетчерского управления;

- разработка методов принятия решений на этапе внедрения систем диспетчерского управления;

- разработка метода поддержки принятия оперативных решений диспетчерским персоналом;

- проведение экспериментальных исследований, для обоснования эффективности предложенных методов.

Методы исследования. При проведении исследований использовались методы теории вероятностей, теории графов, исследования операций, генетические алгоритмы и продукционные модели.

Научная новизна работы заключается в интеллектуализации принятия решений в системах контроля и управления на основе эволюционной оптимизации и продукционных моделей.

Для этого разработаны:

- модель контролируемого пункта как распределенной системы сбора и первичной обработки информации, учитывающая тип информационного обмена, структуру сообщений, скорость передачи данных, качество каналов связи и количество блоков первичной обработки информации;

- метод оптимизации систем автоматизированного управления на этапе внедрения, основанный на одновременном решении задач размещения, назначения и выбора маршрута;

- эволюционный метод проверки управляющих функций автоматизированных систем управления на этапе внедрения, основанный на решении оптимизационной задачи с нелинейной целевой функцией и взаимозависимыми аргументами;

- метод обработки данных, обеспечивающий интеллектуальную поддержку принятия оперативных решений диспетчерским персоналом, на основе продукционной модели, использующей экспертные знания о технологии диагностирования подвижного состава и последствиях возможных неисправностей.

Теоретическая значимость. Разработанные в результате диссертационного исследования модели и методы могут применяться при анализе и синтезе распределенных систем управления, а также при разработке систем интеллектуальной поддержки принятия решений.

Практическая ценность. На основе предложенных методов разработаны:

- программное обеспечение для оптимизации распределенных систем контроля и управления движением поездов на основе совместного решения задач оптимального размещения, назначения и выбора маршрута; программное обеспечение для оптимизации последовательности проверки управляющих функций при внедрении систем управления движением поездов; технические средства и программное обеспечение подсистемы интеллектуальной поддержки принятия решений в составе системы «ДЦ-ЮГ с РКП».

Апробация работы. Основные положения и научные результаты работы докладывались и обсуждались на семинарах кафедры «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» РГУПС, на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава РГУПС (Ростов-на-Дону, 1999-2005 гг.); аппаратура распределенного контролируемого пункта, в которой использованы результаты диссертационного исследования, демонстрировалась на выставке-ярмарке «ЭКСПОЖД - 98» Всероссийского выставочного центра. Автор в числе разработчиков аппаратуры распределенного контролируемого пункта отмечен медалью «Лауреат ВВЦ».

Публикации. По теме исследования опубликовано 15 печатных работ, общим объемом 5 пл., из них 4 в центральной печати и 13 без соавторов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Содержание диссертации изложено на 174 страницах, работа содержит 48 рисунков и 18 таблиц. В библиографию включено 117 наименований отечественной и зарубежной литературы.

Выводы

1. Использование программ оптимизации распределенных систем и последовательности проверки управляющих функций позволяет повысить эффективность внедрения автоматизированных систем контроля и управления. Повышение эффективности достигается за счет снижения затрат при выполнении строительно-монтажных работ и уменьшения времени проверки правильности функционирования системы.

2. Внедрение подсистемы централизации информации средств контроля подвижного состава с интеллектуальной поддержкой принятия решений имеет следующие положительные результаты:

- происходит уменьшение загрузки оперативно-диспетчерского персонала за счет автоматизации контроля поступающих данных;

- осуществляется объединение систем контроля подвижного состава и системы управления движения поездов, позволяющее сделать шаг на пути интеграции систем железнодорожной автоматики и телемеханики в единое информационное пространство; производится снижение затрат при строительстве и эксплуатации систем автоматизированного контроля и управления за счет уменьшения количества необходимого оборудования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена разработке методов интеллектуальной поддержки принятия решений при внедрении и эксплуатации распределенных автоматизированных систем контроля и управления.

В диссертационной работе получены следующие теоретические и практические результаты:

1. На основе анализа проблем внедрения и эксплуатации автоматизированных систем контроля и управления сделаны выводы о необходимости совершенствования способов внедрения путем оптимизации распределенных систем первичной обработки информации и последовательности проверки управляющих функций, а также методов эксплуатации на основе автоматизации контроля данных, получаемых оперативно диспетчерским персоналом.

2. Разработаны методы, являющиеся основой для интеллектуальной поддержки принятия решений на этапе внедрения и эксплуатации автоматизированных систем управления:

- метод оптимизации систем автоматизированного управления на этапе внедрения, основанный на одновременном решении задач размещения, назначения и выбора маршрута, позволяющий минимизировать затраты на реализацию строительно-монтажных работ и последующих эксплуатационных расходов;

- эволюционный метод проверки управляющих функций автоматизированных систем управления на этапе внедрения, основанный на решении оптимизационной задачи с нелинейной целевой функцией и взаимозависимыми аргументами, позволяющий оптимизировать последовательность проверки управляющих функций для минимизации затрат при производстве пусконаладочных работ;

- метод обработки данных о техническом состоянии подвижного состава на основе продукционной модели, использующей знания о технологии диагностирования и возможных неисправностях, который обеспечивает интеллектуальную поддержку принятия решений оперативно-диспетчерским персоналом.

3. Разработано программное обеспечение для оптимизации распределенных систем первичной обработки информации и последовательности проверки управляющих функций.

4. Разработано программное обеспечение и технические средства автоматизированной системы сбора и контроля данных о техническом состоянии подвижного состава с интеллектуальной поддержкой принятия решений оперативно-диспетчерским персоналом.

1. Иванченко, В.Н. Микропроцессорная система автоматизации сортировочной горки / В.Н. Иванченко // Автоматика, телемеханика и связь,1987. — № 9. — С. 31—34.

2. Ерошенко, А.И. Диспетчерская централизация на микропроцессорных средствах / А.И. Ерошенко, A.A. Явна, А.Г. Кулькин и др. // Тр. межвуз. тематич. сб. — Ростов н/Д: РИИЖТ, 1984. — Вып. 178. — С. 8—12.

3. Ульяницкий, Е.М. Микропроцессорные системы защиты электроэнергетических объектов/ Е.М. Ульяницкий // Тр. межвуз. тематич.сб.

4. Ростов н/Д: РИИЖТ, 1982. — Вып.168. — С. 3—8.

5. Жарков, Ю.И. Основные предпосылки и принципы создания микропроцессорного информационно-управляющего комплекса для тяговой подстанции / Ю.И. Жарков // Тр. межвуз. тематич. сб. — Ростов н/Д: РИИЖТ, 1982. —Вып. 168. —С. 16—19.

6. Петров, А. П. Комплексная автоматизированная система управления железнодорожным транспортом (АСУЖТ) / А. П. Петров, В.П. Андрианов, В.А. Буянов и др. ; под. ред. А.П. Петрова. М. — М.: Транспорт, 1977. —599 с.

7. Буянов, В.А. Автоматизированные информационные системы на железнодорожном транспорте / В.А. Буянов, Г.С. Ратин. М.: Транспорт, 1984. -239 с.

8. Воронин, B.C. Информационные системы в обеспечении транспортных связей / B.C. Воронин // Автоматика, связь, информатика.2003. —№ 1. -С. 2—3.

9. Мишарин, A.C. Развитая информационная среда основа новых технологий на транспорте / A.C. Мишарин //Автоматика, связь, информатика,2001. —№ 12.-С. 2—4.

10. Иванченко, В.Н. Применение методов самоорганизации для построения моделей сложных процессов / В.Н. Иванченко, H.H. Лябах, А.Н. Гуда // Известия СКНЦ ВШ. Технические науки, 1985, — №1. С. 89—91.

11. Ивахненко, А.Г. Принятие решений на основе самоорганизации / А.Г. Ивахненко, Ю.П. Зайченко, В.Д. Дмитров. — М.: Советское радио, 1976.280 с.

12. Явна, A.A. Автоматизация процессов управления движением поездов на основе применения микропроцессорных средств / A.A. Явна, И.Д. Долгий, А.Г. Кулькин, B.C. Мирный. — Ростов н/Д: РИИЖТ, 1991. — 58 с.

13. Вишняков, В.Ф. Развитие системы управления информационными ресурсами отрасли / В.Ф. Вишняков // Автоматика, связь, информатика, —2002. —№ 2. — С. 24—27.

14. Грунтов, П.С. Автоматизированные диспетчерские центры управления эксплуатационной работой железных дорог / П.С.Грунтов, С.А. Бабченко, В.Г. Кузнецов и др. : под ред. П.С. Грунтова. -М.Транспорт, 1990.228 с.

15. Типовые требования к Единым диспетчерским центрам управления перевозками (ЕДЦУ) — М., 1999. — 127 с.

16. Соснов, Д.А. Автоматизация управления перевозочным процессом на линейном уровне / Д.А. Соснов // Автоматика, связь, информатика, —2002.5. — С. 26—28.

17. Пенкин, Н.Ф. Диспетчерская централизация / Н.Ф. Пенкин -М.: Трансжелдориздат, —1963. — 360 с.

18. Пенкин, Н. Ф. Диспетчерская централизация системы «Нева» / Н.Ф. Пенкин, С.Б. Карвацкий, Н.Г. Егоренков. — М.: Транспорт, 1973. — 216 с.

19. Пенкин, Н.Ф. Диспетчерская централизация системы «Луч» / Н.Ф. Пенкин, H.A. Павлов. — М.: Транспорт, 1982, — 303 с.

20. Иванченко, В.Н. Микропроцессорные системы централизации и диспетчерского управления движением поездов на зарубежных железныхдорогах: Методические указания / В.Н. Иванченко. Ростов н/Д: РИИЖТ, 1989. — 23 с.

21. Долгий, И.Д Диспетчерская централизация ДЦМ «ДОН» / И.Д. Долгий, А.Г. Кулькин, B.C. Мирный // Серия: Автоматика и связь. — М.: ЦНИИТЭИ МПС, — 1989. Вып.З. —37 с.

22. Долгий, И.Д. Микропроцессорный интерфейс отображения цифровой информации на табло систем электрической и диспетчерской централизации / И.Д. Долгий, В.Н. Хуршман, Ю.В. Селютин // Тр. межвуз. тематич.сб. — Ростов н/Д: РИИЖТ, 1982. — Вып. 168. — С. 81—66.

23. Гавзов, Д.В. Системы диспетчерской централизации / Д.В. Гавзов, O.K. Дрейман, В.А. Кононов, А.Б. Никитин под ред. Вл.В. Сапожникова. — М.: Маршрут, 2002. —407 с.

24. Шалягин, Д.В. Система "Диалог—Ц" / Д.В. Шалягин // Автоматика, связь, информатика. 2001. — №7. С. 23—26.

25. Техническое описание и инструкция по эксплуатации АРМ-ДНЦ "Сетунь".

26. Гавзов, Д.В. Автоматизированные системы диспетчерского управления движением поездов / Д.В. Гавзов, А.Б. Никитин —М.: Транспорт, ВИНИТИ, 1993. —Вып.2.-С. 2—12.

27. Гавзов, Д.В. Диспетчерская централизация на программируемой элементной базе / Д.В. Гавзов, М.В. Илюхин, А.Н. Ничипоренко // Автоматика, телемеханика и связь, — 1991.—№ 12. — С. 17—19.

28. Сапожников, В.В.Концентрация и централизация оперативного управления движением поездов / В.В.Сапожников, Д.В.Гавзов, А.Б.Никитин — М.: Транспорт, 2002. — 102 с.

29. Долгий, ИД Диспетчерская централизация ДЦ—ЮГ с распределенными контролируемыми пунктами / И.Д. Долгий, А.Г. Кулькин, Ю.Э. Пономарев, Л.П. Кузнецов // Автоматика, связь, информатика, — 2002. — №8. — С. 2—5.

30. Инструкция по размещению, установке и эксплуатации средств автоматического контроля технического состояния подвижного состава на ходу поезда. — М.: МПС, ЦВ—ЦШ—453,1997. — 45 с.

31. Положение о централизованном контроле за прохождением поездов по гарантийным участкам по показаниям аппаратуры ДИСК, ПОНАБ. — М.: МПС, 1999.— 12 с.

32. Лецкий, Э.К. Информационные технологии на ж.—д. транспорте: учеб. для вузов ж.-д. трансп. / Э.К. Лецкий, В.И. Панкратов, В.В. Яковлев, и др. — М.: УМК МПС России, 2000. — 680 с.

33. Куликовский, Л.Ф. Теоретические основы информационных процессов / Л.Ф. Куликовский, В.В. Мотов. — М.: Высш. шк., 1987. — 247 с.

34. Каменский, В.В. Классификация объектов контроля диспетчерской централизации / В.В. Каменский // Тр. науч.-теорет. конф. проф.-преп. состава "Транспорт 2003" — Ростов н/Д: РГУПС, 2003. — С. 3—4.

35. Петров, А.Ф. Схемы электрической централизации промежуточных станций /А.Ф. Петров, Л.П. Цейко, И.М. Ивенский — М.: Транспорт, 1987. —287 с.

36. Казаков, A.A. Станционные устройства автоматики и телемеханики: учебник для техникумов ж.-д. трансп. / A.A. Казаков, В.Д. Бубнов, Е.А. Казаков

37. М.: Транспорт, 1990. —431 с.

38. Кравцов, Ю.А. Системы железнодорожной автоматики и телемеханики: учебник для вузов / Ю.А. Кравцов, B.JI. Нестеров, Г.Ф. Лекута и др.; под ред. Ю.А. Кравцова. — М.: Транспорт, 1996. — 400 с.

39. Сапожников, Вл.В. Станционные системы автоматики и телемеханики: учебник для вузов ж.-д. трансп. / Вл.В. Сапожников, Б.Н. Елкин, И.М. Кокурин и др.; под ред. Вл.В. Сапожникова. — М.:Транспорт, 1997. — 432 с.

40. Дмитриев, B.C. Системы автоблокировки с рельсовыми цепями тональной частоты / B.C. Дмитриев, В.А. Минин. — М.: Транспорт, 1992. — 182 с.

41. Кокурин, И.М. Эксплуатационные основы устройств ж.-д. автоматики и телемеханики: учебник для вузов ж.-д. транспорта / И.М. Кокурин, Л.Ф. Кондратенко — М.: Транспорт, 1980. — 168 с.

42. Каменский, В.В. Анализ информационных процессов распределенного контролируемого пункта / В.В. Каменский // Вестник РГУПС,2004. — №4. — С. 54—58.

43. ОСТ 32.112-98. Эксплуатационно-технические требования к системам ДЦ. СПб., 1998. — 31 с.

44. Каменский, В.В. Параметры изменения объектов контроля диспетчерской централизации во времени / В.В. Каменский // Тр. науч.-теор. конф. проф.-преп. состава «Транспорт-2002». — Ростов н/Д: РГУПС, 2002.1. С. 3—4.

45. Каменский, В.В. Исследование статистических характеристик объектов контроля диспетчерской централизации / В.В. Каменский // Вестник РГУПС. — 2002. — №3. — С. 74—77.

46. Акулиничев, В.М. Математические методы в эксплуатации железных дорог: учеб. пособие для вузов ж.-д. транспорта / В.М. Акулиничев и др. — М.: Транспорт, 1981, — 223 с.

47. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцева. — М.: ИНФРА-М, 1998. — 416 с.

48. Митрополъский, А.К. Техника статистических вычислений / А.К. Митропольский — М.: Наука, 1971. — 576 с.

49. Казаков, A.A. Релейная централизация стрелок и сигналов: учебник для техникумов ж.-д. транспорта / A.A. Казаков — М.: Транспорт, 1978.328 с.

50. Дмитриев, B.C. Новые системы автоблокировки / B.C. Дмитриев, В .А. Минин. — М.: Транспорт, 1981. — 247 с.

51. Котляренко, Н.Ф. Путевая блокировка и авторегулировка. Н.Ф. Котляренко, Ю.В. Соболев, A.B. Шишляков. -3-е изд., перераб. и доп. — М.: Транспорт, 1983. —408 с.

52. Гоман, Е.А. Интеграция средств диагностирования с современными средствами CAT / Е.А. Гоман, A.A. Сепетый // Автоматика, связь, информатика. — 2002. — №11. — С. 13—17.

53. Переборов, A.C. Телеуправление стрелками и сигналами / A.C. Переборов, A.M. Брылеев, В.Ю. Ефимов и др.; под ред. A.C. Переборова. -3-е изд., перераб. и доп. — М.: Транспорт, 1981. —390 с.

54. Кулъкин, А.Г. Моделирование процессов обмена данными в кольцевых сетях ДЦМ ДОН / А.Г. Кулькин // Вопросы совершенствования систем автоматики, телемеханики и связи на ж.-д. транспорте: Межвуз. сб. науч. тр. — Ростов н/Д: РГУПС, 1996. — С. 190—195.

55. Олифер, В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: учебник для вузов / В.Г. Олифер, Н. А. Олифер. -2-е изд. — СПб.: Питер, 2003. — 864 с.

56. Челлис, Д Основы построения сетей: Пер. с англ. / Д Челлис, Ч Перкинс, M Стриб. — М.: Лори, 1997. — 323 с.

57. Пономарев, Ю.Э. Маршрутизация в цепях передачи данных диспетчерской централизации / Ю.Э. Пономарев, В.В. Каменский // Вестник РГУПС. — 2003. — №3. — С. 60—64.

58. Вентцелъ, Е.С. Исследование операций. / Е.С. Вентцель. — М.: Советское радио, 1987. — 552 с.

59. Кузнецов, Ю.Н. Математическое программирование. Учебное пособие / Ю.Н. Кузнецов, В.И. Кузубов, А.Б. Волощенко. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.; Высш. шк., 1980 —300 с.

60. Taxa, X. Введение в исследование операций / X. Taxa. — M.: Мир, 1985. —479 с.

61. Лесин, В.В. Основы методов оптимизации / В.В. Лесин, Ю.П. Лисовец. — М.: 1998, — 344 с.

62. Гуда, А.Н. Математические модели принятия решений в задачах управления на ж.-д. транспорте / А.Н. Гуда, Р.Х. Уразгильдеев. — Ростов-н/Д: РИИЖТ, 1991. —64 с.

63. Черноруцкнй, И.Г. Методы принятия решений / И.Г. Черноруцкий. —СПб.: БВХ-Петербург, 2005. — 416 с.

64. Галкина, В.А. Дискретная математика: комбинаторные методы оптимизации на графах / В.А. Галкина — М.: Гелиос АРВ, 2003. — 232 с.

65. Данциг, Д. Линейное программирование, его применения и обобщения / Данциг:Д. под. ред H.H. Воробьева. — М.; Прогресс, 1966. — 600с.

66. Юдин, Д.Б. Задачи и методы линейного программирования / Д.Б. Юдин, Д.Б., Е.Г. Гольштейн. — М.; Сов. Радио, 1964. — 248с.

67. Бармин, Ю.И. Математическое программирование для решения задач ж.-д. транспорта / Ю.И. Бармин, — Хабаровск, 1983. — 72с.

68. Муртаф, Б. Современное линейное программирование. Теория и практика / Б. Муртаф — М., Радио и связь, 1984. — 224с.

69. Каменский, В.В. Алгоритм оптимальности подключения объектов контроля в устройствах ДЦ / В.В. Каменский // Совершенствование информационных систем на ж.-д. транспорте: Межвуз. сб. науч. тр. — Екатеринбург: УрГУПС, 2000. — С. 194—197.

70. Цисарь, И.Ф. Лабораторные работы на персональном компьютере / И.Ф. Цисарь — М.: Экзамен, 2002. — 224с.

71. Макаров, Е.Г. Инженерные расчеты в МаШсас! / Е.Г. Макаров. — СПб.: Питер, 2003. —448 с.

72. Семененко, М.Г. Математическое моделирование в МаШСас! / М.Г. Семененко. — М.: Альтекс-А, 2003. — 206 с.

73. Каменский, В.В. Математическая модель схемы ввода сигналов диспетчерской централизации на основе метода динамического программирования / В.В. Каменский // Тр науч.-теорет. конф. проф.-преп. состава «Транспорт-2001». — Ростов н/Д: РГУПС, 2001. — С. 6—7.

74. Коршунов, Ю.М. Математические основы кибернетики: учебное пособие для вузов. / Ю.М. Коршунов. 2-е изд., перераб. — М.: Энергия, 1980. —424 с.

75. Каменский, В.В. Метод определения трассы прокладки кабеля связи с минимальной длиной / В.В. Каменский // Тр всерос. науч.-практ конф. проф.-преп. состава «Транспорт-2004». — Ростов н/Д: РГУПС, 2004. — С. 8—9.

76. Каменский В.В. Оптимизация взаимного расположения приборов с учетом последующих эксплуатационных расходов / В.В.Каменский // Тр. всерос. науч.-практ конф. проф.-преп. состава «Транспорт-2005». — Ростов н/Д: РГУПС, 2005. —С. 15-16.

77. Genetic Operators, the Fitness Landscape and the Traveling Salesman Problem, D.Whitley and K. Mathias, Parallel Problem Solving from Nature-PPSN 2. R. Mainner and В Manderick, eds., pp. 219-228. North Holland-Elsevier, 1992.

78. Ульяницкий, Е.М. Решение задачи о размещении несовместных функций методом генетического поиска / Е.М. Ульяницкий // Вестник РГУПС — 2003. — №1. — С. 73—76.

79. Вороновский, Г. К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г. К. Вороновский, К. В. Махотало, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев. — Харьков: ОСНОВА, 1997. —112 с.

80. Манусов, В.З. Эволюционный алгоритм оптимизации режимов электроэнергетических систем по активной мощности / В.З. Манусов // Электричество — 2004. — №3. — С. 2—8.

81. Каменский, В.В. Автоматическая расшифровка результатов контроля технического состояния подвижного состава на основе теории распознавания образов / В.В. Каменский // Вестник РГУПС. — 2003. — №1. — С. 57—60.

82. Иванченко, В.Н. Новые информационные технологии: интегрированная информационно-управляющая система автоматизации процесса расформирования-формирования поездов: учебник / В.Н. Иванченко, С.М. Ковалев, А.Н. Шабелышков. — Ростов н/Д: РГУПС, 2002. — 276 с.

83. Гольдман, P.C. Техническая диагностика цифровых устройств / P.C. Гольдман, В.П. Чипулис. — М., Энергия, 1976. — 224 с.

84. Сапожников, В.В. Теория дискретных устройств железнодорожной автоматики телемеханики и связи / В.В. Сапожников, Ю.А. Кравцов, Вл.В. Сапожников. — М., УМК МПС России, 2001. —312 с.

85. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. — СПб.: Питер, 2000. — 384 с.

86. Таунсенд, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональном компьютере. ЭВМ. / К. Таунсенд. 1990. — 320 с.

87. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. «Модели и методы»: Справочник / под ред. Д.А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990. — 304 с.

88. Трестман, Е.Е Автоматизация контроля буксовых узлов в поездах / Е.Е. Трестман, С.Н. Лозинский, В.Л. Образцов. —М.: Транспорт, 1983.352 с.

89. Лесовой, В.П. Устройство для автоматического определения типов вагонов в движущемся поезде / В.П. Лесовой // Автоматизация управления технологическими процессами на ж.-д. транспорте: Межвуз. сб. науч. тр. — Ростов н/Д: РИИЖТ, 1989. — С. 81—82.

90. Каменский, В.В. Централизация показаний средств автоматического контроля технического состояния подвижного состава на ходу поезда в системе

91. ДЦ-ЮГ с РКП» / В.В. Каменский, В.Р. Аванесов // Междунар. межвуз. сб. науч. тр. — Ростов н/Д: РГУПС, 2002. — С. 46—50.

92. Data sheet 74НС/НСТ 40105 4-bit х 16 word FIFO register. Philips Semiconductors. 25p.

93. Пархоменко, П.П. Основы технической диагностики / П.П. Пархоменко, Е.С. Согомонян. — М.: Энергия, 1981. — 320 с.

94. Мищенко, В.А. Интеллектуальные системы автоматизированного проектирования больших интегральных микросхем /под ред. В.А. Мищенко. — М.: Радио и связь, 1988. — 272 с.

95. Аксенова, Г.П. Метод параллельно-последовательного самотестирования СБИС на основе их декомпозиции / Г.П. Аксенова, В.Ф. Халчев // Автоматика и телемеханика. — 1991, — №4. — С. 147—156.

96. Байда, П.П. Микропроцессорные системы поэлементного диагностирования РЭА. / Н.П. Байда, И.В. Кузьмин, В.Т. Шпилевой // — М.: Радио и связь, 1987. — 256 с.

97. Ali, S.A. Efficient technique for generating minimum test sets for general tree logic circuits / Ali S.A., Homaifar A. // Int. J. Electronics. 1993. №6. P. 951— 969.

98. TiiMouiKiui, А.И. Метод построения проверяющего теста для параллельных регистров относительно коротких замыканий / А.И. Тимошкин, В.В. Каменский // Вестник РГУПС. — 2004. — №2. — С. 48—52.

99. Каменский, В.В. Об одном подходе к рациональной стратегии диагностирования блока РКП-Д / В.В. Каменский, А.И. Тимошкин //

100. Актуальные проблемы развития технических средств и технологий ж.-д. автоматики и телемеханики: Междунар. межвуз. сб. науч. тр. — Ростов н/Д: РГУПС, 2003. —С. 83—88.

101. Семенов A.C. Интегральная оптика для систем передачи и обработки информации / А. С. Семенов, В.Л. Смирнов, A.B. Шмалько. . — М.: Радио и связь, 1990. — 224 с.

102. Патент №2273041, Россия, 2006, Оптический преобразователь кодов./ Соколов C.B., Каменский В.В.