автореферат диссертации по транспорту, 05.22.08, диссертация на тему:Методы повышения безопасности микропроцессорных систем интервального регулирования движения поездов

ВВЕДЕНИЕ.

1. ДВИЖЕНИЕ ПОЕЗДОВ И ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА БЕЗОПАСНОСТЬ.

1.1. Показатели безопасности движения поездов.

1.2. Определение степени опасности неблагоприятных факторов.

1.3. Ранжировка неблагоприятных факторов.

1.4. Сравнение реального уровня безопасности движения с нормируемым

1.5. Выводы.

2. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ.

2.1. Действия машиниста в особых ситуациях и их возможная алгоритмизция.

2.2. Синтез закона управления по скорости при двух конечных условиях.

2.3. Синтез закона управления по ускорению.

2.4. Нелинейная модель автоматического управления торможением поезда.

2.4.1. Модель торможения с законом управления по скорости.

2.4.2. Модель торможения с законом управления по скорости при двух конечных условиях.

2.4.3. Модель торможения с законом управления по ускорению при двух конечных условиях.

2.5. Результаты моделирования автоматического управления торможением поезда.

2.6. Выводы.

3. МЕТОДЫ РАСЧЕТА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ТОЧНОСТИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ.

3.1. Теоретическая оценка точности торможения при автомати

• ческом управлении в разомкнутой системе.

3.2. Теоретическая оценка точности торможения при автоматическом управлении в системе с обратной связью.

3.2.1. Статистическая оценка плотности распределения вероятности

3.2.2. Статистическая оценка моментов случайной величины.

3.3. Результаты статистического моделирования точности остановки поезда.

3.4. Выводы.

4. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ СИСТЕМ ИНТЕРВАЛЬНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ.

4.1. Определение периода опроса управляющей микро-ЭВМ датчиков скорости и ускорения.

4.2. Методы спектральной оценки периода опроса датчиков параметров движения поезда.

4.3. Операция обнаружения неисправностей в измерительных цепях системы интервального регулирования движения поездов.

4.3.1. Обнаружение неисправностей по текущим замерам величин.

4.3.2. Обнаружение неисправностей по статистическим характеристикам величин.

4.4. Выводы.

5. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕЗОТКАЗНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ И МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ ИНТЕРВАЛЬНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ.

5.1. Показатели безотказности и модели отказов.

5.1.1. Обоснование и выбор теоретической модели отказов.

5.1.2. Анализ физических процессов деградации.

5.2. Математическая модель деградации и отказов микропроцессорных систем интервального регулирования.

5.2.1. Математическая модель отказов микропроцессорных и электронных компонентов технических средств МСИР.

5.2.2. Математическая модель отказов механических компонентов технических средств МСИР.

5.3. Статистическая обработка данных о потенциально-опасных отказах технических средств систем интервального регулирования.

5.4. Модель процесса контроля технического состояния системы интервального регулирования.

5.4.1. Основные исходные понятия и определения.

5.4.2. Математическая формулировка задачи контроля технического состояния МСИР.

5.4.3. Способы контроля технического состояния МСИР.

5.5. Контроль технического состояния системы интервального регулирования как задача распознавания образов.

5.6. Обучение распознаванию технических состояний системы интервального регулирования.

5.7. Выводы.

6. СТРУКТУРНЫЕ МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ ИНТРВАЛЬНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ.

6.1. Основные методы введения структурной избыточности для обеспечения безопасности МСИР.

6.1.1 .Способы повышения достоверности работы оперативной памяти.

6.1.2. Методы контроля ОЗУ.

6.2. Алгоритмы непрерывного контроля основных узлов микропроцессорных систем интервального регулирования.

6.3. Допустимое время контроля правильности функционирования микропроцессорных систем интервального регулирования при введении структурной избыточности.

6.4. Оценка вероятности необнаруженного отказа из-за погрешности измерения схемой контроля.

6.5. Выводы.

7. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СОВРЕМЕННЫХ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ ИНТЕРВАЛЬНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ.

7.1. Система автоматической локомотивной сигнализации непрерывного типа AJIC-EH.

7.2. Микропроцессорная система автоблокировки АБ-Е1.

7.3. Микропроцессорная система автоматического регулирования скорости движения поезда метрополитена.

7.4. Комплексная система обеспечения безопасности и автоматизированного управления движением поездов метрополитена (система «Движение»).

7.5. Выводы.

Процесс движения поездов относится к числу ответственных технологических процессов, связанных с высокой ответственностью за жизнь людей и сохранность материальных ценностей. Железнодорожный транспорт является основным видом транспорта, обеспечивающий в настоящее время наибольший объем перевозок. Доставка пассажиров и грузов должна обеспечиваться в минимально возможные сроки, что в первую очередь определяется конкурентной борьбой на рынке перевозок. Решение этой задачи требует повышения интенсивности и скорости движения поездов, уменьшения времени простоя вагонов при производстве грузовых и других технологических операций. Интенсификация труда на железнодорожном транспорте требует особого внимания к обеспечению безопасности движения поездов.

Безопасность движения поездов определяется надежным функционированием всех элементов железнодорожной транспортной системы и условиями внешней среды. Источниками опасности при движении поездов могут быть: ошибочные действия персонала; неисправности верхнего строения пути, устройств управления и связи; неисправности подвижного состава; нарушения технологии перевозочного процесса. Эти причины могут привести к столкновению поездов, их возгоранию, взрывам, выделению отравляющих веществ, изменению среды обитания, т.е. к опасным ситуациям для жизни людей и сохранности грузов.

Новый этап в осмыслении проблемы обеспечения безопасности возник после ряда катастроф и аварий на железнодорожном транспорте, унесших большое число человеческих жизней (например, взрыв газопровода под Челябинском в момент прохождения двух встречных поездов).

На железной дороге всегда существовали достаточно жесткие подходы к построению систем и устройств на основе создания достаточного запаса прочности, чтобы исключить возможность последствия отказов техники на перевозочный процесс. Но, к сожалению, природу трудно обмануть и аварии возникают с пугающей периодичностью.

Наиболее существенное место в обеспечении безопасности движения поездов всегда отводилось устройствам сигнализации, централизации и блокировки. Построенные на электромагнитных реле первого класса надежности, обладая большим запасом прочности они позволяли строить надежные, но мало эффективные системы, решающие малочисленные функции.

Последние двадцать лет развития железнодорожной автоматики и телемеханики характеризуется качественно новым этапом, в устройства сигнализации, централизации и блокировки начали широко внедрять микроэлектронную и микропроцессорную элементную базу, а также управляющие микро-ЭВМ. Для микропроцессорной техники характерны такие показатели, как большая функциональная гибкость, высокая надежность, малые габариты. Причем производительность микропроцессорных средств с каждым годов увеличивается примерно на порядок. Это позволило строить современные системы обеспечения безопасности, в первую очередь системы интервального регулирования движения поездов с новыми расширенными функциями. Однако это в свою очередь привело к усложнению оценки безопасности того или иного технического средства.

В последние годы были разработаны новые методы оценки обеспечения, безопасности движения поездов, зародились теоретические основы и методология решения этой проблемы [3, 38,134]. Настоящий период развития характеризуется качественным скачком - переходом от накопления и анализа многочисленных, разрозненных данных о причинах аварий к созданию общей статистической теории безопасности [3].

В этом контексте основная цель данного исследования - разработка методов, позволяющих с единых позиций провести классификацию и оценку влияния различных факторов на безопасность технологических процессов, в первую очередь на интервальное регулирование движения поездов, и на этой основе разработать новые более эффективные мероприятия по повышению безопасности таких микропроцессорных систем. Задачи исследования сформулированы для функциональных узлов системы интервального регулирования, особое внимание уделено проблемам автоматизации работы машиниста и обеспечению безопасности на функциональном уровне. Такая постановка проблемы определила структуру данной работы. Она состоит из введения, семи глав и заключения.

Первая глава посвящена вопросам влияния различных факторов на безопасность движения. Для этого сформулированы общие показатели безопасности движения, такие как вероятность Р благополучного завершения данного пространственного перемещения (рейса) и вероятность неблагополучного завершения О. Последняя вероятность характеризует уровень риска в одном рейсе. Если полагать, что все перемещения идентичны по безопасности, то можно воспользоваться частной теоремой теории вероятности о повторении опытов и использовать биноминальный закон распределения для определения вероятности нескольких аварий. Вторая гипотеза базируется на неодинаковых условиях движения различных поездов, поэтому в этом случае используется пуассоновский закон распределения вероятностей.

Степень опасности каждого фактора можно оценить относительной частотой опасных ситуаций, вычисленной при условии появления данного фактора. Предложена методика оценки степени опасности с заданной доверительной вероятностью неблагоприятных факторов. Методика базируется на определении доверительных границ с помощью функции распределения Фишера-Снедекора.

Важной задачей анализа статистики аварийности является выявление факторов, оказывающих наиболее отрицательное влияние на уровень безопасности движения поездов. По этим факторам разрабатывают и реализуют первоочередные профилактические мероприятия, направленные на повышение безопасности движения поездов. Для ранжировки целесообразно использовать методы статистического сравнения.

Реальный уровень безопасности движения выявляется только в процессе массовой эксплуатации подвижного состава. Если бы статистика катастроф, аварий и случаев брака была бы неограниченной, то оценки - показателей безопасности движения соответствовали бы истинным значениям и задача оценки реального уровня безопасности движения поездов нормируемому решалась бы просто. Реально такая статистика ограничена, причем очень существенно. Поэтому оценки показателей безопасности движения содержат большой элемент случайности и оценить соответствие реального уровня безопасности нормируемому можно только в вероятностном смысле.

Вторая глава решает вопросы, связанные с функциональными методами и алгоритмами обеспечения безопасности движения поездов. Анализ действий машиниста, как в нормальных условиях ведения поезда, так и в экстремальных ситуациях позволил описать динамику машиниста при управлении поездом. Предложено использовать передаточную функцию, поскольку машинист, управляя локомотивом, выполняет свои функции в замкнутом контуре управления. В общем случае передаточная функция машиниста является нелинейной, дискретной, нестационарной и самонастраивающейся.

Одним из основных путей повышения безопасности движения является процесс автоматизации управляющих функций машиниста. Решающую роль в этом отводится закону управления тормозными средствами поезда, поскольку ошибка управления тормозами часто приводит к возникновению опасной ситуации. Синтезировано несколько законов управления, которые обладают общим свойством, они базируются на модели равнозамедленного (равноускоренного) движения поезда. Разработана нелинейная стохастическая модель автоматического управления торможением поезда и проведены исследования по идентификации звеньев объекта управления.

В третьей главе предложены методы расчета функциональной точности обеспечения безопасности движения поездов. Предложены теоретические оценки точности торможения при автоматическом управлении в разомкнутой системе. Показано, что аналитические модели не могут учесть всех нюансов процессов. Поэтому в качестве основного метода исследования предложен метод статистического моделирования. В качестве целевой функции оценки точности торможения поезда выбрана плотность распределения вероятности, которая строится на основании многократного вычислительного эксперимента с последующей статистической обработкой данных. Для этого используется метод моментов и аппроксимация полученных гистограмм с помощью кривых Пирсона. Показано, что точность остановки поезда хорошо описывается первым - четвертым типом распределения Пирсона, в зависимости от типа тормозных средств поезда (электропневматическое или пневматическое) и закона управления процессом торможения.

Точность управления торможением поезда зависит от точности измерения параметров движения, поэтому в четвертой главе диссертации предложены методы оценки параметров измерительных средств систем интервального регулирования движения поездов. Заданную точность определения величины скорости, ускорения и текущей координаты целесообразно обеспечить без необходимости применения специальных алгоритмов экстраполяции, т.е. простейшей, не требующей вычислений ступенчатой экстраполяции. При этом существенно снижается загрузка вычислительной части обработки информации.

Для каждой измеряемой величины предъявляются разные требования к точности ее определения в любой момент времени, следовательно, и к периоду ее опроса. Ввиду этого при оценке периода работы мультиплексора, подключающего поочередно датчики к процессору, должны учитываться характеристики всей совокупности измеряемых величин. Целесообразно разделение периодически опрашиваемых датчиков на несколько групп, в каждую из которых входят датчики с близкими диапазонами возможных периодов опроса. Тогда можно произвести выбор одного значения периода опроса для целой группы датчиков, что значительно упрощает организацию сбора информации от датчиков.

Рассмотрена более простая приближенная оценка необходимого периода опроса датчика величины x(t), для которой неизвестна корреляционная функция и может отсутствовать возможность ее автоматического измерения. Данная оценка базируется на проведении ряда опытов с последующей статистической обработкой результатов эксперимента. Выбор периода опроса датчиков измерения скорости и ускорения движения поезда можно произвести, используя спектральное представление функций скорости и ускорения от времени. Для этого предложена методика, основанная на вещественном преобразовании Хартли.

Для правильного функционирования системы интервального регулирования необходимо автоматически своевременно выявлять любые нарушения, возникающие в измерительных цепях.

К таким нарушениям относятся, например, потеря датчиком чувствительности, обрыв в измерительной цепи, дрейф нуля датчика или усилителя-преобразователя, смещение градуировочной шкалы. Все эти и подобные им нарушения изменяют характеристики измеряемого процесса.

На практике наличие автоматически не выявляемых неисправностей измерительных цепей приводит к значительному усложнению и удлинению срока внедрения системы из-за подрыва доверия машинистов к показаниям системы, а при эксплуатации существенно изменяет, экономические показатели работы и приводит к потенциально-опасным ситуациям (случаям брака), а также к опасным ситуациям (авариям и катастрофам).

Пятая глава посвящена вопросам оценки показателей безотказности технических средств и контроля микропроцессорных систем интервального регулирования движения поездов. Общепринятое деление отказов технических устройств на внезапные и постепенные не имеет до сих пор четких критериев. Отказ часто представляется внезапным лишь потому, что исследователи не в состоянии проконтролировать изменение всех определяющих параметров, способных вызвать отказ. С развитием контрольно-измерительной аппаратуры объем контролируемых параметров расширяется, и доля внезапных отказов уменьшается. Сравнительно большая доля внезапных отказов приписывается изделиям электронной техники, в частности микросхемам. Поскольку именно в этих изделиях очень трудно иногда обнаружить истинную причину отказа какого-либо из множества компонентов.

Другая часть отказов, традиционно относимая к внезапным и обусловленная грубыми ошибками в принципиальной схеме или конструкции, в технологических режимах обработки, применением некондиционных материалов, а также ошибками монтажа, несоблюдением правил и условий эксплуатации, действительно- может являться следствием действия перечисленных факторов, которые приводят к экстремальным нагрузкам и в результате к повышенным скоростям деградационных (механо-физико-химических) процессов. Можно считать, что физическая природа внезапных и постепенных отказов одна и та же - это результат необратимых деградационных процессов, протекающих в любом объекте во время эксплуатации, хранения или испытания.

Важным становится определить новые математические модели деградации и отказов микропроцессорных систем интервального регулирования, как в теоретическом плане, так и на основе статистической обработки данных по отказам устройств сигнализации, централизации и блокировки.

Непрерывный контроль технического состояния систем интервального регулирования движения поездов является неотъемлемой частью процесса их разработки, испытаний и эксплуатации. Современные микропроцессорные системы интервального регулирования (МСИР) обладают высоким уровнем сложности, что усложняет функции контроля для достижения главной цели - обеспечения безопасности движения поездов. При этом возникают проблемы выбора рациональной совокупности контролируемых параметров и организации самих процедур контроля в соответствии с реально существующими ограничениями (ограниченная точность измерений, ограниченность временных ресурсов, ограниченные возможности информационно-вычислительных средств и т.д.).

В шестой главе исследуются структурные методы обеспечения безопасности микропроцессорных систем интервального регулирования движения поездов. Для обнаружения ошибок и отказов в микропроцессорных системах интервального регулирования используется принцип введения структурной избыточности. Обеспечить безопасность движения поездов с использованием микропроцессорной элементной базы возможно с помощью дублирования аппаратуры и поэлементного сравнения сигналов на схеме контроля. Последняя должна обладать свойством односторонности отказов, которое обеспечивает отключение схемой контроля аппаратуры системы при любых отказах в самой схеме контроля, а также в любом из комплектов аппаратуры. Сложность решения данной задачи состоит в том, что процесс непрерывного контроля функционирования не должен мешать выполнению основных функций системы. Автором предлагаются алгоритмы работы схем контроля и тестирования основных узлов и блоков.

Для сравнительной оценки различных структур построения МСИР введен удельный коэффициент эффективности, учитывающий надежность, безопасность и стоимость каждого резервируемого комплекта.

Седьмая глава данной работы посвящена вопросам технической реализации современных микропроцессорных систем интервального регулирования, над созданием которых работал и автор.

Работа выполнена на кафедре «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» Московского государственного университета путей сообщения (МИИТ) с 1988 по 2000 год.

7.5. Выводы

1. Представлены устройства и ситемы интервального регулирования, в разработке которых участвовал автор за период с 1980 по 2000 годы. Испытания и эксплуатация данных устройств подтверждает правильность направления по внедрению на железнодоржном транспорте микропроцессорных устройств.

2. Теоретические методы анализа и синтеза безопасных систем интервального регулирования, предложенные автором в данной работе позволили обеспечить высокий уровень безотказности и безопасности системы автоматической локомотивной сигнализации AJ1C-EH, комплексной системы «Движение», которые в настоящее время эксплуатируются на ряде железных дорог и метрополитене г. Санкт-Петербург.

3. Правильность выбранных методов обеспечения безопасности систем интервального регулирования подтверждается сертификатом по безопасности на поездную аппаратуры системы «Движение».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Безопасность движения поездов определяется надежным функционированием всех элементов железнодорожной транспортной системы и условиями внешней среды. Опасная ситуация, как случайность вызывается неблагоприятными факторами, отражающие в основном несущественные, неустойчивые, единичные связи, сочетание нескольких независимых процессов и событий, нарушающих заданный режим функционирования системы. Нельзя обеспечить абсолютную безопасность движения поездов из-за случайной, объективной природы отрицательно влияющих на безопасность факторов. Для обеспечения безопасности систем и элементов необходимо знать природу факторов, степень их влияния на безопасность движения.

Предложена методика статистической обработки степени опасности неблагоприятных факторов, основанная на оценке доверительных границ при заданной доверительной вероятности. Целесообразно для этого использовать распределение Фишера-Снедекора.

Выявление наиболее опасных факторов связано с ранжировкой их по определенным показателям безопасности движения. В некоторых случаях такая ранжировка очевидна из самой практики эксплуатации и не требует проведения каких-либо расчетов. В остальных случаях для ранжировки целесообразно использовать методы статистического сравнения.

2. Если бы статистика катастроф, аварий и случаев брака была бы неограниченной, то оценки показателей безопасности движения соответствовали бы истинным значениям и задача оценки реального уровня безопасности движения поездов нормируемому решалась бы просто. Реально такая статистика ограничена, причем очень существенно. Поэтому оценки показателей безопасности движения содержат большой элемент случайности и оценить соответствие реального уровня безопасности нормируемому можно только в вероятностном смысле.

Могут быть приняты односторонние альтернативные гипотез, когда ясно, что фактический уровень безопасности движения или соответствует нормируемому или больше (меньше) нормируемого. Возможен случай соответствующий принятию двусторонней альтернативной гипотезы, когда статистические данные не позволяют достаточно уверенно сделать вывод о том, больше или меньше нормируемого фактический уровень безопасности движения поездов.

3. Машинист оказывает на безопасность движения очень большое влияние, он парирует последствия ситуаций, возникающих не по его вине, а также неблагоприятные факторы и этим самым повышает безопасность движения. Для описания динамики машиниста при управлении поездом можно использовать передаточную функцию, которая имеет постоянные времени первого и второго порядка, характеризующие удельный вес скорости и ускорения поезда в формировании ответных моторных реакций локомотива; постоянную времени нервно-мышечного запаздывания и постоянную времени в образовании моторной реакции машиниста. Для рассматриваемой особой ситуации динамические свойства машиниста как звена в замкнутом контуре управления эквивалентны свойствам астатического регулятора, а для обеспечения удовлетворительного качества переходных процессов и устойчивости замкнутого контура машинист вынужден обеспечить не только форсирование первого порядка (реакция на скорость движения), но и форсирование второго порядка (реакция на ускорение).

4. Одним из основных путей повышения безопасности движения является процесс автоматизации управляющих функций машиниста. Решающую роль в этом отводится закону управления тормозными средствами поезда, поскольку ошибка управления тормозами часто приводит к опасным ситуациям (аварии и катастрофы).

Синтезирован новый закон управления с обратной связью, который осуществляет сравнение текущей скорости движения с заданной. Синтезированный закон управления обеспечивает управление поездом без особенности в конечной точке (отсутствует деление на ноль), и позволяет поддерживать высокую точность управления при возможных возмущающих воздействиях.

5. Процесс движения поезда описывается системой нелинейных дифференциальных уравнений. Нелинейность дифференциальных уравнений обусловлена в первую очередь зависимостью сил сопротивления движению от скорости движения поезда. Вторая причина появления ярко выраженной нелинейности состоит в дискретном управлении тормозными силами, поскольку в зависимости от положения управляющего органа (крана машиниста) задается давление воздуха в тормозных цилиндрах. Нарастание давления в тормозных цилиндрах также происходит по нелинейному закону.

Информация о работе микропроцессорных системах интервального регулирования часто оказывается недостаточной для построения ее детальной математической модели. Но и в условиях неопределенности требуется исследовать точность и работоспособность системы. В общем же случае каждому значению параметров системы и сигналов может быть поставлено в соответствие не одно, а некоторое множество значений V и S, т.е. система уравнений, описывающая движение поезда является стохастической. Стохастический характер обусловлен инерционностью узлов, которые к тому же обладают зоной нечувствительности. Таким образом, для получения объективных результатов в общем случае необходимо изучение процессов происходящих в системе производить в рамках стохастических моделей.

7. Анализ известных теоретических работ показал, что точность управления автоматического торможения поезда для системы с последовательными программами определяется начальной скоростью его последнего цикла. Уменьшение начальной скорости последнего цикла торможения с целью повышения точности остановки вызывает увеличение общего числа последовательных программ и времени движения поезда в тормозном режиме.

Теоретическая оценка плотности распределения погрешности координаты для линейной разомкнутой системы управления произведена в предположении, что скорость движения и погрешность скорости движения являются независимыми случайными процессами. В зависимости от соотношения параметров входного сигнала и постоянной времени интегрирующего устройства выражение плотности распределения вероятности описывает вид кривых от куполообразного до равномерного и U-образного. Плотность распределения погрешности координаты для разомкнутой системы управления распределена по симметричному закону относительно нулевого математического ожидания.

8. Оценить точность торможения для замкнутой системы управления возможно за счет многократного решения системы дифференциальных уравнений и статистической обработки полученных результатов.

Выбор аппроксимирующей плотности вероятности при статистической обработке целесообразно производить из условия сохранения первых четырех моментов статистического распределения для семейства кривых Пирсона. Для моделирования точности остановки поезда статистическим методом использован метод Монте-Карло (метод статистических испытаний).

Торможение поезда при использовании закона управления по ускорению с линейным приводом обеспечивает погрешность в конечной точке, статистика для которой описывается распределением Пирсона I типа с коэффициентом асимметрии ух = -1,181 и эксцессом у2 = 1,1704 . Торможение поезда при использовании закона управления по скорости [8] с линейным приводом обеспечивает погрешность в конечной точке, статистика для которой описывается распределением Пирсона I типа с коэффициентом асимметрии ух = 0,74 и эксцессом у2 = 0,246 .

Торможение поезда при использовании закона управления по ускорению с инерционным приводом обеспечивает погрешность в конечной точке, статистика для которой описывается распределением Пирсона I типа с коэффициентом асимметрии ух =-1,129 и эксцессом у2 =-0,02452.

10. Торможение поезда при использовании закона управления по скорости с инерционным приводом обеспечивает погрешность в конечной точке, статистика для которой описывается распределением Пирсона I типа с коэффициентом асимметрии ух =0,21 и эксцессом у2 = -0,257 .

Таким образом, плотность распределения погрешности координаты для замкнутой системы управления торможением поезда распределена по несимметричному закону относительно центрированного нулевого математического ожидания.

9. Заданную точность определения величины скорости, ускорения и текущей координаты целесообразно обеспечить без необходимости применения специальных алгоритмов экстраполяции, т.е. простейшей, не требующей вычислений ступенчатой экстраполяции. При этом существенно снижается загрузка вычислительной части обработки информации.

Предложена статистическая методика оценки периода опроса датчиков параметров движения систем интервального регулирования, которая обеспечивает заданное значение среднеквадратической погрешности. Предложена теоретическая методика оценки периода опроса датчиков параметров движения систем интервального регулирования, основанная на спектральном преобразовании зависимостей скорости от времени и ускорения от времени с помощью вещественного преобразования Хартли. Дискретизация измерительных сигналов приводит к методической ошибке, которую можно определить из условия ограничения спектра рассматриваемого сигнала в соответствии с модифицированной теоремой Рэлея.

10. Предложены алгоритмы, позволяющие непосредственно по текущим значениям измеряемых величин выделить факт неисправности, такие как: сравнение текущего значения величины с границами возможного ее изменения на объекте; сравнение текущей производной измеряемой величины с границами возможного ее изменения; параллельное определение измеряемой величины рядом приборов (методов); проверка общей части измерительных цепей тестовыми сигналами. Предложены статистические алгоритмы обнаружения неисправности измерительных цепей, такие как: обнаружение неисправностей в единичной измерительной цепи на основе введенной функции «отражения» и использованием логарифма отношения правдоподобия; обнаружение неисправностей в группе датчиков; обнаружение неисправностей измерительных цепей при некоторой нестационарности контролируемого процесса.

11. Обоснована и выбрана теоретическая модель отказов микропроцессорных систем интервального регулирования на основе анализа физических процессов деградации. Для изделий микроэлектронной техники получено диффузионное (Diffusive) распределение, соответствующее немонотонному (Nonmonotonic) марковскому процессу. Математическая модель отказов механических компонентов технических средств МСИР описывается диффузионным (Diffusive) распределением, соответствующим монотонному (Monotonic) марковскому процессу. Функции интенсивностей диффузионных распределений имеют конечный ненулевой предел, т.е. интенсивности отказов диффузионных распределений представляют собой немонотонные функции, начинающиеся с нуля и имеющие конечное установившееся значение. Проведенная статистическая обработка статистических данных об отказах показала, что наиболее хорошо время работы до отказа в эксплуатируемых устройствах систем интервального регулирования, аппроксимируется с помощью I типа распределения Пирсона (бэта-распределения). Хорошие результаты дает аппроксимация с помощью DN-распределения, которое совпадает по двум первым моментам с экспериментальными данными и имеет наименьшее значение критерия хи-квадрат Пирсона.

12. Процесс контроля технического состояния системы интервального регулирования может осуществляться двумя способами: комбинационным, при котором проверки выполняются в произвольном порядке или одновременно, и последовательным, при котором соблюдается некоторая очередность проверок. При втором способе контроля проверки могут выполняться по жесткой (безусловной) или гибкой (условной) программе. В любом случае процесс контроля представляет собой эксперимент, связанный с выполнением ряда проверок, исходы которых заранее непредсказуемы, т.е. являются случайными событиями. Получена модель процесса контроля, которая задает множество состояний этого процесса, определяет их вероятностную меру и возможные переходы между ними с описанием механизма этих переходов. В рамках этой модели процесс контроля можно рассматривать как управляемый дискретный многошаговый процесс стохастического типа с заданным правилом остановки.

13. Задача контроля сформулирована как задача распознавания технических состояний системы интервального регулирования. Если при этом распознаваемыми техническими состояниями объекта являются его неработоспособными состояниями, то задача контроля заключается в распознавании отказов, т.е. в определении функциональных элементов, по вине которых произошел отказ системы интервального регулирования. Решение задачи распознавания образов состоит из двух этапов. Первый заключается в составлении описаний всех классов заданного алфавита в результате изучения общих свойств объектов, о которых известно, что они принадлежат одному и тому же классу. На втором этапе, называемом собственно распознаванием, принимается решение о принадлежности объекта, который не использовался при обучении, одному из классов заданного алфавита. Выработка такого решения производится с помощью одного из приведенных показателей сходства распознаваемого образа с изображением классов.

14. Для обеспечения безопасности системы интервального регулирования необходимо зафиксировать факт отказа и перевести систему в защитное состояние. Поэтому смысл имеет распознавание отказов на уровне функциональных сменных блоков. Реализация процесса обучения требует постановки ряда экспериментов, связанных с введением различных дефектов в объект. Эти операции могут быть выполнены на этапе лабораторных или стендовых испытаний опытного образца. Очевидно, что чем больше при обучении используется примеров дефектов (обучающих реализаций), тем выше точность определения коэффициентов , описывающих свойства классов, а также их вероятностных характеристик. Однако большое число подобных экспериментов не всегда возможно, особенно когда объект представляет собой сложную и дорогостоящую техническую систему. В этом случае целесообразно использовать имитационное моделирование, при котором эксперименты над реальным объектом заменяются экспериментами над его моделью.

15. Для обнаружения ошибок и отказов в микропроцессорных системах интервального регулирования используется принцип введения структурной избыточности. Основным методом является дублирование схем и сравнение выходных сигналов. В основу данного метода положен принцип параллельной работы двух одинаковых схем, выходные сигналы которых сравниваются в компараторе. Процесс, непрерывного контроля функционирования не должен мешать выполнению основных функций системы. Поэтому, с учетом проведенного анализа методов контроля оперативно запоминающих устройств, автором предложен следующий алгоритм работы схемы контроля. Если сигналы в контрольных точках комплектов аппаратуры одинаковы, то разрешается работа системы интервального регулирования; если они отличаются друг от друга, то схема контроля фиксирует отказ устройств системы и должна обеспечить включение тормозных средств поезда (включение запрещающего сигнала на светофоре или подачу в рельсовую линию кодовой комбинации ограничивающей скорость движения поезда до нуля).

16. Предложено сравнивать безопасность различных структур построения систем интервального регулирования с использованием удельного критерия эффективности, который учитывает производительность одного комплекта микропроцессорной системы интервального регулирования, вероятность безопасной работы системы; вероятность безотказной работы (надежность) системы и стоимость системы. Получены аналитические формулы для расчета допустимого времени контроля каждого комплекта микропроцессорной системы интервального регулирования движения поездов при различных моделях вероятности появления отказов. Показано, что увеличение времени полного контроля позволяет снизить требования к быстродействию устройств контроля функционирования и тем самым снизить затраты на их разработку и обслуживание, а также повысить помехозащищенность микропроцессорных систем интервального регулирования от воздействия импульсных помех.

17. Представлены устройства и системы интервального регулирования, в разработке которых участвовал автор за период с 1980 по 2000 годы. Устройства системы AJIC-EH внедряются на Свердловской, Московской и Октябрьской железных дорогах Испытания и эксплуатация данных устройств подтверждает правильность направления по внедрению на железнодоржном транспорте микропроцессорных устройств. Теоретические методы анализа и синтеза безопасных систем интервального регулирования, предложенные автором в данной работе позволили обеспечить высокий уровень безотказности и безопасности комплексной системы «Движение», которая в настоящее время введена в опытную эксплуатацию на метрополитене г. Санкт-Петербург. Правильность выбранных методов обеспечения безопасности систем интервального регулирования подтверждается сертификатом по безопасности на поездную аппаратуры системы «Движение».

1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высш.шк., 1998. - 576е.: ил.

2. Жулев В.И., Иванов B.C. Безопасность полетов летательных аппаратов: (Теория и анализ). М.: Транспорт, 1986. - 224 с.

3. Лисенков В.М. Статистическая теория безопасности движения поездов: Учеб. для вузов. М.: ВИНИТИ РАН, 1999. - 332 е., ил.

4. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1979.-496 с.

5. Закс Л. Статистическое оценивание. Пер. с нем. М.: Статистика, 1967. 598 с.

6. Королюк B.C., Портенко Н.И., Скороход А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. Киев: Наукова думка, 1978. - 583 с.

7. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский Н.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических предложений. М.: Наука, 1969. 512 с.

8. Никифоров Б.Д., Головин В.И., Кутыев Ю.Г. Автоматизация управления торможением поезда. М.: Транспорт, 1985. - 263 с.

9. Цибулевский И.Е. Человек как звено следящей системы. М.: Наука, 1981. -288 с.

10. Попеченко И.В., Рачко А.А., Филин Ю.Г. Метод прогнозирования действий оператора эрготической системы при наличии отказа. В кн.: Авиационная эргономика. Вып. 1. Киев. КНИГА, 1975, с.112 - 114.

11. Иванов B.C. Математическая модель действий летчика в аварийной ситуации. В кн.: Тезисы докладов научно-технической конференции по некоторым вопросам обеспечения безопасности полетов в гражданской авиации. Рига: РИНГА, 1975, с. 37 -38.

12. Батенко А.П. Управление конечным состоянием движущихся объектов. М.: Сов. радио, 1977. -256 с.

13. Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления. -М: Наука, 1966.-552 с.

14. Батенко А.П. Системы терминального управления. М.: Радио и связь, 1984. - 160 с.

15. Green W.G. Logarthmic navigation for precise guidance of space vehicles. IRE Trans., 1961, v. ANE-8, № 2, p.59 - 71.

16. Манковиц Р.Дж. Система управления мягкой посадкой космического аппарата на поверхность Марса. В кн.: Управление космическими аппаратами и кораблями. - М.: Наука, 1971, с.496 - 510.

17. Батенко А.П. Синтез одного закона для конечного управления движущимся объектом. Изв. вузов. Приборостроение, 1977, № 4, с.36 -40.

18. Батенко А.П. Об одном способе терминального управления судном. Труды ЦНИИМФ. - Л.: Транспорт, 1982, вып. 271, с. 43 - 49.

19. Лисенков В.М., Бестемьянов П.Ф., Лодыгин Г.С., Шалягин Д.В. Устройство для автоматического регулирования скорости поезда. А.с. SU 1789401 А1, В 61 L 23/00. Бюл. № 3 от 23.01.1993.

20. Казаринов В.М., Иноземцев В.Г., Ясенцев В.Ф. Теоретические основы проектирования и эксплуатации автотормозов. М.: Транспорт, 1968.-400 с.

21. Иноземцев В.Г. Тормоза железнодорожного подвижного состава. М.: Транспорт, 1979. - 424 е., ил.

22. Бессонов А.А., Загашвили Ю.В., Маркелов А.С. Методы и средства идентификации динамических объектов. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1989. - 280 е.: ил.

23. Захарченко Д.Д., Плакс А.В., Савоськин А.Н. и др. Автоматизация электрического подвижного состава. М.: Транспорт, 1978. - 280 с.

24. Горяинов В.Т., Журавлев А.Г., Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Сов. радио, 1980. 544 с.

25. Сборник задач по теории автоматического регулирования и управления/ В.А.Бесекерский, А.Н. Герасимов, С.В.Лучко и др.; Под ред. В.А.Бесекерсокого. -М.: Наука, 1978. 512 с.

26. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982,- 624 с.

27. Тихонов В.И., Кульман Н.К. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов. М.: Сов. радио, 1970. - 335 с.

28. Крамер Г. Математические методы статистики: Пер. с англ. -М.: Мир, 1975.

29. Кендалл М., Стьюарт А. Теория распределений: Пер. с англ./Под ред. А.Н.Колмогорова. М.: Наука, 1966. - 588 с.

30. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2000. 479 е.: ил.

31. Плескунин В.И., Воронина Е.Д. Теоретические основы организации и анализа выборочных данных в эксперименте. Л.: Изд-во ЛГУ, 1979. 232 е.: ил.

32. Петрович M.JI., Давидович М.И. Статистическое оценивание и проверка гипотез на ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1989. - 191 е.: ил.

33. Афифи А., Эйзен С., Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ/ Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 488 с.

34. Статистические методы в экспериментальной физике / Пер. с англ. В.С.Курбатова; Под ред. А.А.Тяпкина. М.: Атомиздат, 1976. 335 с.

35. Барра Ж.-Р. Основные понятия математической статистики. М. -Мир, 1974.-426 с.

36. Сертификация и доказательство безопасности систем железнодорожной автоматики / В.В.Сапожников, Вл.В.Сапожников, В.И.Талалаев и др.; Под редакцией Вл.В.Сапожникова. М.: Транспорт, 1997. - 288 с.

37. Ицкович Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.: Энергия, 1975. 416 е., ил.

38. Ицкович Э.Л. Определение необходимой частоты измерений при дискретной контроле. Автоматика и телемеханика, 1961, №2, с.216 - 223.

39. Эрдейи А. Таблицы интегральных преобразований. М.: Наука, т.1, 1969.

40. Брейсуэлл Р. Преобразование Хартли: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 175 е., ил.

41. Двайт Г.Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы. М.: Наука, 1977. - 228 е., ил.

42. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Высш.школа., 1983. - 536 е., ил.

43. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Сов. радио, 1977. - 608 е., ил.

44. Шелухин В.И. Датчики измерения и контроля устройств железнодорожного транспорта. -М.: Транспорт, 1990. 119 с.

45. Лисенков В.М., Шалягин Д.В., Шурыгин С.П., Беляков И.В., Бес-темьянов П.Ф., Вековищев А.В. Автоматическая локомотивная сигнализация частотного типа повышенной помехозащищенности и значности АЛС-ЕН. М.: Транспорт, 1990. - 48 с.

46. Казимов Г.А., Вековищев А.В. Технологический алгоритм локомотивных устройств системы АЛСЕ.// Сборник научных трудов. Актуальные проблемы развития железнодорожной автоматики, телемеханики и связи. М.: Транспорт, 1987. - С.86 - 99.

47. Баранов Л.А. Квантование по уровню и временная дискретизация в цифровых системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 304 е.: ил.

48. Силин В.Б., Заковряшин А.И. Автоматическое прогнозирование состояния аппаратуры управления и наблюдения. М.: Энергия, 1973. -336 с.

49. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Сов.радио, 1975. - 398 с.

50. Козеев В.А. Повышение безотказности и точности нелинейных систем управления. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1985. - 128 е., ил.

51. Шалягин Д.В., Бестемьянов П.Ф. Способы обеспечения безопасности в системах АЛС. .// Сборник научных трудов. Актуальные проблемы развития железнодорожной автоматики, телемеханики и связи. М.: Транспорт, 1987. С.113 - 124.

52. Itskovich E.L., Lumelski V.Ja., Sokolov V.N. Stsndard troubleshooting algorithms for sensors of control system. Preprints of the VI MECO Congress. Dresden, DDR, 1973, section 4. P.224 - 233.

53. Лумельский В.Я. Один алгоритм обнаружения момента изменения свойств случайного процесса. Автоматика и телемеханика, 1972, №10, с.67 - 73.

54. Новиков B.C. Техническая эксплуатация авиационного радиоэлектронного оборудования. М.: Транспорт, 1987. - 261 ., ил.

55. Дружинин Г.В. Надежность автоматизированных систем. М.: Энергия, 1980.-523 с.

56. Шор Я.Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. М.: Сов. Радио, 1962. - 552 с.

57. Погребинский С.Б., Стрельников В.П. Проектирование и надежность многопроцессорных ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. - 168 е.: ил.

58. Стрельников В.П. Новые результаты в теории и практике параметрической надежности. Киев: Знание УССР, 1984. - 16 с.

59. Ведерников В.В., Горюнов Н.Н., Чернышев А.А. Причины, механизмы отказов и надежность полупроводниковых приборов. М.: Знание,1977.-44 с.

60. Ефимов И.Е., Кальман И.Г., Мартынов В.И. Надежность твердых интегральных схем. М.: Изд-во стандартов, 1979. - 216 с.

61. Калугер Г.В. О возможности представления процесса изменения состояния радиоэлектронной аппаратуры в процессе хранения марковской моделью// Прочность и надежность конструкций. Киев: Наукова думка,1978. С.69 - 74.

62. Кордонский Х.Б., Фридман Я.В. Некоторые вопросы вероятностного описания усталостной долговечности// Заводская лаборатория. 1976. -№7. - С.829 - 847.

63. Новый подход к обоснованию вероятностно-физических моделей отказов при исследовании надежности аппаратуры магнитной записи/ Э.М.Векслер, В.П.Стрельников и др.// Основные вопросы техники магнитной записи. Вильнюс, 1984. 4.2 - С.160 - 163.

64. Бартлетт М.С. Введение в теорию случайных процессов. М.: ИЛ, 1968.-384 с.

65. Свешников А.А. Прикладные методы теории случайных функций. М.: Наука, 1965. - 463 с.

66. Folks J.L., Chikara R.S. The Inverse Gaussion Distribution and its statistical application a Review// J. Of the Royal Statistical Society (B). 1978. - Vol. 40. - №3. - P. 263 - 275. 70.

67. Качество продукции. Термины. ГОСТ 15467 - 79

68. Техническая диагностика. Термины и определения. ГОСТ 20911-75.

69. Контроль автоматизированный технического состояния изделий авиационной техники. Термины и определения. ГОСТ 19919-74.

70. Надежность в технике. Термины и определения. ГОСТ 27.00283.

71. Основы технической диагностики. Кн.1. Модели объектов, методы и алгоритмы диагноза / В.В.Карибский, П.П.Пархоменко, Е.С.Согомонян, В.Ф.Халчев: Под ред. П.П.Пархоменко. М.: Энергия, 1976.

72. Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Кн.2. Основы технической диагностики: Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства / Под ред. П.П.Пархоменко. М.: Энергия, 1981.

73. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. Д.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1988. -192 с.: ил.

74. Скорняков Л.А. Элементы алгебры. М.: Наука, 1980.

75. Дейч A.M. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.

76. Бессонов А.А., Загашвили Ю.В., Маркелов А.С. Методы и средства идентификации динамических объектов. JI.: Энергоатомиздат. Jle-нингр. Отд.-ние, 1989. - 280 е.: ил.

77. Сердаков А.С. Автоматический контроль и техническая диагностика. Киев: Техника, 1971. - 244 е.: ил.

78. Ильин В.А. Позняк Э.Г. Линейная алгебра. М.: Наука, 1978.

79. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1977.

80. Треногин В.А. Функциональный анализ. М.: Наука, 1980.

81. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. -М.: Наука, 1968.

82. Введение в техническу диагностику/ Г.Ф.Верзаков, И.В.Кинштгит, В.И.Рабинович, Л.С.Тимонен: Под ред. К.Б.Карандеева. -М.: Энергия, 1968.

83. Дмитриев А.К. Распознавание отказов в системах электроавтоматики. Л.: Энергоатомиздат, 1983.

84. Бестемьянов П.Ф. Структурная избыточность в аппаратуре системы АЛС-ЕН.//Микроэлектронные системы автоматической локомотивной сигнализации. Межвузовский сборник научных трудов. - М.: МИИТ, Выпуск 790, 1988 г. - С.60 - 68.

85. Бестемьянов П.Ф. Контроль правильности функционирования микропроцессорных устройств системы автоматического регулирования скорости поезда метрополитена.//Межвузовский сборник научных трудов.-М.:МИИТ, Выпуск 862, 1992 г.

86. Бестемьянов П.Ф. Допустимое время контроля микропроцессорных систем интервального регулирования. //Сборник трудов научно-практической конференции «Безопасность движения поездов». М.: МИИТ, 1999. -C.V-2-V-3.

87. Лосев В.В., Конопелько В.К., Карякин Ю.Д. Коды для исправления двойных и тройных дефектов// Проблемы передачи информации. 1978. Т.14. - №4. - С.98 - 101.

88. Цыбаков Б.С. Некоторые границы для кодов, исправляющих ошибки и дефекты// Проблемы передачи информации. 1977. - Т. 13. - №2. -С.11 - 12.

89. Шигин А.Г., Дерюгин А.А. Цифровые вычислительные машины (Память ЦВМ). М.: Энергия, 1975. - 536 с.

90. Козлов Б.А., Ушаков И.А. Справочник по расчету надежности аппаратуры радиоэлектронники и автоматики. М.: Советское радио, 1975.-472 с.

91. Пакулов Н.И., Уханов В.Ф., Чернышев П.Н. Мажоритарный принцип построения надежных узлов и устройств ЦВМ. М.: Советское радио, 1974. - 184 с.

92. Самофалов К.Г., Корнейчук В.П., Городний А.В. Структурно-логические методы повышения надежности запоминающих устройств. М.: Машиностроение, 1976. 112 с.

93. Горшков В.Н. Надежность оперативных запоминающих устройств ЭВМ. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние. 1987. - 168 е.: ил.

94. Сагалович Ю.Л., Щербаков Н.С. Выбор системы кодирования для защиты запоминающих устройств от ошибок// Проблемы передачи информации. 1984. - Т.20. - №1. - С.19 - 27.

95. Путинцев Н.Д. Аппаратурный контроль управляющих цифровых вычислительных машин. М.: Советское радио, 1966. - 424 с.

96. Ушакова Г.Н. Аппаратный контроль и надежность специализированных ЭВМ. М.: Советское радио, 1969. - 312 с.

97. Георгиев Н.В., Орлов Б.В. Функциональный контроль полупроводниковых запоминающих устройств// Электронная промышленность. -1980. -№6. -С.З -21.

98. Граф ILL, Гессель М. Схемы поиска неисправностей: Пер. с нем. -М.: Энергоатомиздат, 1989. 144 е.: ил.

99. Jakson D.K. Method and circuit for checking integrated circuit chips. US PS 4176258, G 01R 31/28, 1975.

100. Hellwagner H. A Fault Detection Method in Partially Utilized Cellular (Systolic) Arrays. Proc. Parcella 86, Mathematical Research 29, Berlin, Akademie Verlag, 1986, 138- 146.

101. Horwarth J. Checking Sequential Logic Circuits. US PS 4556976, G06F 11/00, 1985.

102. Criswell P.B. Method and Means for Checking Normalizin Operation in a Computer Device. US PS 4528640, G 06F 11/00, 1984.

103. Berdard J.F., Jaswa V.C. Self Checking Digital Fault Detector for Modular Redundant Real Time Clock. US PS 4683570, G 06F 11/18, 1987.

104. Hillman D.A. Dual redundant error detection system for computers. USPS 4255809, G06F 11/16, 1981.

105. McDonald J.G., Baichtal J.R. Double redundant processor. US PS 4358823, G06F 11/20, 1982.

106. Ruckdeschel H. Verfahren zur Erkennung von bei der Ubertragung und Verarbeitung von Operanden und Befehlen eines Programmes innerhalb einer Zentrleinheit einer Rechenanlage entstandenen Fehler. DE OS 2123608, G06F 11/06, 1972.

107. Сапожников B.B., Сапожников Вл.В. Самопроверяемые дискретные устройства. Спб.: Энергоатомиздат, С.-Петербургское отделение, 1992. 224 с.

108. Reinert D. Entwurf und Diagnose komplexer digitaler Systeme. Berlin, VEB Verlag Technik, 1983.

109. Siewiorek D.P., Schwarz R.S. The Theory and Practice of Reliable System Design. Bedford, Digital Press 1982.

110. Sellers F.F., Hsiao M.J., Bearnson L.W. Error Detecting Logic for Digital Computers. New York, McGraw Hill, 1968.

111. Лисенков B.M., Лачков E.H., Устинов A.A., Шалягин Д.В., Ка-зимов Г.А., Бестемьянов П.Ф., Разинова И.И. Мажоритарное микропроцессорное устройство с сигнатурным контролем. G 06F 11/18, Н05К 10/00, SU 1591021, Бюл. №33 от 07.09.1990 г.

112. Бестемьянов П.Ф. Сравнительный анализ надежностных характеристик самопроверяемых избыточных структур. М.: 1986. - 25 е., ил. (Рукопись деп. В ЦНИИТЭИ МПС № 3551-жд).

113. Лисенков В.М., Казимов Г.А., Шалягин Д.В., Бестемьянов П.Ф., Разинова И.И. Резервируемое устройство. G 06F 11/18, SU 1371301 от 01.10.1987.

114. Bryce Н. Chips takes only 40 ns to find 1 wrong bit in 32 bit words. Electronic Design, N.Y., 32 (1984), 10, p. 267

115. Willmaun K. Fehlererkennung und korrektur mit dem 32-Bit EDAC SN 74ALS 632. Elektronik Industrie, Heidelberg, 15, (1984), 11, 130 133/

116. Eglauer A. Fehlererkennung und korrektur in Halbleiterspeichern. Elektronik, Munchen, 34, (1985) 15, 53 58.

117. Bernstein H. Doppelbit Fehler, Erkennung und Beseitigung in byte -breiten RAM - Systemen, Elektronik Industrie, Heidelberg, 16, (1985), 4, pp. 148, 152, 154.

118. Nagamo G., Takahahi M. Error Correcting System. US PS 4394763, G06F 11/10, 1983.

119. Бестемьянов П.Ф., Вековищев A.B., Лисенков B.M., Лодыгин Г.С., Шалягин Д.В. Устройство для декодирования групповых кодов. Н03М13/00, RU 2025049, Бюл. №23 от 15.12.1994 г.

120. Zigler M.I., Druke М.В., Rockel R.R., Baxter W. Refresh and error detection and correction technique for a data processing system. US PS 4380812, G06F 11/10, 1983.

121. Inoue Т., Sagiyama Y., Omishi K. Error correction encoding and decoding system. US PS 4336612 G 06F 11/10, 1982.

122. Wakerly J. Error detection codes, self checking circuits and applications. New York, North - Holland, 1978.

123. Bossen D.C. />-adjecent error correction. IBM J. Res. Dev. 14, (1970), 402 -408.

124. Arlat J., Garter W.C. Implementation and evaluation of a (b,k)~ adjacent error correcting detecting sheme for supercomputer systems. IBM Journal of Res. and Dev., New York, 28, (1984), 2, 159 - 169.

125. Rao T. R. N. Error coding for arithmetic processor. New York, Academic Press, 1974.

126. Davis R.N., Harris J.S. Data processing system. US PS 3579200, G06F 11/08, 1971.

127. Лисенков В.М., Бестемьянов П.Ф. Методика сравнения реального уровня безопасности движения поездов с нормируемым.//Вторая научно-практическая конференция «Безопасность движения поездов». Труды конференции. Кн.1. М.: МИИТ, 2000. C.II-12 - II-14.

128. Бестемьянов П.Ф. Статистическая обработка данных об опасных отказах устройств СЦБ.//Вторая научно-практическая конференция «Безопасность движения поездов». Труды конференции. Кн.2. М.: МИИТ, 2000. C.IV-7 - IV-8.

129. Шалягин Д.В. Теория и методы технической реализации безопасных микроэлектронных систем интервального регулирования движения поездов.//Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. -М.: 1990, 350 с.

130. Шалягин Д.В., Разинова И.И. Бестемьянов П.Ф. Устройство сопряжения коммутационного элемента с микропроцессорной системой. G06F 3/00, RU 2021629, Бюл. №19 от 15.10.1994 г.

131. Киреев И.В., Бестемьянов П.Ф. Устройство автоматической локомотивной сигнализации. B61L 3/20, SU 1470595, Бюл. №13от 07.04.1989 г.

132. Бестемьянов П.Ф., Лисенков В.М., Шалягин Д.В. Безопасный логический элемент. Н03К 19/00, 19/082, Бюл. №3 от 23.01.1992 г.

133. Бестемьянов П.Ф. Методы спектральной оценки периода опроса датчиков параметров движения поезда. Самара: 2000, Труды СамИИТа, вып. №20. С.17 - 29.

134. Кравцов Ю.А., Нестеров В.Л., Лекута Г.Ф., Бестемьянов П.Ф., Кокурин И.М., Беляков И.В. и др. Системы железнодорожной автоматики и телемеханики. М.: Транспорт, 1996. 400 с.

135. Комплексная система обеспечения безопасности и автоматизированного управления движением поездов метрополитенов (Система «Движение»), Информационно-техническое предложение. С.-Пб.: Научно-исследовательский институт точной механики, 2000. 54 с.

136. Безопасность Выбор и общие правила нормирования показателей безопасности. ОСТ 32.18 -92. С.-Пб.: ПТУ ПС, 1992. 17 с.

137. Безопасность железнодорожной автоматики и телемеханики. Методы испытаний на безопасность. РД 32 ЦШ 1115842.01-93 С.-Пб.: ПТУ ПС, 1993. 10 с.

138. Безопасность железнодорожной автоматики и телемеханики. Методы расчета показателей безотказности и безопасности СЖАТ. РТМ 32 ЦШ 1115842.02-94. -С.-Пб.: ПГУ ПС, 1993. 36 с.

139. Лисенков В.М., Лодыгин Г.С., Бестемьянов П.Ф. Перспективная система АРС для линий метрополитена. М.: МИИТ, Юбилейный сборник научных трудов, вып. 892, 1996. С. 13 - 19.

140. Диллон Б., Сингх Ч. Инженерные методы обеспечения надежности систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1984. - 318 е., ил.

141. Шалягтн Д.В., Казимов Г.А. Микроэлектронные системы обеспечения безопасности движения поездов // Микроэлектронные системы автоматической локомотивной сигнализации: Межвузовский сб. науч. тр., М.: МИИТ, 1988, вып. 790. С.51 59.

142. Годович Л.М., Тюрин В.К. Безопасность движения поездов. -М.: Транспорт, 1988. 136 с.

143. Дмитренко И.Е. Техническая диагностика и автоконтроль систем железнодорожной автоматики и телемеханики. М.: Транспорт, 1986. -144 с.

144. Дмитриев B.C., Минин В.А. Совершенствование систем автоблокировки. М.: Транспорт, 1987. - 143 с.

145. Лисенков В.М., Шалягин Д.В., Вековищев А.В. Автоматическая локомотивная сигнализация АЛС-ЕН: Принцип построения аппаратуры канала связи. АТС, 1988, № 6. - С. 7 - 11.

146. Лисенков В.М., Шалягин Д.В., Казимов Г.А., Розенберг Е.Н. Автоматическая локомотивная сигнализация AJ1C-EH. АТС, 1988, № 3. -С. 11 - 16.

147. Лисенков В.М., Шурыгин С.П., Беляков И.В., Шагтягин Д.В. Система автоматической локомотивной сигнализации АЛС-ЕН: Электромагнитная совместимость путевых устройств с рельсовыми цепями. АТС, 1989, № 1. - С. 8- 12.

148. Сапожников В.В., Кравцов Ю.А., Сапожников Вл.В. Дискретные устройства железнодорожной автоматики, телемеханики и связи. М.: Транспорт, 1988. -255 с.