автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка моделей и программных средств для прогнозирования остаточного ресурса рельсов

На правах рукописи

НАЧИГИН Владимир Александрович

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА РЕЛЬСОВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Иркутск - 2010

ШШш

003493350

Работа выполнена на кафедре «Информационная безопасность» ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Краковский Юрий Мечеславович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Лукьянов Анатолий Валерианович кандидат технических наук, ст.научный сотрудник Николайчук Ольга Анатольевна

Ведущая организация: Дальневосточный государственный университет путей сообщения г. Хабаровск

Защита состоится 25 марта 2010 г., в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 218.004.01 в ГОУ ВПО Иркутский государственный университет путей сообщения по адресу: 664074, Иркутск, ул. Чернышевского, 15, аудитория А-803.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения».

Автореферат разослан 24 февраля 2010 г.

Отзыв в двух экземплярах, заверенный печатью организации, прошу выслать в адрес диссертационного совета.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, доцент

Н.Н. Пашков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Железнодорожный транспорт является важнейшей инфраструктурной системой, определяющей развитие экономики страны. Технический прогресс на железнодорожном транспорте тесно связан с повышением эксплуатационной надежности основных элементов верхнего строения пути и подвижного состава — железнодорожных рельсов и колес. Их недостаточная работоспособность требует частой замены и ремонта, вызывает задержки в движении поездов, создает значительные организационные трудности. Для обеспечения безопасности движения и повышения рентабельности перевозок необходимо максимально исключить внезапные отказы в виде опасных изломов рельсов и колес, повысить износоустойчивость контактирующих поверхностей. Сегодня объем грузовых перевозок превышает 1,4 млрд т в год, а к 2030 году грузооборот увеличится в 1,7 раза, что потребует значительного повышения ресурса рельсов.

Важным направлением по повышению срока службы рельсов является мониторинг состояния пути, что позволяет внедрить систему ремонта пути по техническому состоянию. Целью мониторинга верхнего строения пути является сбор, накопление, обработка диагностической информации и оценка на ее основе технического состояния компонентов пути, включая рельсы. Одной из задач мониторинга является прогнозирование остаточного ресурса рельсов, а через этот ресурс определение периодичности контроля. Но для этого необходимо программное обеспечение по прогнозированию бокового износа рельсов с последующей оценкой их остаточного ресурса.

В большинстве случаев в программных продуктах по мониторингу объектов используются простейшие методы прогнозирования или модуль прогнозирования вообще отсутствует. Это относится и к программному обеспечению путеобследовательских станций ЦНИИ-4 и их модификаций, включая скоростную станцию ЦНИИ-4МД.

Таким образом, развитие исследований, связанных с созданием нового алгоритмического и программного обеспечения прогнозирования остаточного ресурса рельсов, является актуальной задачей, требующей своего решения.

Целью диссертационной работы является разработка специализированного математического и программного обеспечения обработки данных мониторинга для прогнозирования остаточного ресурса рельсов по их боковому износу. Для реализации сформулированной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Обоснование необходимости создания математических моделей и программных средств для прогнозирования бокового износа рельсов. Эта задача требует предварительного анализа предметной области, а также моделей и программных средств, используемых для прогнозирования.

2. Разработка математического и информационного обеспечения прогнозирования остаточного ресурса рельсов. Эта задача является основой для разработки программного обеспечения.

3. Создание программного обеспечения с дружественным интерфейсом, реализующего предложенные модели прогнозирования. Эта задача включает в себя разработку базы данных для информации мониторинга бокового износа рельсов.

4. Экспериментальная проверка работы программного и математического обеспечения прогнозирования остаточного ресурса рельсов на реальных данных их мониторинга.

Научную новизну диссертации представляют следующие результаты, которые выносятся на защиту:

1. Алгоритм оценки остаточного ресурса рельсов, содержащий три показателя: средний остаточный ресурс на базе прогнозной модели; вероятный остаточный ресурс, использующий доверительную границу прогнозных значений; рекомендуемую дату следующего измерения.

2. Вычислительный алгоритм прогнозирования бокового износа рельсов, использующий либо статистические данные мониторинга, либо статистические данные мониторинга и экспертные суждения.

3. Модель «Структура пути», положенная в основу базы данных по боковому износу рельсов.

4. Программный комплекс «Прогнозирование бокового износа рельсов», основанный на вычислительном алгоритме оценки их остаточного ресурса.

Практическая ценность работы заключается в применении программного комплекса «Прогнозирование бокового износа рельсов», который апробирован на реальных данных, полученных с путеобследователь-ской станции ЦНИИ-4. Результаты диссертационной работы внедрены в службе пути ВСЖД филиала ОАО «РЖД», о чем имеется акт внедрения.

Разработанные алгоритмы прогнозирования и созданный на их основе программный комплекс могут найти применение при решении практических задач в других отраслях промышленности.

Методы исследования и достоверность результатов. Результаты и выводы, представленные в диссертации, строго обоснованы применением методов прогнозирования, математической статистики и математического программирования. Эффективность разработанного алгоритмического и программного обеспечения проверена расчетами на компьютере по реальным экспериментальным данным.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на всероссийских, международных и региональных конференциях: всероссийской НПК «Проблемы и перспективы изысканий, проектирования, строительства и эксплуатации российских железных дорог», Иркутск, 2007; 45-й международной НПК «Инновационные технологии транспорту и промышленности», Хабаровск, 2007; 5-м Байкальском эко-

номическом форуме «Стратегические направления долгосрочного развития транспортной инфраструктуры Сибири и Дальнего востока», Иркутск, 2008; всероссийской конференции «Энергоэффективность, энергосберегающие технологии в образовательном секторе и социальной сфере», Иркутск, 2009; 2-й НПК «Безопасность регионов — основа устойчивого развития», Иркутск, 2009; 3-й международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем МЬ80'2009», Москва, 2009.

Публикации. По результатам исследований опубликовано 9 научных работ в виде статей и докладов. Из них две публикации в изданиях, рекомендованных ВАК. Число публикаций без соавторов равно 4.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы из 102 наименований и двух приложений. Общий объем работы 127 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, определена научная и практическая новизна, представлено краткое содержание диссертационной работы по главам.

В первой главе проведено обоснование необходимости создания математических моделей и программных средств для прогнозирования бокового износа рельсов. Для этого: а) дана характеристика верхнего строения пути, где сделан вывод, что прогнозирование остаточного ресурса рельсов особенно актуально для Восточно-Сибирской железной дороги, т.к. у нее доля кривых на главных путях наибольшая из всех дорог; б) проведен анализ существующих программно-аппаратных средств для оценки технического состояния верхнего строения пути; в) в качестве параметра для прогнозирования остаточного ресурса рельсов выбран боковой износ рельсов (БИР); г) проведен анализ моделей и программных средств прогнозирования; д) сформулированы цель и основные задачи работы.

Проведен анализ специализированных систем мониторинга верхнего строения пути: 1) методики управления жизненным циклом системы «колесо-рельс» с использованием программного комплекса «АНАЛИТИК»; 2) экспериментального видеомониторинга железнодорожного пути; 3) комплексных систем мониторинга и диагностики; 4) средств дефектоскопии рельсов, включая характеристику дефетоскопных средств на ВСЖД; 5) пу-теобследовательской станции ЦНИИ-4 и ее модификаций, включая скоростную станцию ЦНИИ-4МД.

Необходимость создания мониторинга состояния пути, а также внедрение стратегии обслуживание пути по техническому состоянию являются базовыми задачами для Российских железных работ. В качестве технического средства, оснащенного соответствующими программно-аппаратными средствами, выбраны путеобследовательские станции ЦНИИ-4 и их модификации. Станции ЦНИИ-4 и их модификации являются средством контроля состояния пути: бокового износа рельса; стыковых зазоров; температуры рельсов.

Система ЦНИИ-4 постоянно развивается. Проведение модернизации решает две задачи: повышение точности измерения параметров пути и расширение функциональных возможностей вагона. Измерение ширины колеи с учетом износа существенно повышает объективность ее оценки по параметрам безопасности. Для измерения используются отработанные и хорошо зарекомендовавшие себя лазерные датчики ширины колеи и соответствующее программно-математическое обеспечение.

Данные по боковому износу необходимо рассматривать как временные ряды, являющиеся исходными для подбора и использования прогнозных моделей.

В работе проведен анализ количественных методов прогнозирования временных рядов: метод Хольта и Брауна, метод Винтерса, метод Бокса-Дженкинса, а также методы аппроксимации одним из типов функции.

Проанализированы программные продукты, поддерживающие методы анализа и прогнозирования. Программные продукты разделены на три группы: библиотеки подпрограмм; открытые системы, допускающие настройку параметров; исследовательские программы, требующие от пользователя знаний по статистической обработке данных.

На основе проведенного анализа сделан вывод о необходимости создания собственного математического и программного обеспечения для прогнозирования бокового износа рельсов.

Во второй главе приведено описание созданного алгоритмического и информационного обеспечения прогнозирования остаточного ресурса рельсов. Для описания закономерности развития значений БИР предложена полиномиальная функция

у(0 = а0 + а, • Г + а2 • *2 +...+ая • ? (1)

где >40 - расчетное значение БИР в момент времени I; я - степень полинома; а0, ах,..., ая- параметры функции.

Выбор модели (1) определяется несколькими причинами, основными из которых являются следующие: а) анализ программных средств, содержащих прогнозирование остаточного ресурса, показывает, что на практике используются самые простые модели, часто уравнение прямой или параболы; б) мониторинг верхнего полотна пути находится в «зачаточном» состоянии и диагносты еще не имеют опыта применения процедуры прогнозирования; в) модель, высокие аппроксимационные свойства которой получены за счет увеличения ее сложности, зачастую имеет неудовлетворительные экстраполяционные свойства.

Остаточный ресурс рельсов предлагается оценивать тремя показателями: средним остаточным ресурсом, вероятным остаточным ресурсом и рекомендуемой датой следующего измерения. Отметим, что в работе время, а значит и остаточный ресурс, измеряется в месяцах.

Средний остаточный ресурс ((<,) - это интервал времени от даты последнего измерения (1м) до момента достижения предельного уровня (х„) прогнозным значением БИР (1)

1о=1к-1М) (2)

где ^ - корень уравнения

а0 -/+а2 -/2 +...+ая-1к -х. (3)

Вероятный остаточный ресурс (1Г) - это интервал времени от даты последнего измерения до момента достижения предельного уровня (х„) верхней границей доверительного интервала прогнозного значения БИР

^пр"^, (4)

где определяется из уравнения

540 + 1(т8,у) -3-^(Е'ЕУ'Е, = Х„. В этом уравнении левая часть есть функция, которая определяет верхнюю границу доверительного интервала. Эту функцию для краткости будем называть доверительной. Здесь ^т8,у) - квантиль ^распределения при тБ степенях свободы и доверительной вероятности у; б — оценка сред-неквадратического значения ошибки; Е - матрица значений факторов для модели (1); Е1 - транспонированная матрица; Е, - строка матрицы Е, в которой вычисляется прогнозное значение.

Рекомендуемая дата следующего измерения зависит от вероятного остаточного ресурса

У= Ч-а. (5)

В работе а=1, поэтому рекомендуемая дата следующего измерения не превышает время достижения вероятного остаточного ресурса. Например, если время достижения вероятного остаточного ресурса ^=09.2009, то рекомендуемая дата ^=08.2009.

Если рекомендуемая дата следующего измерения отличается от даты последнего измерения не более, чем на Ь месяцев, то необходимо эту ситуацию рассмотреть более детально. Возможно, что необходимо либо отшлифовать этот участок пути, либо произвести замену рельсов.

В работе предлагаются и исследуются два подхода при определении параметров прогнозной модели для оценки остаточного ресурса.

В первом подходе для прогнозирования используется только статистическая информация, накопленная в результате мониторинга верхнего строения пути (прогнозирование по однородной информации). В этом подходе выбран классический регрессионный анализ, когда коэффициенты модели оцениваются по методу наименьших квадратов. Качество прогнозных моделей оценивается по коэффициенту множественной детерминации, Дарбина-Уотсона, Р-статистике и остаточной дисперрсии ошибки. Применение классического регрессионного анализа оправдано тем, что закон распределения для БИР можно аппроксимировать нормальным распределением.

Для выбора наилучшего уравнения регрессии выбран шаговый регрессионный метод. Этот метод является улучшенным вариантом метода включений. Улучшение состоит в дополнительном исследовании на каждой стадии переменных, включенных в модель на предшествующих стадиях.

Во втором подходе кроме статистической информации используется информация экспертов (прогнозирование по разнородной информации).

Прогнозная модель, получаемая по статистическим данным, обладает хорошими прогностическими свойствами при двух основных условиях:

а) модель является адекватной по некоторому критерию относительно исходных экспериментальных данных;

б) тенденции в будущем соответствуют тенденциям предыстории.

Так как тенденции в будущем на практике не всегда выполняются, то

и предлагается другой подход - прогнозирование остаточного ресурса по разнородной информации, когда помимо предыстории используется информация экспертов. Важным фактором применения разнородной информации при прогнозировании БИР является то, что на практике наработка рельсов измеряется в тоннаже перевозимого груза, а в предлагаемой модели в месяцах. При относительно равномерном грузообороте это не принципиально, а при не равномерном имеются отличия. Эти отличия и могут учитываться экспертами.

Эксперт может высказывать различные суждения о значении БИР в будущем. Каждое такое суждение может быть представлено в виде

РЯ0>Ру,

где момент времени I и величина у задаются экспертом, Мм.

Параметр Р зависит от варианта установки границы: 0=1, если задается нижняя граница значения показателя (У (0 >у); р=-1, если задается верхняя граница значения показателя (.уО) <у или -у (1) >-у).

В результате получаем систему неравенств, составленную из всех экспертных суждений

РгШ> РгТьМ,...,Р, (6)

где Б - число экспертных суждений.

Чтобы понять смысл суждений (6) рассмотрим случай с двумя суждениями: 1) У >у) (р! =1) - прогнозное значение в момент времени ^ будет не меньше значения у,; 2) у <уг (Рг =-1) ~ прогнозное значение в момент времени будет не больше значения уг. Заметим, что возможен случай, когда два суждения задаются на одно время. В этом случае они выглядят следующим образом: у\< .у 00 <Уг-

Задача прогнозирования сводится к нахождению модели (1), наиболее согласованной с результатами наблюдений и экспертными суждениями (6).

Для оценки параметров модели (1) предложено использовать метод наименьших модулей

м

1=1

т

где х, = У, ! т. т - повторяемость измерений; а — вектор параметров функции (1).

В результате приходим к задаче минимизации (7) с ограничениями (6). При этом, необходимо решить две задачи: оценить коэффициенты полиномиальной функции (1) и выбрать наиболее адекватную модель.

С целью упрощения вычислительной реализации в работах Голов-ченко В.Б. и Носкова С.И. эту задачу предложено свести к задаче линейного программирования

м

тт£(г1+5,), (8)

при ограничениях

РгУМ > ргуг(9) + (Ю)

П, .у, > 0, /=/,...,М; (11)

{о,яо<х,,

Здесь / - номер измерения; х, - среднее значение БИР в /-ом измерении; М— число измерений.

Решив задачу (8) при ограничениях (9), (10), (11) для каждой модели (1), получим вектор параметров а=(аь 1=0,.и значение критерия (8). Модель, имеющая минимальное значение критерия, будет использоваться для прогнозирования остаточного ресурса рельсов.

Наиболее подходящей стратегией для проектирования базы данных БИР выбран «нисходящий» подход. На основе ранее собранной информации о пути создано концептуальное представление базы данных, включающее определение типов важнейших сущностей и существующих между ними связей.

Концептуальная модель создана на базе модели «Структура пути». Модель «Структура пути» содержит следующую информацию:

1. Направление, например: 13807 (Иркутск-пасс. — Чита).

2. Участок (начало участка, км - конец участка, км), например: Кая -Слюдянка-1 (5194-5307).

3. Путь 1 или 2: 1 - движение с Востока на Запад; 2 - движение с Запада на Восток.

4. Кривая пути, имеющая заданный радиус пути. Необходимо указать радиус, начало, конец. Например: R=307 м, 5194 км 677 м - 5195 км 277 м.

5. Рельс (левый, правый).

При записи измерений необходимо учитывать, что каждый километр пути разбивается на 10 пикетов по 100 метров. При измерении указывает-

а) номер пикета;

а) дата, например, 17.12.2008;

в) средний БИР, мм;

г) максимальный БИР, мм.

Разработана ER-диаграмма «сущность - связь». Осуществлено преобразование концептуального представления в логическую структуру базы данных. В процессе доработки концептуальной модели данных появилась необходимость использования расширенной ER-модели (EER-модели). Спроектированы отношения на основе реляционной модели данных. Разработана логическая модель данных пути. Для физической реализации разработанной реляционной базы данных выбрана СУБД Microsoft Access 2000. На базе всех доступных функциональных возможностей целевой СУБД была осуществлена разработка таблиц БД и установка необходимых ограничений целостности данных.

В третьей главе приведено описание разработанного программного комплекса «Прогнозирование бокового износа рельсов» (ПК ПрБИР) и его апробация по реальным данным, полученным с помощью путеобследова-тельской станции ЦНИИ-4. Для разработки ПК ПрБИР на основе спроектированной базы данных, использовался пакет Microsoft Visual Basic 6.0.

Доступ к базе данных осуществляется с помощью окна «Структура пути» (рис. 1).

Определение остаточного ресурса рельсов .

База дан-ых Правка Вид Отчеты Окно Помощь

я

MOWTOpWT

Прогноз

Структуре пути

Направление 13807 (Ирк. пасс.-Чита) Номер пикета Дата Средний БИР Максимальный БИР —

Участок 1: Кая-Слюдянка-1 (5194-5307) 7 15.01.2089 7.6 9.8

Путь 1 (с Востока на Запад) 8 01.02.2006 6.1 11.3

- Кривая 1: В-307 м, 5194 км 677 м - 5195 км 277 ^ В 01.05.2006 8.2 13.9

Рельс В в 01.07.2006 01.09.2006 8.5 7.5 14.8 13.5

Правый + Кривая 2:... 5 Кривая 3:... + Путь 2 (с Запада на Восток) ± Участок 2:... в в 8 В 8 8 8 01.11.2006 04.01.2007 15.01.2007 01.02.2007 01 05.2007 01.07.2007 01.09.2007 5.1 5.6 9.6 В.5 2.1 2.4 4,4 15,5 17.8 16.4 _ 17.5 3.3 3.5 6,1

8 01.10.2007 3 4,8

«I I 8 «! 01.12.2007 3,6 6.4 Д. I M

Кая-Слюдянкв-1 (5194-5307)\Луть 1\R-307 м. 5194 км 677 и - 5195 км 277 м\Левый

Рис. 1. Внешний вид окна «Структура пути»

Прогнозирование; Настройка

Выбор предельного значения ^ предельное значение

текущего состояния С предельное значение

работоспособного состояния

,П|х

Определение периода предыстории использовать все накопленные данные

определение пользователем

Выбор модели прогнозирования

^ прогнозирование по однородной информации прогнозирование по разнородной информации

Выбор типа измерения <• среднее значение С максимальное значение

Степень полинома ^ автоматический подбор степени полинома

Г

выбор степени полинома пользователем

Выбор номера пикета

Далее »

График

Выход

Рис. 2. Окно настройки ПК ПрБИР

Программный комплекс ПрБИР состоит из двух основных компонентов: модуля связи и модуля прогнозирования. Модуль связи предназначен для настройки ПК, получения из базы исходных данных и передачи их в модуль прогнозирования. Прогнозирование остаточного ресурса рельсов выполняется в модуле прогнозирования.

После вызова модуля связи появляется окно «Настройка ПК» (рис. 2). В этом окне необходимо указать пять параметров:

1. Выбор предельного значения:

а) предельное значение текущего состояния (допустимо). При достижении этого значения имеется возможность использования рельса на другом участке. При выборе этого значения выводится рекомендованное значение - 12 мм, либо пользователь сам вводит это значение;

б) предельное значение работоспособного состояния (недопустимо). При достижении этого значения отсутствует возможность использования рельса на другом участке. При выборе этого значения выводится рекомендованное значение - 15 мм, либо пользователь сам вводит это значение.

2. Номер пикета.

3. Определение периода предыстории:

а) использовать все накопленные данные;

б) период предыстории выбирает пользователь. В этом случае программа выдает данные предыстории в графическом виде, чтобы пользователь смог выбрать начальное значение.

4. Выбор модели прогнозирования:

а) прогнозирование по однородной информации. В этом случае имеется два варианта - 1) степень полинома выбирает пользователь; 2) степень полинома выбирается автоматически;

б) прогнозирование по разнородной информации. В этом случае требуется ввести данные экспертов.

5. Тип измерения:

а) среднее значение;

б) максимальное значение.

Дополнительно в этом окне существует возможность просмотра графического представления исходных данных (кнопка «График»).

Основными этапами модуля прогнозирования являются:

- определение периода предыстории;

- построение прогнозной модели;

- определение остаточного ресурса.

Экспериментальная проверка ПК «Прогнозирование бокового износа рельсов» проведена по данным мониторинга участка «Кая-Слюдянка-1» направления «Иркутск-пасс.-Чита», полученными с помощью путеобсле-довательской станции ЦНИИ-4 ВСЖД. Проверка была проведена на трех кривых участка «Кая-Слюдянка» и показала работоспособность и эффективность ПК ПрБИР.

Приведем результаты прогнозирования остаточного ресурса рельсов с такими данными: направление «Иркутск-пасс. - Чита»; путь 1; участок «Кая - Слюдянка-1» (5194-5307); кривая пути «11=504 м, 5270 км 544 м -5271 км 286 м»; рельс - правый; пикет -3.

Исходные данные представлены на рис. 3. Окно настройки модуля прогнозирования приведено на рис. 4. Результаты прогнозирования по однородной информации приведены на рис. 5. Графическое представление результатов прогнозирования по однородной информации приведено на рис. 6.

з

| —4— средний - *— иаксимагьтй |

Рис. 3. Графическое представление исходных данных

Прогнозирование: Настройка программы

Выбор предельного значения Р предельное значение ¡12

текущего состояния ^ предельное значение '-|5

работоспособного состояния

Определение периода предыстории ^ использовать все накопленные данные

г определение пользователем

Выбор модели прогнозирования

/у прогнозирование по однородной информации прогнозирование по разнородной информации

Степень полинома ^ автомагический подбор степени

полинома С выбор степени полинома пользователем

Выбор типа измерения • среднее значение С максимальное значение

Выбор номера пикета

Г

Далее »

График

Выход

Рис. 4. Окно настройки модуля прогнозирования

Прогнозирование: Результаты расчетов

Сведения об участке пути

Направление 13807 (Иркутск-пасс. - Чита)

Путь

Участок

Кривая

Рельс

1

Кая - Слюдянка-1 (5194-5307)

И =504 м, 5270 км 544 м - 5271 км 186 м

Параметры исходных данных Единица измерения исходных данных

Единица измерения времени месяц

Время первого измерения 01.02.2006

Время последнего измерения 01.01.2009

Номер пикета 3

График

Настройка ПК

Дополнительно

Выход

Вариант работы

Предельное значение работоспособного

Период предыстории

состояния используются все

Параметры модели Степень полинома Оценка СКО Повторяемость опыта

1

0,97 1

Тип модели по однородной Параметр Точечная 5 оценка

АО 6,44081

Степень полинома автоматическое А1 0.18974

Тип измерения опоеделение среднее значение

Остаточный ресдос Средний остаточньй ресурс

Вероятный остаточный ресурс

Рекомендуемая дата следующего измерения (мес, год)

Рис. 5. Окно результатов прогнозирования при однородной информации

Вероятный остаточный ресурс рельсов третьего пикета при прогнозировании по однородной информации оказался равным 4 месяца. Знание этого значения позволяет обосновано предложить дату следующего измерения (в нашем случае 04.2009), что и позволит организовать обслуживание и ремонт пути по техническому состоянию.

Как уже отмечалось, прогнозная модель, получаемая по статистическим данным, обладает хорошими прогностическими свойствами тогда, когда тенденции в будущем соответствуют тенденциям предыстории, что не всегда выполняется.Эксперты, анализируя исходные данные и учитывая условия работы пути в будущем, предположили, что возможно увеличение

темпа роста значений БИР. Это может быть связано с увеличением грузонапряженности пути в ближайшие два квартала. В качестве контрольной была выбрана дата 01.05.09 (40 месяц). Экспертами было выбрано следующее ограничение на прогнозное значение БИР - [14,4; 15,0].Результаты прогнозирования с учетом экспертных суждений приведены на рис. 7.

«.Прогнозирование: Графини (среднее значение ЬИР) . '

1 1

Значение БИР 15,0 13,6 12.3 10,9 |9,5 8,2 6,8 5,5 4,1 2,7 ^ 1

----- ---

/\ ' :

: ; : : ;

у ' : : : : :

/ ; ;

у :

1,4 0,0 1

I 11 1 1 I I 1 ' 1 1 1 1 1 1 Кол-во мес 1 4 7 1 0 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 от 01.02.200Е|

1 - исходные данные расчетное значение БИР -доверительное значение БИР }

| За начальное значение на графике принимается время первого измерения 01.02.2006 |

Рис. 6. Графическое представление результатов прогнозирования при однородной информации

Прогнозирование: Результаты расчетов

Сведения об участке пути

Направление 13807 (Иркутск-пасс. - Чита)

Путь 1

Участок Кая - Слвдянка-1 (5194-5307)

Кривая П=504 м, 5270 км 544 м - 5271

км 186 м Рельс правый

Вариант работы

Предельное значение работоспособного состояния

Период предыстории используются все данные

Тип модели по разнородной

прогнозирования информации Степень полинома автоматическое

опоепеление Тип измерения среднее значение

Параметры исходных данных

Едишца измерения

исходных данных мм

Единица измерения времени месяц

Время первого измерения 01.022006

В ремя последнего измерения 01.01.2009

Номер пикета 3

Параметры модели

Степень полинома 1

Оценка СКО 0,99

Повторяемость опыта 1

График

Настройка ПК.

Дополнительно :

Выход

Параметр Точечная |

| АО 6,40000

I А1 020000

Остаточный ресурс Средний остаточный ресурс 7

Вероягньй остаточный ресурс 2

Рекомендуемая дата ,

следующего измерения (мес, год)

Рис. 7. Окно результатов прогнозирования при разнородной информации

Как видно из рис. 5 и 7, вероятный остаточный ресурс уменьшился с 4 до 2 месяцев, что повлекло изменение даты следующего измерения на

14

два месяца - 02.2009. Это связано с тем, что экспертное суждение, учитывающее увеличение грузонапряженности пути в ближайшие два квартала, повлияло на параметры прогнозной модели.

Как уже отмечалось, если рекомендуемая дата следующего измерения отличается от даты последнего измерения не более, чем на Ъ месяцев, то необходимо эту ситуацию рассмотреть более детально (в работе рекомендуется ¿>=1-2 месяца). Возможно, что необходимо либо отшлифовать этот участок пути, либо произвести замену рельсов. Это и является обслуживанием пути по техническому состоянию. Организовать подобное обслуживание возможно лишь при знании значения показателя «рекомендуемая дата следующего измерения», которое, в свою очередь зависит от других двух показателей остаточного ресурса рельсов.

В заключении приведены основные результаты диссертационного исследования. В приложении приведен акт внедрения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ

1. Обоснована необходимость прогнозирования остаточного ресурса рельсов для внедрения стратегии их обслуживания по техническому состоянию. Внедрение этой стратегии позволит увеличить срок службы рельсов и повысить качество выработки управленческих решений по обеспечению надежного функционирования пути.

2. Остаточный ресурс рельсов предлагается оценивать тремя показателями: средним остаточным ресурсом на базе прогнозной модели; вероятным остаточным ресурсом, использующим доверительную границу прогнозных значений; рекомендуемой датой следующего измерения. Для каждого показателя разработаны вычислительные алгоритмы, объединенные в единый алгоритм прогнозирования остаточного ресурса рельсов.

3. В качестве прогнозной модели изменения БИР предложена и обоснована полиномиальная функция порядка Я. При оценке ее параметров предложено два подхода: а) используется только статистическая информация, накопленная в результате мониторинга верхнего строения пути (прогнозирование по однородной информации); б) кроме статистической информации используется информация экспертов (прогнозирование по разнородной информации). В первом подходе (по однородной информации) для оценки коэффициентов полинома применяется метод наименьших квадратов. Создан алгоритм выбора наилучшей прогнозной модели при однородной информации на основе шагового регрессионного метода. Эта модель в дальнейшем используется для расчета показателей остаточного ресурса.

4. Разработан вычислительный алгоритм прогнозирования остаточного ресурса рельсов по разнородной информации, использующий статистические данные мониторинга и суждения экспертов. Решая задачу линейного программирования для каждой модели, мы получаем не только оценки коэффициентов, но и значения целевой функции. Для дальнейших

расчетов выбирается модель, имеющая наименьшее значение целевой функции.

5. Разработана модель «Структура пути», положенная в основу базы данных по боковому износу рельсов. Наиболее подходящей стратегией для проектирования базы данных БИР был выбран «нисходящий» подход. На основе ранее собранной информации о пути создано концептуальное представление базы данных, включающее определение типов важнейших сущностей и существующих между ними связей. Разработана ЕЯ-диаграмма «сущность - связь». Осуществлено преобразование концептуального представления в логическую структуру базы данных. Спроектированы отношения на основе реляционной модели данных.

6. Создано программное обеспечение прогнозирования остаточного ресурса рельсов. Программный комплекс «Прогнозирование БИР» (ПК ПрБИР) состоит из двух основных компонент: модуля связи и модуля прогнозирования. Программное обеспечение проверено на трех кривых участка пути «Кая-Слюдянка». Экспериментальная проверка программного комплекса по данным мониторинга пути с помощью станции ЦНИИ-4 показала его работоспособность и эффективность. По результатам использования ПК ПрБИР имеется акт внедрения.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Начигин В.А. Программное обеспечение по прогнозированию остаточного ресурса рельсов [Текст] / Ю.М. Краковский, В.А. Начигин // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. Иркутск: Изд-во ИрГУПС. - 2009, - №4. - с. 241-244.

2.Начигин В.А. Контроль бокового износа рельсов [Текст] /. В.А. Начигин // Путь и путевое хозяйство. - 2010, - №2. - с. 9-10.0,34 п.л.

В других изданиях:

3. Начигин В.А. Необходимость мониторинга и прогнозирования бокового износа рельсов [Текст] / Ю.М. Краковский, В.А. Начигин. // Системы. Методы. Технологии. Братск: Изд-во БрГУ. - 2009, - №3. - с. 59-61.

4. Начигин В.А. Сравнительный анализ программных средств для мониторинга технических систем [Текст] / В.А. Начигин, С.Н. Эльхутов // Сб. «Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем».: Иркутск: Изд-во ИрГУПС. - 2009, вып. 7. - с. 53-58.

Материалы научных конференций:

5. Начигин В.А. Текущее содержание пути - основа преобразования путевого хозяйства [Текст] / В.А. Начигин. Труды 45-й международной НПК «Инновационные технологии - транспорту и промышленности». Хабаровск: Изд-во ДВГУПС. - 2007. - с. 196-200.

6. Начигин В.А. Повышение надежности и безопасности путевого хозяйства с помощью эффективного рельсомониторинга [Текст] / В.А. На-

чигин. Труды 5-го Байкальского экономического форума «Стратегические направления долгосрочного развития транспортной инфраструктуры Сибири и Дальнего востока». Иркутск: - 2008. - с. 402-404.

7. Начигин В.А. Программа энергосбережения на ВСЖД [Текст] / В.А. Начигин. Всероссийская конференция «Энергоэффективность, энергосберегающие технологии в образовательном секторе и социальной сфере». Иркутск: - 2009. - с. 84-88.

8. Начигин В.А. Решение проблем инновационного развития железнодорожного транспортного комплекса [Текст] / Ю.Б. Каштанов, В.А. Начигин . Материалы 3-й международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем МЬ80'2009». Москва: Институт проблем управления РАН. - 2009. Том 2. - с. 79-81.

9. Начигин В.А. Обоснование необходимости прогнозирования остаточного ресурса рельсов [Текст] / Ю.М. Краковский, В.А. Начигин. 2-я НПК «Безопасность регионов - основа устойчивого развития». Иркутск: -2009.Том2.-с.97-100.

л

Подписано в печать 22.02.2010. Формат 60x90 1/8.Печать трафаретная. Усл. печ. л. 1,02. Уч. печ. п. 1,02. Тираж 100 зкэ. Заказ 2134.

Типография ДЦНТИ 664000 г. Иркутск ул. Марата, 19а.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОБОСНОВАНИСЕ НЕОБХОДИМОСТИ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА РЕЛЬСОВ.

1.1. Характеристика верхнего стороения пути.

1.2. Анализ программно-аппаратных средств для оценки технического состояния верхнего строения пути.

1.3. Прогнозирование бокового износа рельсов как процедура оценки их остаточного ресурса.

1.4. Обзор и анализ методов и моделей прогнозирования.

1.5 Анализ и сравнение программных продуктов для прогнозирования.

1.6. Формулировка цели и задач работы.

2. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕННОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА РЕЛЬСОВ.

2.1. Постановка задачи определения остаточного ресурса рельсов

2.2. Построение прогнозной модели по однородной ирформации.

2.3. Построение прогнозной модели по разнородной информации.

2.4. Информационное обеспечение прогнозирования БИР.

2.5. Выводы по главе 2.

3. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БОКОВОГО ИЗНОСА РЕЛЬСОВ И ЕГО АПРОБАЦИЯ.

3.1. Общее описание.

3.2. Программный комплекс "Прогнозирование БИР".

3.2.1. Модуль связи.

3.2.2. Модуль прогнозирования.

3.2.3. Вывод результатов.

3.3. Экспериментальная проверка программного комплекса "Прогнозирование бокового износа рельсов".

3.3.1. Прогнозирование остаточного ресурса рельсов кривой пути "R=307 м, 5194 км 677 м - 5195 км 277 м".

3.3.2. Прогнозирование остаточного ресурса рельсов кривой пути "R=308 м, 5236 км 634 м - 5236 км 942 м".

3.3.3. Прогнозирование остаточного ресурса рельсов кривой пути "R=504 м, 5270 км 544 м - 5271 км 286 м".

3.4. Выводы по главе 3.

Для обеспечения безопасности движения и повышения рентабельности перевозок необходимо максимально исключить внезапные отказы в виде опасных изломов рельсов и колес, повысить износоустойчивость контактирующих поверхностей.

Металл головки рельсов при их работе в пути под воздействием колес подвижного состава подвергается деформациям (износ, смятие и т.д.). На поверхности и внутри головки появляются дефекты, в основном контактно-усталостного происхождения, развитие которых может привести к излому рельсов.

Средний 94%-ый ресурс рельсов отечественного производства в звеньевом пути составляет 600 млн т брутто, в бесстыковом — 700 млн т брутто. Ежегодно изымается из пути около 120 тысяч дефектных и остродефектных рельсов, из них остродефектных - около 50 тысяч [6].

Сегодня объем грузовых перевозок превышает 1,4 млрд т в год, а к 2030 году грузооборот увеличится в 1,7 раза, что потребует значительного повышения ресурса рельсов. Если сегодня ресурс рельсов отечественного производства, уложенных на прямых участках пути, составляет 600-800 млн т брутто, то он должен быть повышен до 1500 млн т брутто. Если сегодня ресурс рельсов отечественного производства, уложенных в пологих кривых, составляет 300-500 млн т брутто, то он должен быть повышен до 1000 млн т брутто. И наконец, в крутых кривых ресурс рельсов должен быть повышен со 150-250 млн т брутто до 500 млн т брутто. К 2015 году, по сравнению с 2006 годом, уровень аварийности рельсов по бракам должен снизиться до 65-76%, а к 2030 году - до 43-50% [92].

Разработаны специальные технологии, позволяющие увеличить срок службы рельсов. К ним относятся: дозированная лубрикация (смазка), которая позволяет в 2-4 раза уменьшить интенсивность бокового износа в кривых 4 малого радиуса; перекладка рельсов со сменой рабочего канта, позволяющая включить в работу на износ другую сторону головки рельсов; профильная шлифовка, выравнивающая поверхность рельса и придающая новое очертание головке [74].

В связи с этим, проведение научных и инженерных исследований, направленных на повышение эффективности использования железнодорожного пути, является важнейшей задачей, что подтверждается значительным числом публикаций по его надежности и эффективности [1, 27, 28, 48, 50, 67, 70, 80,91].

Другим направлением по повышению срока службы рельсов является мониторинг состояния пути, что позволяет внедрить систему ремонта пути и ходовых частей подвижного состава по техническому состоянию.

Целью мониторинга верхнего строения пути является сбор, накопление, обработка диагностической информации и оценка на ее основе технического состояния компонентов пути, включая рельсы.

Одной из задач мониторинга является прогнозирование остаточного ресурса рельсов, а через этот ресурс определение периодичности контроля. Но для этого необходимо программное обеспечение по прогнозированию бокового износа рельсов.

В большинстве случаев в программных продуктах используются простейшие методы прогнозирования или модуль прогнозирования вообще отсутствует. Это относится и к программному обеспечению путеобследова-тельских станций ЦНИИ-4 и их модификаций, включая скоростную станцию ЦНИИ-4МД.

Недостатком многих программных продуктов, имеющих модуль прогнозирования, является то, что выбор определенной прогнозной функции должен осуществить пользователь. А это требует квалифицированного в вопросах прогнозирования пользователя, что не всегда выполняется.

Таким образом, развитие исследований, связанных с созданием нового алгоритмического и программного обеспечения прогнозирования остаточного ресурса рельсов, является актуальной задачей, требующей своего решения.

Целью диссертационной работы является разработка специализированного математического и программного обеспечения обработки данных мониторинга для прогнозирования остаточного ресурса рельсов по их боковому износу. Для реализации сформулированной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Обоснование необходимости создания математических моделей и программных средств прогнозирования бокового износа рельсов. Эта задача требует предварительного анализа предметной области, а также моделей и программных средств, используемых для прогнозирования.

2. Разработка математического и информационного обеспечения прогнозирования остаточного ресурса рельсов. Эта задача является основой для разработки программного обеспечения.

3. Создание программного обеспечения с дружественным интерфейсом, реализующего предложенные модели прогнозирования. Эта задача включает в себя разработку базы данных для информации мониторинга бокового износа рельсов.

4. Экспериментальная проверка работы программного и математического обеспечения прогнозирования остаточного ресурса рельсов на реальных данных их мониторинга.

Научную новизну диссертации представляют следующие результаты, которые выносятся на защиту:

1. Алгоритм оценки остаточного ресурса рельсов, содержащий три показателя: средний остаточный ресурс на базе прогнозной модели; вероятный остаточный ресурс, использующий доверительную границу прогнозных значений; рекомендуемую дату следующего измерения.

2. Вычислительный алгоритм прогнозирования бокового износа рельсов, использующий либо статистические данные мониторинга, либо статистические данные мониторинга и экспертные суждения.

3. Модель «Структура пути», положенная в основу базы данных по боковому износу рельсов.

4. Программный комплекс «Прогнозирование бокового износа рельсов», основанный на вычислительном алгоритме оценки их остаточного ресурса.

Практическая ценность работы заключается в применении программного комплекса «Прогнозирование бокового износа рельсов», который апробирован на реальных данных, полученных с путеобследовательской станции ЦНИИ-4. Результаты диссертационной работы внедрены в службе пути ВСЖД филиала ОАО «РЖД», о чем имеется акт внедрения.

Разработанные алгоритмы прогнозирования и созданный на их основе программный комплекс могут найти применение при решении практических задач в других отраслях промышленности.

Методы исследования и достоверность результатов. Результаты и выводы, представленные в- диссертации, строго обоснованы применением методов прогнозирования, математической статистики и математического программирования. Эффективность разработанного алгоритмического и программного обеспечения проверена расчетами на компьютере по реальным экспериментальным данным.

Основные результаты работы опубликованы в 9 печатных работах, из которых одна публикация в изданиях, рекомендованных ВАК, и докладывались на международных, всероссийских и региональных конференциях: всероссийской НПК «Проблемы и перспективы изысканий, проектирования, строительства и эксплуатации российских железных дорог», Иркутск, 2007; 45-й международной НПК «Инновационные технологии — транспорту и промышленности», Хабаровск, 2007; 5-м Байкальском экономическом форуме «Стратегические направления долгосрочного развития транспортной инфраструктуры Сибири и Дальнего востока», Иркутск, 2008; 2-й НПК «Безопасность регионов - основа устойчивого развития», Иркутск, 2009.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы из 102 наименований и двух приложений. Общий объем работы 127 страниц.

3.4. Выводы по главе 3

1. Создано программное обеспечение прогнозирования остаточного ресурса рельсов, реализующее алгоритмы, изложенные в главе 2. Программный комплекс «Прогнозирование БИР» (ПК ПрБИР) состоит из двух основных компонент: модуля связи и модуля прогнозирования. Для разработки ПК ПрБИР на основе спроектированной бызы данных, использовался пакет Microsoft Visual Basic 6.0.

2. Доступ к базе данных осуществляется с помощью окна «Структура пути». Модель «Структуры пути» содержит следующую информацию: а) направление, например: 13807 (Иркутск-пасс. - Чита); б) участок (начало участка, км — конец участка, км), например: Кая — Слюдянка-1 (5194-5307); в) путь 1 или 2:1— движение с Востока на Запад; 2 - движение с Запада на Восток; г) кривая пути, имеющая заданный радиус пути. Необходимо указать радиус, начало, конец. Например: R=307 м, 5194 км 677 м - 5195 км 277 м. д) рельс (левый, правый).

3. Программное обеспечение проверено на трех кривых участка пути «Кая-Слюдянка». Экспериментальная проверка программного комплекса по данным мониторинга пути с помощью станции ЦНИИ-4 показала его работоспособность и эффективность.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации разработано алгоритмическое, информационное и программное обеспечение прогнозирования остаточного ресурса рельсов по данным мониторинга верхнего строения пути. Результаты работы направлены на увеличение срока службы рельсов, на внедрение страгеии их обслуживания по техническому состоянию, что, в свою очередь, увеличивает безопасность движения и повышает рентабельность перевозок.

В результате проведенных исследований получены следующие результаты:

1. Обоснована необходимость прогнозирования остаточного ресурса рельсов для внедрения стратегии их обслуживания по техническому состоянию. Внедрение этой стратегии позволит увеличить срок службы рельсов и уменьшить внезапные отказы в виде их опасных изломов.

2. Остаточный ресурс рельсов предлагается оценивать тремя показателями: средним остаточным ресурсом на базе прогнозной модели; вероятным остаточным ресурсом, использующим доверительную границу прогнозных значений; рекомендуемой датой следующего измерения. Для каждого показателя разработаны вычислительные алгоритмы, объединенные в единый алгоритм прогнозирования остаточного ресурса рельсов.

3. В качестве прогнозной модели изменения БИР предложена и обоснована полиномиальная функция порядка R. При оценке ее параметров предложено два подхода: а) используется только статистическая информация, накопленная в результате мониторинга верхнего строения пути (прогнозирование по однородной информации); б) кроме статистической информации используется информация экспертов (прогнозирование по разнородной информации). В первом подходе (по однородной информации) для оценки коэффициентов полинома применяется метод наименьших квадратов. Создан алгоритм выбора наилучшей прогнозной модели при однородной информации на основе шагового регрессионного метода. Эта модель в дальнейшем используется для расчета показателей остаточного ресурса.

4. Разработан вычислительный алгоритм прогнозирования остаточного ресурса рельсов по разнородной информации как задача линейного программирования, использующая статистические данные мониторинга и суждения экспертов. Решая задачу линейного программирования для каждой модели, мы получаем не только оценки коэффициентов, но и значения целевой функции. Для дальнейших расчетов выбирается модель, имеющая наименьшее значение этой функции.

5. Разработана модель «Структура пути», положенная в основу базы данных по боковому износу рельсов. Наиболее подходящей стратегией для проектирования базы данных БИР был выбран «нисходящий» подход. На основе ранее собранной информации о пути создано концептуальное представление базы данных, включающее определение типов важнейших сущностей и существующих между ними связей. Разработана ER-диаграмма «сущность - связь». Осуществлено преобразование концептуального представления в логическую структуру базы данных. Спроектированы отношения на основе реляционной модели данных. Разработана логическая модель данных пути. Для физической реализации разработанной реляционной базы данных выбрана СУБД Microsoft Access 2000. На базе всех доступных функциональных возможностей целевой СУБД была осуществлена разработка таблиц БД и установка необходимых ограничений целостности данных.

6. Создано программное обеспечение прогнозирования остаточного ресурса рельсов, реализующее алгоритмы, изложенные в главе 2. Программный комплекс «Прогнозирование БИР» (ПК ПрБИР) состоит из двух основных компонент: модуля связи и модуля прогнозирования. Для разработки ПК ПрБИР на основе спроектированной бызы данных, использовался пакет Microsoft Visual Basic 6.0. Доступ к базе данных осуществляется с помощью окна «Структура пути». Модель «Структуры пути» содержит следующую информацию: а) направление, например: 13807 (Иркутск-пасс.-Чита); б) участок (начало участка, км - конец участка, км), например: Кая -Слюдянка-1 (5194-5307); в) путь 1 или 2:1- движение с Востока на Запад; 2 - движение с Запада на Восток; г) кривая пути, имеющая заданный радиус пути. Необходимо указать радиус, начало, конец. Например: R=307 м, 5194 км 677 м - 5195 км 277 м. д) рельс (левый, правый).

7. Программное обеспечение проверено на трех кривых участка пути «Кая-Слюдянка». Экспериментальная проверка программного комплекса по данным мониторинга пути с помощью станции ЦНИИ-4 показала его работоспособность и эффективность. По результатам апробации ПК ПрБИР имеется акт внедрения.

1. Абдурашидов А.Ю., Шур Е.А. Совершенствовать систему ведения рельсового хозяйства // Путь и путевое хозяйство, 2005. №6, с. 2-6.

2. Абрамов О.В., Розенбаум А.Н. Прогнозирование состояния технических систем. М.: Наука, 1990. 126 с.

3. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики Текст. / С. А. Айвазян, B.C. Мхитарян. М.: Юнити, 1998. - 270с.

4. Афанасьева К.Е., Ширяев В.И. Прогнозирование региональных рынков сотовой связи Текст. / К.Е. Афанасьева, В.И. Ширяев // Проблемы прогнозирования. 2007. - №5. - С.97-106.

5. Байхельт Ф., Франкен П. Надежность и техническое обслуживание. Математический подход / Пер. с нем. М.: Радио и связь, 1988. 392 с.

6. Барбарич С.С. Сравнение рельсов и колес отечественного и зарубежного производства // Железнодорожный транспорт, 2008. №2, с. 34-35.

7. Батуева А.Д. Анализ и прогнозирование по одиночным временным рядам с использованием пакета статистической обработки Statistica Текст. / А.Д. Батуева, И.В. Антохонова. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 1999. - 49с.

8. Белоусов Д.Р. Построение долгосрочного научно-технологического прогноза для России методом «Форсайт» Текст. / Д.Р. Белоусов, О.Г. Солнцев, М.Ю. Хромов // Проблемы прогнозирования. — 2008. №1. - С. 18-33.

9. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок Текст. / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980. — 263с.

10. Болотин В.В. Прогнозирование ресурса машин и конструкций. М.: Машиностроение, 1984. 312 с.

11. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе Statistika в среде Windows Текст. / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. М.: Финансы и статистика, 2000. - 384с.

12. Бугаенко В.М., Лысюк B.C. Диагностика и репрофилирование рельсов на дорогах Северной Америки // Путь и путевое хозяйство, 2006. №5, с. 34-40.

13. Буртаев Ю.Ф., Острейковский В.А. Статистический анализ надежности объектов по ограниченной информации. М.: Энергоатомиздат,1995. -240с.

14. Вериго М.Ф. Взаимодействие пути и подвижного состава в кривых малого радиуса и борьба с боковым износом рельсов и гребней колес. М.: ПТКБ ЦП МПС, 1997. 207 с.

15. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа: СПб.: Интерсоцис, 1997. 510 с.

16. Выступление первого заместителя генерального директора ОАО «ВНИИЖТ» С.А. Кобзева // Железнодорожный транспорт, 2008. №12, с. 2325.

17. Головченко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1999.-88 с.

18. Говорухин В. Компьютер в математическом исследовании Текст. / В. Говорухин, Б. Цибулин. М.: Мир, 2006. - 619с.

19. Головченко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1999. 88 с.

20. ГОСТ 27.302-86. Надежность в технике. Методы определения допускаемого отклонения параметра технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса составных частей агрегатов машин. М.: Изд-во стандартов, 1987.

21. Гранберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование Текст. / А.Г. Гранберг. М.: Финансы и статистика, 1990. - 382с.

22. Гусев М.С. Прогноз внешней торговли в системе среднесрочного прогнозирования российской экономики Текст. / М.С. Гусев, А.А. Широв // Проблемы прогнозирования. 2009. - №1. - С.3-16.

23. Дарахвелидзе П., Марков Е. Программирование в Delphi 7. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 784 с.

24. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.-342 с.

25. Дубров A.M. Многомерные статистические методы для экономистов и менеджеров Текст. / A.M. Дубров, B.C. Мхитарян, Л.И. Трошин. М: "Финансы и статистика", 2003 г. - 352с.

26. Ермаков В.М. Анализ эффективности работы дорог по снижению износов в системе «колесо-рельс» // Железнодорожный транспорт, 2005. №7 с. 58-64.

27. Железнодорожный путь / Под ред. Т.Г. Яковлевой. М.: Транспорт, 1999. 405 с.

28. Желнин Г.Г., Лысюк B.C., Шарапов С.Н. Повреждение рельсов и износ колес // Путь и путевое хозяйство, 1997. №6, с. 4-8.

29. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск, 1999. 270 с.

30. Закс Л. Статистическое оценивание Текст. / Л. Закс. М.: Статистика, 1976. - 598с.

31. Карпущенко Н.И. и др. Взаимодействие колес и рельсов в кривых участках // Путь и путевое хозяйство, 2008. №6, с. 2-5.

32. Каменецкий М.И. Строительный комплекс: состояние, проблемы, основные тенденции долгосрочного развития Текст. / М.И. Каменецкий, Л.В. Донцова // Проблемы прогнозирования. 2008. - №4. - С.44-55.

33. Кетков Ю.А., Кетков А.Ю., Шульц М.М. Matlab 6.x: программирование численных методов. — СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 672 с.

34. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. — М.: Радио и связь, 1981. — 560 с.

35. Коннолли Т., Бегг К., Страчан А. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. 1120 с.

36. Колотушкин С.А., Рейхарт В.А. Надежность контроля рельсов // Путь и путевое хозяйство, 2007. №6, с. 30-32.

37. Короткий С. Нейронные сети: основные положения Текст. / С. Короткий. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://megareferat.ru/nauka-tehnika/3125.html.

38. Краковский Ю.М. Методы анализа и обработки данных для мониторинга регионального рынка образовательных услуг Текст. / Ю.М. Краковский, В.К. Карнаухова . Изд.центр «МарТ», 2007. - 240с

39. Краковский Ю.М. Алгоритмическое и программное обеспечение для оценки остаточного ресурса оборудования.//Контроль. Диагностика.2001, № 2. С.24-27.

40. Краковский Ю.М., Ситчихина М.В. Прогнозирование остаточного ресурса машин по разнородной информации // Контроль. Диагностика: 2003, № 10. с. 4-8.

41. Краковский Ю.М., Симонов С.В. Программный комплекс гибкого мониторинга роторных машин по виброданным // Контроль. Диагностика.2002, № 12. с. 51-55.

42. Краковский Ю.М. Математические и программные средства оценки технического состояния оборудования. Новосибирск: Наука, 2006. 228 с.

43. Крысанов Л.Г. и др. Особенности шлифовки рельсов шлифовальными поездами с активными рабочими органами // Путь и путевое хозяйство, 1998. с. 8-10.

44. Крысанов Л.Г. Эксплуатационная стойкость и надежность рельсов // Путь и путевое хозяйство, 2008. №5, с. 2-5.

45. Крысанов Л.Г. Работоспособность рельсов // Путь и путевое хозяйство, 2009. №3, с. 14-23.

46. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. 254 с.

47. Лукьянов А.В. Управление техническим состоянием роторных машин (система планово-диагностического ремонта). Иркутск: Издат. Ир-ГТУ, 2000. - 230 с.

48. Лысюк B.C., Сазонов В.Н., Башкатова Л.В. Прочный и надежный железнодорожный путь. М.: ИКЦ «Академкнига», 2003. 589 с.

49. Люсюк B.C. и др. Надежность пути. Термины и определения // Путь и путевое хозяйство. 1990, №1. с. 22-24.

50. Люсюк B.C. Основы методики расчета отказов и межремонтного ресурса железнодорожного пути по повреждениям рельсов. М.: ВНИИЖТ. 1983. 57 с.

51. Мансуров А.К. Прогнозирование валютных кризисов с помощью методов фрактального анализа Текст. / А.К. Мансуров // Проблемы прогнозирования. 2008. - №1. - С.145-159.

52. Машиностроение. Энциклопедия./Ред. совет: К.В. Фролов (пред.) и др. М.: Машиностроение. Измерения, контроль, испытания и диагностика. Том III—7. /Под ред. В.В. Клюева, 1996. 464 с.

53. Мирошников Д.Н. Дефектоскопия рельсов на Приволжской дороге // Путь и путевое хозяйство, 2008. №8, с. 14-15.

54. Надежность и эффективность в технике. Справочник в 10 томах. М.: Машиностроение, том 1 1986, том 10 - 1990.

55. Надежность железнодорожного пути / Под ред. B.C. Лысюка. М.: Транспорт, 2001. 286 с.

56. Начигин В.А. Прогнозирование остаточного ресурса рельсов как процедура оценки их технического состояния // Путь и путевое хозяйство. -2010,-№2.-с. 9-10.

57. Начигин В.А., Краковский Ю.М. Программное обеспечение по прогнозированию остаточного ресурса рельсов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. 2009. №4. с. 180-184.

58. Начигин В.А., Краковский Ю.М. Необходимость мониторинга ипрогнозирования бокового износа рельсов. Необходимость мониторинга и прогнозирования бокового износа рельсов // Системы. Методы. Технологии. Братск: Изд-во БрГУ. 2009, - №3. - с. 59-61.

59. Начигин В.А., Эльхутов С.Н. Сравнительный анализ программных средств для мониторинга технических систем // Сб. «Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем». Иркутск: ИрГУПС, 2009, вып. 7. с. 53-58.

60. Начигин В.А., Краковский Ю.М. Обоснование необходимости прогнозирования остаточного ресурса рельсов. 2-я НПК «Безопасность регионов основа устойчивого развития». Иркутск: - 2009. Том 2. - с. 97-100.

61. Новачук Я.А. и др. Инновационная теория взаимодействия колес и рельсов // Путь и путевое хозяйство, 2009. №2, с. 22-26.

62. Новиков Н.И. Сценарии-прогнозы и программа развития крупного металлургического предприятия в условиях конкуренции Текст. / Н.И. Новиков // Проблемы прогнозирования. 2007. - №1. - С.81-92.

63. Новичков А.В. Модели краткосрочного прогнозирования денежных доходов населения Текст. / А.В. Новичков // Проблемы прогнозирования. -2008.-№2.-С.148-152.

64. Носков С.И. Технология моделирования объектов с нестабильным функционированием и неопределенностью в данных. Иркутск: РИЦ ГП «Об-линформпечать», 1996. 319 с.

65. Носков С.И. Управление системой обеспечения пожарной безопасности на региональном уровне Текст. / С.И. Носков, В.П. Удилов. Иркутск: ИрГУПС, ВСИМВД России. - 2003. - 151с.

66. Обзор работы железных дорог США за 1999 г. М.: ЦНИИИТЭИ1. МПС, 2001.40 с.

67. Орлов А.И. Эконометрика Текст. / А.И. Орлов. М.: Экзамен, 2002.-441с.

68. Острейковский В.А. Старение и прогнозирование ресурса оборудования атомных станций. М.: Энергоатомиздат, 1994. — 204 с.

69. Павлов В.В. Задачи российских производителей рельсов для достижения качественных показателей лучших мировых производителей // Железнодорожный транспорт, 2008. №2, с. 32-33.

70. Пичугов Г.А. Повысить эффективность дефектоскопии рельсов // Путь и путевое хозяйство, 2008. №11, с. 5-6.

71. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. - 254 с.

72. Полищук Л.И., Бахтин А.Е. Анализ многокритериальных экономико-математических моделей. Новосибирск: Наука, 1989. - 352 с.

73. Профильная обработка рельсов шлифивальными поездами с активными рабочими органами / Под ред. В.Г. Альбрехта. М.: ТЕХИНФОРМ, 1999. 94 с.

74. Пущенко О.В. Прогноз остаточного ресурса ответственных деталей механических систем на основе структурно-аналитической теории прочности. //Контроль. Диагностика, 1999, N 7. С. 9-12.

75. Савельев А.Я. Методы прогнозирования развития системы профессионального образования с учетом демографического фактора Текст. / А.Я. Савельев // Проблемы прогнозирования. 2004. - №12. - С.42-51.

76. Сапожников С.А. Новые материалы и технологии // Железнодорожный транспорт, 2008. №4, с. 65-68.

77. Смирнов Н.Н., Ицкович А.А. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию. М.: Транспорт, 1987. 272 с.

78. Современные проблемы вычислительной математики и математического моделирования: в 2 т. / Рос. акад. наук; Ин-т вычисл. мат. М.: Наука, 2005. Т2: Математическое моделирование / Отв. ред. В.П. Дымников. —2005. 405 с.

79. Тихомиров В.И. и др. Железнодорожный путь. Расчет железнодорожного пути на надежность // Методические указания. ВЗИИТ, 1990. 67 с.

80. Тихонов Э.Е. Сравнительный анализ традиционных методов прогнозирования с методами прогнозирования на нейронных сетях Текст. / Э.Е. Тихонов // СевКав ГТ, 2003. С.179-183.

81. Ульман Дж., Уидом Д. Введение в системы баз данных. М.: Изд-во «Лори», 2000. - 374 с.

82. Холлендер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. — М.: Финансы и статистика, 1983. 518 с.

83. Характеристики программных продуктов компаний Ward Systems Group,Inc. и НейроПроект Текст. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http ://www.neuroproj ect.ru/soft.php.

84. Хохлов А.А. и др. Анализ проблемы взаимодействия колеса с рельсом // Железнодорожный транспорт, 2005. №3, с. 65-67.

85. Цыгичко В.Н. Прогнозирование социально-экономических процессов Текст. / В.Н. Цыгичко. М.: КомКнига, 2007. - 240с.

86. Чеканов А.Н. Прогнозирование ресурса сложных систем на основе теории возможностей // Вестн. МГТУ. Сер. Машиностроение, 1992, N2. с. 36-44.

87. Чижик А.А. Индивидуальные методы прогнозирования ресурса основных элементов энергетического оборудования // Машиноведение, 1990. N5.-с. 31-35.

88. Чернявский А.П. Методы прогнозирования развития социально-экономических систем Текст. / А.П. Чернявский //Экономика региона и управление, 2007. №18. - [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://journal.vlsu.ru/index.php?id=1904.

89. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования Текст. / Е.М. Четыркин. М.: Статистика, 1975. - 184с.

90. Шейнман Е.Л. Дефекты рельсов. Обзор зарубежных изданий // Путьи путевое хозяйство, 2007. №3, с. 29-32.

91. Шур Е.А. Перспективные требования Российских железных дорог к рельсам // Железнодорожный транспорт, 2008. №2, с. 41-44.

92. Щелоков А.И., Косилов Р.А. Экспериментальный видеомониторинг железнодорожного пути // Путь и путевое хозяйство, 2008. №9, с. 14-15.

93. Щербаков И.В. Влияние инвестиционных рейтингов на прогнозирование инвестиционной деятельности / И.В. Щербаков // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета. 2008. - № 2. — С.12-18.

94. Эткин Д.М. Возможный подход к прогнозированию объема продаж массовых автомобилей (на примере авторынка США) Текст. / Д.М. Эткин // Проблемы прогнозирования. 2009. - №1. - С.132-143.

95. Яновский Л.П. Введение в эконометрику Текст. / Л.П. Яновский, А.Г. Буховец. М.: КНОРУС, 2007. - 255с.

96. Bunn D. Forecasting with more then one Model Текст. // Journal of Forecasting. 1989. - V.8, №3. - P. 161-166.

97. Bunn D., Wright G. Interaction of Judgmental and Statistical Methods: Issues and Analysis Текст. // Oper. Res. Lett. 1989. - V.8, № 4. - P.179-184.

98. Georgoff David M., Robert G. Murdick Manager's Guide to Forecasting // Harvard Business Review Текст. 1986. - V. 64, Jan./ Feb. - P. 110-120.

99. Elmasri R. and Navathe S. Fundamentals of Database Systems 2nd edn. New York, NY: Benjamin/Cummings. 1994.

100. Koetter Т., Benner A. FORTUNE: Improving Forecasts by Tuning the Forecasting Process Текст. // Computational Statistics. 1992. V.l. - P. 343-348.

101. West M., Harrison J. Bayesian Forecasting Текст. New York: Springer, 1997.-P512.