автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка средств и методов учета влияния климатических условий в управлении сортировочными процессами

На правах рукописи

004617441

ОЛЬГЕЙЗЕР ИВАН АЛЕКСАНДРОВИЧ

РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ И МЕТОДОВ УЧЕТА ВЛИЯНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ В УПРАВЛЕНИИ СОРТИРОВОЧНЫМИ ПРОЦЕССАМИ

Специальность: 05.13.06- Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (на транспорте)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 6 ДЕК 2010

Ростов - на - Дону 2010

004617441

Работа выполнена на кафедре «Информатика» государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Ростовский государственный университет путей сообщения»

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Лябах Николай Николаевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Берпггейн Леонид Самойлович;

кандидат технических наук, профессор Линденбаум Михаил Давидович

Ведущая организация:

Московский государственный университет путей сообщения

Защита состоится 28 декабря 2010 года в 12:00 часов в конференц-зале РГУПС на заседании диссертационного совета Д 218.010.03 при Ростовском государственном университете путей сообщения (344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового Полка Народного ополчения, 2, РГУПС).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ростовского государственного университета путей сообщения.

Автореферат разослан « ноября 2010]

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, подписанные и заверенные печатью, просим направлять по адресу: 344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового Полка Народного ополчения, 2, диссертационный совет Д 218.010.03, ученому секретарю.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 218.010.03 доктор технических наук, профессор

Бутакова М. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования:

Концепция управления сложными транспортными объектами в настоящее время претерпела значительные изменения. Сложность исследуемых на ранспорте объектов зачастую принципиально исключает возможность полного автоматического режима их функционирования. В этой связи, развитие прогрессивных технологий в работе сортировочных станций (СС), как жизненно важных узлов железнодорожной транспортной системы, а также оптимизация эксплуатационной работы связаны, прежде всего, с применением интеллектуальных механизмов управления работой станции.

Необходимо создать универсальную систему автоматизации СС для всей сети железных дорог страны. Однако, географическое местоположение СС на территории нашей страны преподносит порою совершенно разные проблемы перед одинаковыми системами механизации, автоматизации и персоналом. Так, максимальные, минимальные и среднегодовые значения температуры, скорости ветра, количества осадков, влажности, атмосферного давления на разных станциях существенно различаются. Требования же к количественным и качественным показателям работы технологических процессов, персоналу и станций в целом на всей территории страны одинаковы. СС должны обеспечивать необходимый объем и качество переработки составов независимо от своего географического местоположения, времени года и суток.

Это ставит новые требования по мониторингу и компенсации влияния климатических условий на функционирование СС. Таким образом, система, имеющая универсальное ядро автоматизации станционных процессов и подсистему учета влияния погодных условий, является актуальной задачей. За счет второй составляющей будет выполняться адаптация системы к каждому конкретному объекту внедрения - сортировочной станции.

В рамках данной задачи необходимо рассмотреть следующие вопросы:

- охарактеризовать суровость среды и проблемы сортировочного комплекса, возникающие в этой связи;

- проанализировать накопленный в данной области опыт;

- разработать методы получения и обработки статистической и экспертной информации о влиянии среды на сортировочный процесс;

- разработать механизм идентификации текущего состояния среды;

- разработать устройство компенсации параметров внешней среды на сортировочный процесс;

- обеспечить надежность синтезированной подсистемы.

Степень разработанности проблемы: значительный вклад в разрешение задач автоматизации управления перевозочным процессом, обеспечения безопасности движения поездов с помощью средств автоматики, телемеханики и связи внесли известные ученые: В.М. Абрамов, JI.A. Баранов, И.В. Беляков, П.Ф. Бестемьянов, A.M. Брылеев, М.Н. Василенко, Д.В. Гавзов, И.Е. Дмитренко, Н.Ф. Козлов П.А., Котляренко, Ю.А. Кравцов, И.М. Кокурин, В.М. Лисенков, A.C. Переборов, Н.Ф. Пенкин, Д.В. Шалягин, В. А. Шаров и многие другие.

Возможности и проблемы автоматизации технологических процессов на сортировочных горках подробно исследованы В.Н. Иванченко, H.A. Никифоровым, А.Г. Савицким, Е.М. Тишкиным, Н.М. Фонаревым, В.И. Шелухиным и другими.

Воздействие климатических факторов на работоспособность машинистов локомотивов и исполнительных устройств исследована в работах В. Г. Козубенко. Оценку суровости условий эксплуатации и разработку методик корректировки нормативов эксплуатации автомобильного транспорта проводили Резник Л.Г., Чайников Д.А., Бындикова Ю.А., Карнаухов В.Н.

Влияние погодных условий на надежность устройств систем железнодорожной автоматики и телемеханики описано в работах Сапожникова В.В., Сапожникова Вл.В., Шаманова В.И., Юсипова P.A.

Некоторые возможности компенсации влияния климатических факторов были заложены в алгоритмах Ю.А. Мухи.

Возможности, способы и методики получения экспертных оценок рассматривали в своих работах Бындикова Ю.А., Карнаухов В.Н., Орлов А.И, Хаблак К. А.

Методы оценки и обеспечения надежности и живучести систем железнодорожной автоматики и телемеханики разрабатывались Линденбаум М.Д., Савченко П.В., Сапожниковым В.В.

Проблемы и методы повышения безопасности систем железнодорожной автоматики и движения поездов рассмотрены в работах Ададурова С.Е., Горелика A.B., Кайнова В.М., Лисенкова В.М.

Также в настоящей работе анализируются и развиваются подходы к интеллектуализации сортировочного процесса, предложенные в работах Берштейна JI.C., Денисова A.B., Ковалева С.М., Лябаха H.H., Одикадзе В.Р., Розенберга И.Н., Соколова В.Н., Уманского В.И., Шабельникова А.Н.

Вместе с тем, проблема компенсации влияния среды, в которую погружен объект автоматизации - сортировочная станция - в достаточной мере проработана не была. Влияние климатических факторов на технологические процессы на СС было замечено давно. Так, Ю.А. Муха в своей системе АСУ роспуска на сортировочной горке пытался косвенным образом учесть влияние среды за счет применения «зимних» и «летних» настроек алгоритмов. В системе КГМ-РИИЖТ Иванченко В.Н. и его последователи предусмотрели саму возможность учета влияния погодных факторов, влияющих на технологические процессы и поддающихся измерению. Использование данных о текущих погодных условиях заложено изначально в структуре устройства управления прицельным торможением. Однако, как показал опыт, всего этого явно недостаточно с учетом большой географической протяженности нашей страны и огромных перепадов некоторых климатических факторов, как в течение всего года, так и в течение суток.

Все это и послужило толчком к написанию данной работы, которая бы обобщала накопленный опыт, и на его основе была разработана в определенной степени автономная система, которая брала бы на себя функции компенсации климатических условий, насколько это возможно и экономически целесообразно.

Цель диссертационного исследования: проанализировать комплексное влияние среды на объект исследования, разработать систему поддержки принятий решений (СППР) и устройство компенсации влияния параметров внешней среды на сортировочный процесс, позволяющие учесть воздействие среды, в которой функционирует СС, на технологические процессы и персонал в автоматическом режиме и путем реализации программно-аппаратных советчиков.

Для достижения поставленной цели осуществлялось решение следующих задач:

- Анализ существующих подходов и методов, а также систем автоматизации технологических процессов на СС.

- Сбор, обработка и анализ статистической и экспертной информации по работе сортировочных станций в различных природно-климатических зонах.

- Разработка механизма идентификации текущего состояния среды, в которую погружен объект управления, и его влияния на технологические процессы объекта управления.

- Развитие математического аппарата моделирования влияния факторов внешней среды на роспуск составов на сортировочной горке.

- Разработка устройства управления для компенсации текущего влияния параметров внешней среды.

- Внедрение полученных в результате исследования и практических наработок в комплексную систему автоматизированного управления сортировочным процессом и учебный процесс РГУПС.

Объект исследования: сортировочная станция, технологические процессы расформирования-формирования составов на станции, среда их функционирования, параметры суровости среды.

Предмет исследования: мониторинг среды погружения объекта управления

- текущих климатических условий, формализация влияния среды функционирования на объект исследования и методы компенсации влияния климатических условий на технологические процессы и персонал СС, программно-аппаратные советчики поддержки принятия решений.

Работа выполнена в соответствии с пунктами паспорта специальности 05.13.06:

3. Методология, научные основы и формализованные методы построения автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ Ш) и производствами (АСУП), а также технической подготовкой производства (АСИШ) и т.д. 6. Научные основы, модели и методы идентификации производственных процессов, комплексов и интегрированных систем управления.

10. Методы синтеза специального математического обеспечения, пакетов прикладных программ и типовых модулей, функциональных и обеспечивающих подсистему АСУ 111, АСУП, АСТПП и др. 8. Формализованные методы анализа, синтеза, исследования и оптимизации модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др.

Рабочая гипотеза:

Усовершенствование системы автоматизированного управления сортировочным процессом за счет:

- создания методологии исследования влияния погодно-климатических факторов на процесс сортировки составов на СС;

- разработки формализованного описания объекта исследования и среды его погружения;

- оптимизации структуры и параметров системы;

- внедрения передовых образцов техники и современных технологий;

- обеспечения сопровождения и эксплуатации «человеко-машинной» системы.

Положения, выносимые на защиту:

1. Различное географическое местоположение сортировочных станций обуславливает широкий диапазон природных и климатических условий функционирования, различные экономические и технические требования, которые невозможно удовлетворить в рамках одной стандартной сортировочной системы. Попытка создания универсальной системы переусложнит ее, сделает дорогой и мало надежной. Это определяет необходимость внедрения автоматической и одновременно интеллектуальной компенсации влияния внутренней и внешней среды функционирования.

2. Анализ имеющихся в настоящее время, а также используемых ранее средств и методов учета климатических условий в различных системах автоматизации сортировочных станций показал необходимость разработки специальной подсистемы, объединяющей в себе все необходимые средства компенсации влияния среды. Дефицит управляющих ресурсов определяет задачу разработки стратегии адаптивного управления сортировочными процессами на станциях в таких условиях.

3. Влияние климатических факторов на технологические процессы опосредованно отражено в накопленной статистике и опыте экспертов. Это определяет необходимость разработки формализованных методов анализа и количественных показателей этого влияния при помощи статистических и экспертных данных.

4. Погодные факторы имеют различную размерность и степень влияния на объект управления, а результирующее воздействие является комплексным. Поэтому для компенсации влияния текущего состояния среды требуется однозначно идентифицировать это состояние и привести к одному масштабу размерность всех влияющих факторов.

5. Существуют трудно формализуемые факторы среды, такие как, например, атмосферные осадки в виде снега. Определение влияния данных факторов в автоматическом режиме зачастую невозможно или экономически нецелесообразно. Поэтому для компенсации влияния трудно формализуемых климатических факторов необходима разработка интеллектуальных функций синтезируемой системы учета климатических условий.

Научная новизна исследований:

1. Разработан механизм идентификации текущего состояния среды относительно ее влияния на объект исследования, использующий обобщенное евклидово пространство и основанный на определении «меры близости» между различными значениями погодных факторов. Этот механизм позволяет однозначно идентифицировать текущее состояние среды, т.е. отнести его к одному из имеющихся эталонных состояний и определить влияющее воздействие данного состояния среды.

2. Усовершенствован алгоритм принятия решений в условиях дефицита управляющих ресурсов, использующий ряд заблаговременно рассчитанных стратегий управления в зависимости от текущей ситуации и позволяющий выбрать из имеющихся наиболее подходящую в данный момент стратегию управления.

3. Развит аппарат определения надежности системы с обесценивающими и необесценивающими отказами в части обработки накопленной статистики, позволяющий определить качественные и количественные характеристики оборудования, необходимого для выполнения тех или иных функций

подсистемы.

4. Разработана модель специального устройства для компенсации текущего влияния суровости среды, корректирующая управляющее воздействие согласно текущим параметрам среды и их влиянию на технологический процесс, использующая данные метеостанции, современные информационные технологии передачи и обработки информации и позволяющая повысить качество управления в различных климатических условиях.

Теоретико-методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых и специалистов, посвященные проблематике автоматизации сортировочного процесса (СП) и влиянию среды функционирования на СП, оборудование СЖАТ и персонал.

Информационно-эмпирической базой исследования послужили нормативные документы, статистические данные мониторинга сортировочного процесса на СС «Инская» и «Входная» Западно-Сибирской железной дороги, «Красноярск-Восточный» Красноярской железной дороги, «Челябинск-Главный» Южно-Уральской железной дороги, «Бекасово-Сортировочная» Московской железной дороги, экспертная информация, полученная на основе авторского исследования.

Теоретическая ценность диссертационного исследования заключается в разработке общих принципов, конкретных методик и алгоритмов, позволяющих компенсировать влияние среды на системы автоматизации сортировочных станций, технологические процессы и персонал.

Практическая значимость состоит в том, что разработанные в работе методы внедрены в конкретных системах автоматизации технологических процессов на сортировочных станциях:

- алгоритмы определения влияния внешней среды на технологические процессы по статистическим данным;

- модуль автоматического учета влияния основных климатических факторов на технологический процесс роспуска составов;

- программный советчик режимов работы системы автоматизированного расчета скорости устройством управления прицельным торможением (АРС УУПТ) при наличии атмосферных осадков в виде снега.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались на семинарах кафедры «Информатика» РГУПС, студенческих конференциях РГУПС 2005 - 2007 г, международной конференции «Транспорт-2008» в Ростове-на-Дону в 2008 г, девятом всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике в Волгограде и Волжском в 2009 г.

K.¡¡;г;Результаты ;í. диссертационного,,,, исследования внедрены в системах

4 ..........1 и о /хпт ««»гаозстооазЧ

автоматизации сортировочных процессов на станциях «Красноярск-Восточный»

^Красноярской ж.д., «Инская» и «Bxpíjhm» .Западно-Сибирской ж.д., «Челябинск-

Главный» Южно-Уральской ж. д. Акты о внедрении прилагаются в приложении.

Публикации по теме. Основные положения диссертации опубликованы в

1 i печатных работах, общим объемом 2,98 п. л., из них авторских - 1,98 п. л.

Структура и объем работы. Диссертация имеет традиционную

структуру и состоит из введения, четырех глав, заключения, двух приложений.

Она содержит 152 стр. машинописного текста, 26 рисунков, 13 таблиц и

библиографию, содержащую 97 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована цель, поставлены задачи для выполнения научных исследований, описаны научная новизна и практическая ценность полученных научных результатов. Дана общая характеристика работы и приведена структура изложенного материала. Также приводятся сведения о внедрении основных результатов работы и опубликовании основных положений.

В первой главе дана характеристика среды функционирования объекта исследования, представлен обзор существующих систем автоматизации сортировочных станций и мониторинга текущего состояния среды, в которую погружен объект исследования. Представлены статистические данные, характеризующие различную ступень суровости условий в различных регионах нашей страны. Проведен анализ средств и методов учета климатических условий в различных системах автоматизации сортировочных станций. Выявлены технико-технологические и математические проблемы, возникающие при учете погодных факторов.

Сравнительный анализ средств и методов учета климатического воздействия в отечественных и зарубежных системах автоматизации СС позволил выявить существенные проблемы функциональных возможностей существующих систем в плане компенсации влияния среды, в которую погружен объект управления:

- отсутствие формализованного механизма идентификации состояния среды;

- необходимость комплексного учета влияния факторов среды на технологические процессы и персонал;

- необходимость реализации функций поддержки принятия решений для идентификации влияния трудно формализуемых факторов.

Вторая глава посвящена формализации влияния внешней среды и критериев сортировки составов на станции. Очевидно, что при всем многообразии сочетания факторов окружающей среды, оказывающих влияние на работу СС, необходимо однозначно идентифицировать текущее ее состояние, чтобы можно было это состояние также однозначно учесть для компенсации влияния. Для этого, прежде всего, необходимо определить «меру близости» погодных факторов или какие-либо универсальные коэффициенты, позволяющие привести величины разной размерности и рода к некоторой общей.

Предлагается на внесистемном уровне определить совокупность устойчивых погодных ситуаций Х\ для которых разрабатываются стандартные (эталонные) алгоритмы управления V'. Каждому эталонному состоянию поставлено в соответствие эталонное управление:

Хэ,'->иэ!. (1)

На основании мониторинга сложившейся погодной ситуации идентифицируется текущий вектор состояния Xе, который сравнивается с эталонными и выбирается соответствующий базовый алгоритм управления:

и6 = гх%ггш\с1,{Хтг (2)

где ¿¡{Хт ,ХЯ) - «расстояние» между текущим и г-ым эталонным состоянием Xм.

Рассогласование текущего и эталонного значений учитывается поправочными коэффициентами:

Аи = /(ХТ-Х6). (3)

Таким образом, управление скатыванием отцепов с учетом погодных условий организуется на двух уровнях:

1. На внесистемном уровне рассчитываются эталоны Л*1 и , поправки/

2. В реальном режиме времени проводится мониторинг состояния с целью выявления Л^, выявления Ц6 по (2), назначения поправок по (3).

Реализация представленной логики приводит к задаче построения адекватной модели описания климатических условий. Для формализации этой процедуры введем признаковое пространство параметров среды следующим образом.

Если направить, например, температуру воздуха по оси ху, мгновенное значение осадков по оси х2, а скорость ветра относительно направления движения отцепа по оси Хз и т.д., то каждую наблюдаемую на горке ситуацию можно представить в виде вектора выделенного многомерного пространства признаков (ПП). Но дело в том, что использовать известные из математики соотношения, например евклидову меру близости объектов (4), нельзя.

¿МЛ)^^-^2 (4)

Соотношение (4) требует сложения в нашем случае разноразмерных величин: температуры, количества осадков и скорости ветра. Они имеют различную степень влияния на результат скатывания. Кроме того, рассматриваемые признаки могут быть представлены различными (с точки зрения масштаба) единицами. Поэтому в соотношении (4) перед слагаемыми должны появиться коэффициенты, выравнивающие размерность и масштаб переменных.

Зададимся трехмерным признаковым пространством (х/, х2, х3), где X/ -температура воздуха, Х2 - скорость ветра относительно исследуемого объекта, х3 -величина атмосферных осадков.

Тогда точки А] и Аг этого пространства характеризуются трехмерными

векторами соответственно (х\'>х2 >хъ )и,хг >хъ2)• Будем рассматривать объект в обобщенном евклидовом пространстве. В этом случаем расстояние между точками А] и Аг (мера близости) задается формулой (5)

= +а2(х? -х?)2 +а3(х? -х?)2. (5)

При этом, а1; а2, а3 - искомые коэффициенты, позволяющие привести различные размерности имеющегося признакового пространства к безразмерной величине. Таким образом, вычислив эти коэффициенты, можно определять степень близости исследуемых погодных ситуаций.

Для вычисления этих коэффициентов необходимо иметь несколько наблюденных точек в признаковом пространстве характеризующих конкретный объект исследования, погруженный в характерную для него среду. Имеется в виду, что пространства состояний конкретных объектов - сортировочных станций будут естественным образом отличаться ввиду различных природно-климатических зон. Соответственно, наборы характеризующих среду точек признакового пространства могут несколько отличаться у разных объектов. Проиллюстрируем это на рисунке (рисунок 1):

Рисунок 1 - эмпирические пространства состояний среды, в которую погружен объект исследования для разных климатических зон: а) Красноярск, б) Батайск Приведем пример нескольких характерных точек пространств состояний среды, полученных от экспертов - операторов сортировочной горки «Красноярск восточный» (таблица 1) и «расстояния» между полученными точками - также получаем от экспертов в градации от 0 до 10, исходя из их эмпирического опыта (таблица 2).

Таблица 1

Некоторые характерные точки состояния среды, в которую погружен объект исследования - сортировочная горка Красноярск Восточный

1 XI Х2 X)

А, -30 -4 0

а2 20 -8 5

А3 10 0 3

А, -10 4 1

а5 0 7 2

Таблица 2

Расстояния между точками признакового пространства (состояниями внешней среды), полученные от экспертов

1 А, А2 Аз А4 А3

А1 0 6 8 б 7

а2 6 0 1 4 5

Аз 8 1 0 3 3

А, 6 4 3 0 2

а5 7 5 3 2 0

Таким образом, на основании соотношения (5) и данных таблиц 1 и 2, имеем систему десяти уравнений с тремя неизвестными, заданную в виде таблицы 3:

Таблица 3

Ь 36 64 36 49 1 16 25 9 9 4

а,. 2500 1600 400 900 100 900 400 400 100 100

а2. 16 16 64 121 64 144 225 16 49 9

а3. 25 9 1 4 4 16 9 4 1 1

В общем виде систему (таблица 3) можно записать так (6):

а, * ап +а2 * ап +а3 * аа = 6,-, (6)

где 1= 1,2,... п, а п - число уравнений системы (в нашем случае п= 10).

Эта система, очевидно, не имеет решения в обычно понимаемом смысле, так как результаты наблюдений и экспертные оценки характеризуются ошибками. Математически задача поставлена некорректно. Следует использовать методы

решения некорректных задач. В данном случае наиболее подходящим является метод квазирешения, суть которого состоит в нахождении таких коэффициентов, при которых минимизируется сумма квадратов разностей левых Л1 и правых Я, частей решаемой системы (таблица 3). Аналитически эту идею можно представить следующим образом (7):

................J = '¿(Л¡-Пi)2->min (7)

ЬО ' ' -■-•Ч !'.- - г. :, .....

Для нахождения нешвестных тгаэффициёптов ^¿удовлетворяющих (7), продифференцируем полученное выражение'Но ау/гдё'у =' 1,;;2, В; приравняем полученные уравнения к нулю' и получим систему из 3-х уравнений с - 3-мя неизвестными (8):

я/ »

^- = 2 *£(а, *в„ + *2 * а ¡2 +а3 *ап -¿,)*(в,) = 0 (8)

оа j

В нашем примере, после упрощения получаем следующую систему уравнений (9):

'109400а, + 4383а2 + 1011а3 -2803 = 0;

< 438300а,+97444а2+5799а3-18447 = 0; (9)

101100а, + 5799а2 + 1094а3 - 2242 = 0. Ее решение имеет вид: а/ = 0.06; а/= 0.2; а/ = -4.4.

Следовательно, мера близости погодных ситуаций на станции «Красноярск Восточный» имеет вид (10):

Ц^А^ОЩх* -х?<)2+02(х1 -хл2>? -4.4(^' (Ю)

В третьей главе сформулированы функции синтезируемой подсистемы:

- функции для обработки и формализации накопленной статистики;

- функции для обработки и формализации экспертных данных;

- функции для идентификации текущего состояния среды, в которой находится объект управления;

- функции выработки управляющего воздействия для компенсации влияния текущего состояния среды на технологические процессы.

При этом отдельные функциональные возможности могут бьггь реализованы как в автоматическом режиме, так и в режиме программно-аппаратных советчиков для взаимодействия с экспертами - операторами СГ.

Разработана стратегия адаптивного управления сортировочным процессом на станциях в условиях дефицита управляющих ресурсов. В качестве управляющих ресурсов выступают время, необходимое на анализ ситуации для принятия решений, объем оперативной памяти вычислительных средств, используемой при реализации процедур принятия решений, средства интеллектуального анализа данных (опыт, специальный инструментарий), энергия управляющих устройств.

В силу высокой сложности объекта исследования получить аналитические зависимости изменения управляющих воздействий от времени, параметров климата и иных факторов нестационарности невозможно.

Наиболее приемлемый путь решения проблемы состоит в следующем: по опыту прошлой работы, зафиксированному в статистических данных, рассчитывать для эталонных погодных ситуаций эталонные управления. В этом случае необходимо разработать механизмы управления по эталонам и перехода от одной ситуации к другой (механизм смены эталонов).

Управление объектом осуществляется на основе анализа близости текущего состояния среды, в которую объект погружен, к одному из заранее сформированных эталонных состояний среды. Эталонные состояния среды формируются заранее при помощи экспертных и статистических данных. Однако в процессе функционирования в силу нестационарности объекта некоторые эталонные ситуации могут исчезнуть, другие (неучтенные ранее) - наоборот появиться. В начальный момент времени каждому эталону присваивается N баллов. При п эталонов общая сумма баллов получается п * N. В процессе работы системы на каждом такте принятия решения эталону, выбранному в данный момент, для управления добавляется п - 1 баллов. У остальных п - 1 эталонов снимается по одному баллу. Общая сумма баллов, таким образом, остается неизменной. При равномерном использовании эталонов степень важности каждого из них в баллах будет колебаться вокруг среднего числа N. Число N в данном случае является показателем адаптивности системы. При ^-кратном

возникновении ситуации, не соответствующей ни одному имеющемуся эталону, рассчитывается новый эталон и включается в процесс управления.

Исходя из специфики рассматриваемой конкретной задачи, было предложено модифицировать предложенный механизм следующим образом:

1. Нестационарность среды через параметр N пересчитывать автоматически при добавлении новых эталонов в сторону уменьшения на единицу у каждого эталона для повышения чувствительности системы.

2. Рассчитывать новый эталон при q-кpaтнoм возникновении ситуации, не соответствующей ни одном имеющемуся эталону, где я - параметр, характеризующий зашумленность среды. При этом создание новых эталонов происходит при помощи автоматической классификации, т.е. при создании эталонов учитывается не только факт возникновения уникальной, не соответствующей имеющимся эталонам ситуации, но и «расстояние» между этим уникальными ситуациями.

3. Новому эталону присваиваются баллы ближайшего (используемого в процедуре) за вычетом первоначального числа баллов. Ближайшему используемому эталону, соответственно, оставляется только первоначальное количество баллов, т.е. новый эталон получает баллы, которые по логике изначально должны были принадлежать ему, но в процессе настройки алгоритма сначала перетекали в ближайший эталон и, лишь по прошествии определенного времени, привели к созданию нового эталона в силу определенной чувствительности системы.

На рисунке 2 представлена схема функционирования системы управления на основе сравнения текущего состояния среды с рассчитанными эталонами, для каждого из которых стратегия управления однозначно определена. При этом схема состоит из модуля управления, который непосредственно выдает управляющие воздействия на объект управления через устройство управления и юдуля обучения и адаптации, в котором осуществляется текущая адаптация системы и создание новых эталонов.

На рисунке: О - объект управления, характеризуемый вектором состояния среды на данный момент Х0; БЭМ - блок эталонных моделей с характеристиками Сэь г = 1,..., п\ БС1 - блок сравнения ситуацииХ0 с эталонами Хэ„ определяющий ошибку рассогласования. Еи г = 1, ..., и; БПР - блок принятия решений,

реализующий выбор Е* - min Et и посылающий /* = arg Е* на устройство управления УУ объектом О. Ошибка Е' сравнивается в БС2 с порогом Р, если Е" < Р, то в блоке БРВЭ - блоке расчета весов эталонов производится перерасчет весов эталонов. Если сигнал Е' > Р поступил q раз, то в блоке БАК - блоке автоматической классификации определяется класс, к которым относятся новые состояния, а в блоке БРЭ - блоке расчета эталонов производится расчет нового эталона, отвечающего новым условиям.

УУ

БПР БЭМ

БС1

Е„

Модуль управления

БС2

Модуль адаптации Е|-<Р

БРВЭ

БРЭ

Е,.>=Р

БАК

Рисунок 2 — Схема управления с использованием эталонных моделей

Далее необходимо рассчитать управляющее воздействие для данного нового эталона. Управляющее воздействие для эталона может реализовываться, например, как поправочный коэффициент Кп. Поправочный коэффициент может накладываться на расчетную скорость выхода отцепов из тормозных позиций. Для создания эталонов поправочный коэффициент можно брать приращением с некоторым шагом (например, в 5%) в ту или иную сторону в зависимости от направления изменения меры.

Таким образом, если в результате изменения погодных условий «расстояние» между текущей климатической ситуацией и эталонной превысило пороговое значение, то ищем новый эталон, соответствующий текущей ситуации. Если эталона, удовлетворяющего новым условиям, нет, мы его создаем. Управляющее воздействие для нового эталона получаем как Кп ближайшего эталона за вычетом или прибавлением 5%. Уменьшать или увеличивать значение коэффициента К„, определяем, исходя из того, улучшились или ухудшились ходовые свойства отцепов в новой ситуации.

Блок принятия решения БПР реализует нахождение минимальной ошибки Е*

- min Ei как расстояния между эталоном и текущим состоянием среды на основе евклидовой метрики в обобщенном евклидовом пространстве (5).

Выполнен анализ надежности синтезированной подсистемы. В функциях подсистемы, которые обрабатывают статистику или экспертные данные, широко используется временная избыточность или временное резервирование. Отказ системы с временным резервированием заключается в нарушении работоспособности, которое приводит к невыполнению системой задачи в заданное время.

В зависимости от последствий отказы могут быть необесценивающими (неразрушающими) информацию, если они вызывают лишь задержку в выполнении задания, и обесценивающими (разрушающими) информацию, если делают невозможным использовать полученные результаты и требуют повторного выполнения всей или части работы.

В четвертой главе описывается внедрение полученных наработок. В силу различных объективных и субъективных причин (производственная необходимость, различная степень проработанности процессов, различное время года), внедрение результатов исследования проводилось по нескольким направлениям:

- разработка и внедрение на реальных объектах автоматизации модуля учета и компенсации влияния погодных условий с различной функциональностью;

- разработка и внедрение на горках программно-аппаратных советчиков;

- разработка и получение патента на полезную модель устройства компенсации параметров внешней среды;

- внедрение полученных наработок в учебный процесс.

В ходе выполнения данной работы была разработана полезная модель устройства компенсации влияния параметров среды на сортировочный процесс. Задачей предлагаемого устройства компенсации влияния параметров внешней среды на сортировочный процесс является обеспечение оптимальной скорости соударения отцепов и повышение качества заполнения вагонами путей сортировочного парка во всех климатических зонах и при любых погодных условиях.

Поставленная задача решается следующим образом: предлагаемое устройство в своем составе имеет метеостанцию, расположенную на территории сортировочной горки и связанную с блоком формирования эталонных моделей, блоком выбора эталонной модели и блоком коррекции управления, который воздействует на объект управления, имея с объектом управления обратную связь для коррекции следующего управляющего воздействия по результатам предыдущего.

Техническим результатом работы предложенного устройства является коррекция управления торможением отцепов для достижения допустимой скорости соударения и максимального заполнения вагонами путей сортировочного парка, что решается за счет анализа и прогнозирования влияния климатических условий на результат управления отцепом путем организации обратной связи с объектом управления.

На рисунке 3 представлена структурная схема предлагаемого устройства.

Рисунок 3. - Устройство компенсации влияния параметров внешней среды на сортировочный процесс

Здесь УВК - управляющий вычислительный комплекс, 1 - метеостанция, 2 -блок обработки сигналов от метеостанции; 3 - блок расчета и хранения эталонных моделей; 4 - блок выбора текущей эталонной модели состояния среды; 5 - блок коррекции управления; 6 - блок сравнения; 7 - блок УУПТ; 8 - блок обработки сигналов с объекта управления; 9 -. объект управления.

Всегда существуют факторы, влияющие на процесс управления, которые слабо формализуются либо требуют для своей формализации необоснованных финансовых затрат. Наиболее обоснованным в такой ситуации становится использование опыта экспертов. Для минимизации влияния таких факторов и является обоснованным применение различных советчиков в виде связок «человек - автомат». Характерным примером слабо учитываемых факторов среды, влияющих на работу СГ как объекта управления, может служить снег.

Для улучшения сложившейся в настоящий момент в отношении компенсации влияния снега-ситуации видится возможность применения метода использования связки «автоматизированная система - эксперт». Система в определенных ситуациях в режиме советчика предлагает эксперту несколько режимов работы. С одной стороны, мы используем опыт эксперта, когда нет возможности автоматически определить влияние того или иного фактора. С другой стороны, предлагаем эксперту некоторое формализованное множество режимов работы, т.е. настойчиво советуем выбрать из предложенных вариантов.

В настоящее время повсеместно в составе КСАУ СП внедряется универсальный модуль учета и компенсации влияния погодных условий, который позволяет учесть все основные факторы суровости* среды, описанные в данной работе, а также настроить работу модуля исходя <из местных особенностей и ■пожеланий персонала. Так, например, годовой экономический эффект от внедрения модуля компенсации влияния погодных условий на одной станции составляет порядка 240 тысяч рублей. Также в составе внедряемого модуля имеется программно-аппаратный советчик выбора режима работы системы АРС УУПТ в различных погодных условиях.

Результаты данного исследования внедрены также в учебный процесс РГУПС. Форма внедрения: программа и содержание учебных занятий со слушателями курсов повышения квалификации специалистов акционерного общества «Казахстан Темир Жолы», обслуживающих внедряемые РостФ НИИАС

системы автоматизации сортировочного процесса на железных дорогах Казахстана.

В заключении сформулированы основные результаты выполненной работы.

Список публикаций по теме диссертации:

1. Ольгейзер И. А. Надежность информационной системы при наличии резерва времени. Сборник тезисов докладов 64-й студенческой научно-практической конференции. РГУПС 2005 г. С. 13 -14 (0,1 п. л.).

2. Ольгейзер И. А., Кучеров А. С. Программа моделирования радиотехнических устройств. // Сборник тезисов докладов 65-й студенческой научно-практической конференции. РГУПС 2006 г. С. 24 (0,05 п. л.).

3. Ольгейзер И. А. Влияние погодных условий на расчет скорости распускаемых вагонов на сортировочной станции. Сборник тезисов докладов 66-й студенческой научно - практической конференции РГУПС. - 2007. С. 180 — 181 (0,1 п. л.).

4. Ольгейзер И. А. Учет влияния погодных условий на работу железнодорожной сортировочной станции. - РГУПС. Транспорт 2008. С. 67 - 69. (0,16 п. л.).

5. Ольгейзер И. А. Анализ математического аппарата моделирования факторов внешней среды, влияющих на роспуск составов на сортировочной горке // 9 всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике. Волгоград - Волжский. 2008 г. С. 549 - 550 (0,22 п. л.).

6. Ольгейзер И. А. Методы оценки и компенсации влияния погодных условий на роспуск составов на сортировочной горке //Сборник трудов молодых ученых «Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта». -Ростов - на - Дону: РГУПС. 2008. С. 150 - 157 (0,3 п. л.).

7. Ольгейзер И. А. Управление сортировочной горкой с учетом анализа климатических условий на основе обратной связи // Молодой ученый, Чита. №7. - 2009г С. 26 - 30 (0,4 п. л.).

8. Шабельников А. Н., Лябах Н. Н., Ольгейзер И. А. Устройство компенсации влияния параметров среды на сортировочный процесс. Патент на полезную модель №2010109686/22(013604). Зарегистрирован в Гос. реестре полезных моделей РФ 15 марта 2010 г.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:

9. Ольгейзер И. А., Афонин К. В., Оленин Д. А. Анализ работы замедлителей парковых тормозных позиций. - М.: Автоматика, связь и информатика, 2007. С. 27 - 28 (0,24 п. л.).

Ю.Лябах Н. Н., Ольгейзер И. А. Алгоритм и методика учета климатических воздействий на сортировочный процесс // Вестник РГУПС. - 2009 №1. С 69 -72 (0,2 п. л.).

П.Лябах Н. Н., Ольгейзер И. А. Стратегия адаптивного управления сортировочными процессами на станциях в условиях дефицита управляющих ресурсов. - М.: Мир транспорта, - 2010, №1. С. 14 - 17 (0,2 п. л.).

Личный вклад автора в работах, выполненных в соавторстве

/2/ - модульный принцип построения программных средств; /8/ - выбор и коррекция эталонных моделей, подстройка посредством обратной связи, коррекция управления в пределах одной эталонной модели; /9/ - определение поправочного коэффициента на расчетную скорость парковых тормозных позиций в зависимости от текущих значений климатических факторов; /10/ - постановка задачи, анализ среды, расчет параметров; /11/ - постановка задачи, создание новых эталонных моделей в процессе функционирования.

Ольгейзер Иван Александрович

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ И МЕТОДОВ УЧЕТА ВЛИЯНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ В УПРАВЛЕНИИ СОРТИРОВОЧНЫМИ ПРОЦЕССАМИ

Подписано к печатшЕ^Г // .20 /<? г. Формат бумаги 60x84/16 Бумага офсетная. Ризография. Усл.печ.л. 1,0. Тираж 100. Заказ № 5"32л.

Ростовский государственный университет путей сообщения. Ризография РГУПС.

344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового Полка Народного Ополчения, 2.

Обозначения, принятые в диссертации.

Введение.

1. Характеристика среды и проблем функционирования сортировочного комплекса

1.1 Сортировочная станция как открытая для внешних воздействий система.

1.2 Характеристика и суровость среды.

1.2.1 Характеристика среды функционирования.

1.2.2 Классификация факторов погодных условий, влияющих на работу сортировочной станции.

1.2.2 Количественные и качественные характеристики влияния климатических факторов.

1.3 Технико-технологические и математические проблемы учета влияния погодных факторов.

1.3.1 Классификация проблем учета погодных факторов.

1.3.2 Технические средства, используемые для определения текущих погодных условий и их прогнозирования.

1.4 Анализ средств и методов учета климатических условий в различных системах автоматизации сортировочных станций.

1.4.1 Зарубежный опыт.

1.4.2 Отечественные разработки.

1.4.3 Комплексная система автоматизации управления сортировочным процессом.

2. Интеллектуализации процесса роспуска на основе формализации и идентификации параметров среды при сортировке составов на станциях.

2.1 Разработка методов получения экспертной информации о среде функционирования.

2.2 Развитие математического аппарата моделирования влияния факторов ВС на роспуск составов на СГ на основе доступной статистической информации.

2.3 Построение механизма идентификации текущего состояния окружающей среды.

3. Построение подсистемы компенсации влияющих факторов окружающей среды.

3.1 Набор функциональных возможностей синтезируемой подсистемы.

3.2 Стратегия адаптивного управления сортировочными процессами на станциях в условиях дефицита управляющих ресурсов.

3.3 Анализ и обеспечение надежности синтезированной подсистемы.

3.3.1 Функции подсистемы с необесценивающими отказами.

3.3.2 Функции подсистемы с обесценивающими отказами.103>

4. Прикладные аспекты внедрения результатов исследования.

4.1 Описание реального внедрения наработок, полученных в ходе исследования.

4.1.1 Организация связки «программный советчик - дежурный по горке» для компенсации влияния трудно формализуемых климатических факторов.

4.1.2 Определение влияния осадков в виде дождя с использованием статистических данных.

4.2 Устройство компенсации влияния параметров внешней среды на сортировочный процесс.

4.3 Программно-математическое обеспечение синтезируемой подсистемы.

Актуальность темы исследования:

Концепция управления сложными транспортными объектами в настоящее время претерпела значительные изменения1. Сложность исследуемых на транспорте объектов зачастую принципиально исключает возможность полного автоматического режима их функционирования.

В этой связи, развитие прогрессивных технологий в работе сортировочных станций СС, как жизненно важных узлов железнодорожной транспортной системы, а также оптимизация эксплуатационной работы2 связаны, прежде всего, с применением интеллектуальных механизмов управления работой станции3.

Необходимо создать универсальную систему автоматизации СС для всей сети железных дорог страны. Однако, географическое местоположение СС на территории нашей страны преподносит порою совершенно разные проблемы перед одинаковыми системами механизации, автоматизации и персоналом. Так, максимальные, минимальные и среднегодовые значения температуры, скорости ветра, количества осадков, влажности, атмосферного давления и солнечного излучения на разных станциях существенно различаются. Требования же к количественным и качественным показателям работы технологических процессов, персоналу и станций в целом на всей территории страны одинаковы. СС должны обеспечивать необходимый объем и качество переработки составов

С. Е. Ададуров, В. А. Гапанович, Н. Н. Лябах, А. Н. Шабельников. Железнодорожный транспорт: на пути к интеллектуальному управлению. Монография. — Ростов-на-Дону: 2009. С.-322.

2С. Е. Ададуров. Комплексная технология автоматизированного управления. - М.: Железнодорожный транспрот, №11 2008г.

Гапанович В.А. Системы автоматизации и информационные технологии управления перевозками на железных дорогах: учебник для вузов железнодорожного транспорта // Гапанович В.А. и др. - М.: Маршрут, 2006. - 544 с. независимо от своего географического местоположения, времени года и суток.

Это ставит новые требования по мониторингу и компенсации влияния климатических условий на функционирование СС. Таким образом, система, имеющая универсальное ядро автоматизации станционных процессов и подсистему учета влияния погодных условий, является актуальной задачей. За счет второй составляющей будет выполняться адаптация системы к каждому конкретному объекту внедрения - сортировочной станции.

В рамках данной задачи необходимо рассмотреть следующие вопросы:

- охарактеризовать суровость среды и проблемы сортировочного комплекса, возникающие в этой связи;

- проанализировать накопленный в данной области опыт;

- разработать методы получения и обработки статистической и экспертной информации о влиянии среды на сортировочный процесс;

- разработать механизм идентификации текущего состояния среды;

- разработать устройство компенсации параметров внешней среды на сортировочный процесс;

- обеспечить надежность синтезированной подсистемы.

Степень разработанности проблемы: значительный вклад в разрешение задач автоматизации управления перевозочным процессом, обеспечения безопасности движения поездов с помощью средств автоматики, телемеханики и связи внесли известные ученые: В.М. Абрамов, JI.A. Баранов, И.В. Беляков, П.Ф. Бестемьянов, A.M. Брылеев, М.Н. Василенко, Д.В. Гавзов, И.Е. Дмитренко, Н.Ф. Козлов П.А., Котляренко, Ю.А. Кравцов, И.М. Кокурин, В.М. Лисенков, A.C. Переборов, Н.Ф. Пенкин, Д.В. Шалягин, В. А. Шаров и другие.

Возможности и проблемы автоматизации технологических процессов на сортировочных горках подробно исследованы В.Н. Иванченко4, H.A.

4Иванченко В. Н. Исследование и разработка алгоритмов функционирования информационно-логической системы автоматизированной сортировочной горки. // Труды РИИЖТа - Ростов-на-Дону: РИИЖТ. 1976, №3.-С. 18-24.

Никифоровым, А.Г. Савицким, Е.М. Тишкиным5, Н.М. Фонаревым, В.И. Шелухиным6 и другими.

Воздействие климатических факторов на работоспособность машинистов локомотивов и исполнительных устройств исследована в работах Козубенко В. Г. Оценку суровости условий эксплуатации и разработку методик корректировки нормативов эксплуатации автомобильного транспорта проводили Бындикова Ю. А.7, Карнаухов В. Н., Резник JI. Г8., Чайников Д. А.

Влияние погодных условий на надежность устройств систем железнодорожной автоматики и телемеханики и на время выполнение технологических процессов описано в работах Сапожникова В. В., Сапожникова Вл. В., Шаманова В. И., Шапкина И. Н9., Юсипова Р. А., Некоторые возможности компенсации влияния климатических факторов были заложены в алгоритмах Ю. А. Мухи.

Возможности, способы и методики получения экспертных оценок рассматривали в своих работах Бындикова Ю. А., Орлов А. И.10, Карнаухов В. Н.11, Хаблак К. А.

5 Тишкин Е. М., Кулаев К. В. Методы и модели автоматизированного управления перевозками на советских железных дорогах // Железные дороги мира. 1982 г. №8. С. 2-18

6 Шелухин В. И. Автоматизация технологических процессов роспуска составов на сортировочных горках. // Шелухин В. И., Малышев В. Н. МИИТ. Москва: 1996. А также: Автоматизация и механизация сортировочных горок: учебник. - М.:Маршрут, 2005. - 240 с.

7Бындикова Ю. А. Оценка приспособленности автомобилей к низкотемпературных условиям эксплуатации // Диссертация на соискание степени кандидата технических наук. -Тюмень: ТюмГНГУ. - 2004. - 150 с.

8 Резник JI. Г. Индекс суровости условий эксплуатации машин // Нефть и газ. - 2000. - №1.

9 Шапкин И. Н., Юсипов Р. А., Кожанов Е. Н. Нормирование и прогнозирование на железных дорогах: методы, алгоритмы, технология расчета. Москва: 2006 г. — 265 с.

10 Орлов А. И. Экспертные оценки. Учебное пособие. // Орлов А. И. Москва: 2002.

1'Проблемы применения экспертных оценок в научно-техническом прогнозировании //

Карнаухов В. Н., Бындикова Ю. А. Нефть и газ Западной Сибири. Мат. науч.-техн. конф., посвященной 40-летию Тюм. госуд. нефтег. универ. (Индустриальный институт). Т.2. -Тюмень: ТюмГНГУ. - 2003. - С. 116-117.

Методы оценки и обеспечения надежности и живучести систем железнодорожной автоматики и телемеханики разрабатывались Линденбаум М.

1 Г) 1Л

Д., Савченко П. В. Сапожниковым В. В. . Проблемы и методы повышения безопасности систем железнодорожной автоматики и движения поездов рассмотрены в работах Ададурова С. Е.14, Горелика А. В.15, Кайнова В. М.16,

Лисенкова В. М.17 Оценку рисков реализации инновационных проектов

18 проводил Орлов А. И.

Также в настоящей работе анализируются и развиваются подходы к интеллектуализации сортировочного процесса19, предложенные в работах Берштейна Л. С., Бутаковой М. А., Денисова А. В., Ковалева С. М., Лябаха Н. Н., Одикадзе В. Р., Розенберга И. Н., Соколова В. Н., Уманского В. И., Шабельникова А. Н.

12 Савченко П. В. Методы обеспечения и оценки живучести станционных систем железнодорожной автоматики // Савченко П. В. диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - М.: РГОТУПС, 2007. 1

Сапожников В. В. Надежность систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи // Сапожников В. В., Сапожников Вл. В., Шаманов В. И. Учебное пособие для вузов ж. д. транспорта. - М.: Маршрут. - 2003. — 263 с.

14Ададуров С. Е. Научно-технический прогресс в повышении безопасности движения поездов // Ададуров С. Е. - М.: «Содружество», октябрь, 2008.

15Горелик A.B. Модель оценки безопасности систем железнодорожной автоматики по параметрам движения поездов // Горелик А. В., Тарадин Н. А. - М.: Наука и техника транспорта, № 4, 2008.

1бКайнов В. М. Поднять устройства автоматики и телемеханики на качественно новый уровень // Кайнов В. М. - М.: «Содружество», октябрь, 2008.

17 Лисенков В.М. Статистическая теория безопасности движения поездов // Лисенков В.М. -М: ВИНИТИ РАН, 1999. 332 с.

18 Орлов А.И. Методология оценки рисков реализации инновационных проектов. -Управление большими системами. Материалы Международной научно-практической конференция (22-26 сентября 1997 г., Москва, Россия) // Орлов А.И., Семенов П.М., Жихарев В.Н., В.А. Цупин В.А. - М.: СИНТЕГ, 1997.

19Иванченко В. Н., Лябах Н. Н., Ковалев С. М. Принятие решений на железнодорожном транспорте на основе использования теории нечетких множеств: Методические указания. -Ростов-на-Дону: РИИЖТ. 1987.-28 с.

Вместе с тем, проблема компенсации влияния среды, в которую погружен объект автоматизации — сортировочная станция в достаточной мере проработана не была. Влияние климатических факторов на технологические процессы на СС давно было замечено. Так Ю. А. Муха в системе АСУ РСГ пытался косвенным образом учесть влияние среды за счет применения «зимних» и «летних» настроек алгоритмов. В системе КГМ РИИЖТ В. Н. Иванченко и его последователи предусмотрели саму возможность учета влияния погодных факторов, влияющих на технологические процессы и поддающихся измерению.

Использование данных о текущих погодных условий заложено изначально в структуре устройства управления прицельным торможением20. Однако, как показал опыт, всего этого явно недостаточно с учетом большой географической протяженности нашей страны и огромных перепадов некоторых климатических факторов как в течение всего года, так и в течение суток.

Все это и послужило толчком к написанию данной работы, которая бы обобщала накопленный опыт, и на его основе была разработана в определенной степени автономная система, которая брала бы на себя функции компенсации климатических условий, насколько это возможно и экономически целесообразно.

Цель диссертационного исследования: проанализировать комплексное влияние среды на объект исследования, разработать систему поддержки принятий решений (СППР) и устройство компенсации влияния параметров внешней среды на сортировочный процесс, позволяющие учесть воздействие среды, в которой функционирует СС, на технологические процессы и персонал в автоматическом режиме и путем реализации программно-аппаратных советчиков.

20Шабельников А.Н., Соколов В.Н. Устройство управления прицельным торможением / Патент на полезную модель № 54348. Зарегистрирован в Гос. реестре полезных моделей РФ 27 июня 2006 г.

Для достижения поставленной цели осуществлялось решение следующих задач:

- Анализ существующих подходов и методов, а также систем автоматизации технологических процессов на СС.

- Сбор, обработка и анализ статистической и экспертной информации по работе сортировочных станций в различных природно-климатических зонах нашей страны.

- Разработка механизма идентификации текущего состояния среды, в которую погружен объект управления и его влияния на технологические процессы объекта управления.

- Развитие математического аппарата моделирования влияния факторов внешней среды на роспуск составов на сортировочной горке.

- Разработка устройства управления для компенсации текущего влияния параметров внешней среды.

- Внедрение полученных в результате исследования практических наработок в комплексную систему автоматизированного управления сортировочным процессом и учебный процесс РГУПС.

Объект исследования: сортировочная станция, технологические процессы расформирования-формирования составов на станции, среда их функционирования, параметры суровости среды.

Предмет исследования: методы идентификации влияния суровости среды на сортировочный процесс, теоретические основы и алгоритмы построения экспертных и диалоговых подсистем, входящих в КСАУ СП.

Работа выполнена в соответствии со следующими пунктами паспорта специальности 05.13.06:

3. Методология, научные основы и формализованные методы построения автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) и производствами (АСУП), а также технической подготовкой производства (АСТПП) и т.д.

6. Научные основы, модели и методы идентификации производственных процессов, комплексов и интегрированных систем управления.

Ю.Методы синтеза специального математического обеспечения, пакетов прикладных программ и типовых модулей, функциональных и обеспечивающих подсистему АСУТП, АСУП, АСТПП и др.

8. Формализованные методы анализа, синтеза, исследования и оптимизации модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУТП, АСУП, АСТПП и др.

Рабочая гипотеза:

Усовершенствование системы автоматизированного управления сортировочным процессом за счет: создания методологии исследования влияния погодно-климатических факторов на процесс сортировки составов на СС; разработки формализованного описания объекта исследования и среды его погружения;

- оптимизации структуры и параметров системы;

- внедрения передовых образцов техники и современных технологий; обеспечения сопровождения и эксплуатации «человеко-машинной» системы.

Положения, выносимые на защиту:

1. Различное географическое местоположение сортировочных станций обуславливает широкий диапазон природных и климатических условий функционирования, различные экономические и технические требования, которые невозможно удовлетворить в рамках одной стандартной сортировочной системы. Попытка создания универсальной системы переусложнит ее, сделает дорогой и мало надежной. Это определяет необходимость внедрения автоматической, и одновременно интеллектуальной компенсации влияния внутренней и внешней среды функционирования.

2. Анализ имеющихся в настоящее время, а также используемых ранее средств и методов учета климатических условий в различных системах автоматизации сортировочных станций показал необходимость разработки специальной подсистемы, объединяющей в себе все необходимые средства компенсации влияния среды. Дефицит управляющих ресурсов определяет задачу разработки стратегии адаптивного управления сортировочными процессами на станциях в таких условиях.

3. Влияние климатических факторов на технологические процессы опосредованно отражено в накопленной статистике и опыте экспертов. Это определяет необходимость разработать формализованные методы анализа и количественные показатели этого влияния при помощи статистических и экспертных данных.

4. Погодные факторы имеют различную размерность и степень влияния на объект управления, а результирующее воздействие является комплексным. Поэтому для компенсации влияния текущего состояния среды требуется однозначно идентифицировать это состояние и привести к одному масштабу размерность всех влияющих факторов.

5. Существуют трудно формализуемые факторы среды, такие как, например, атмосферные осадки в виде снега. Определение влияния данных факторов в автоматическом режиме зачастую невозможно или экономически нецелесообразно. Поэтому компенсации влияния трудно формализуемых климатических факторов необходима разработка интеллектуальных функций синтезируемой системы учета климатических условий.

Научная новизна исследований:

1. Разработан механизм идентификации текущего состояния среды, относительно ее влияния на объект исследования, использующий обобщенное евклидово пространство и основанный на определении «меры близости» между различными значениями погодных факторов. Этот механизм позволяет однозначно идентифицировать текущее состояние среды, т.е. отнести его к одному из имеющихся эталонных состояний и определить влияющее воздействие данного состояния среды.

14

2. Усовершенствован алгоритм принятия решений в условиях дефицита управляющих ресурсов, использующий ряд заблаговременно рассчитанных стратегий управления в зависимости от текущей ситуации и позволяющий выбрать из имеющихся наиболее подходящую, в данный момент, стратегию управления и обеспечивающий адаптацию моделей и параметров управления отцепами.

3. Развит аппарат определения надежности системы с обесценивающими и необесценивающими отказами в части обработки накопленной статистики, позволяющий определить качественные и количественные характеристики оборудования, необходимого для выполнения тех или иных функций подсистемы.

4. Разработана модель специального устройства для компенсации текущего влияния суровости среды, корректирующая управляющее воздействие согласно текущим параметрам среды и их влиянию на технологический процесс, использующая данные метеостанции, современные информационные технологии передачи и обработки информации и позволяющая повысить качество управления в различных климатических условиях.

Теоретико-методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых и специалистов, посвященные проблематике автоматизации сортировочного процесса (СП) и влиянию среды функционирования на СП, оборудование СЖАТ и персонал.

Информационно-эмпирической базой исследования послужили нормативные документы, статистические данные мониторинга сортировочного процесса на СС «Инская» и «Входная» Западно-Сибирской железной дороги, «Красноярск-Восточный» Красноярской железной дороги, «Челябинск-Главный» Южно-Уральской железной дороги, «Бекасово-Сортировочная» Московской железной дороги, экспертная информация, полученная на основе авторского исследования.

Теоретическая ценность диссертационного исследования заключается в разработке общих принципов, конкретных методик и алгоритмов, позволяющих компенсировать влияние среды на системы автоматизации сортировочных станций, технологические процессы и персонал.

Практическая значимость состоит в том, что разработанные в работе алгоритмы и методы внедрены в комплексную систему автоматизации технологических процессов на сортировочных станциях, а именно:

- алгоритмы определения влияния внешней среды на технологические процессы по статистическим данным;

- модуль автоматического учета влияния основных климатических факторов на технологический процесс роспуска составов;

- программный советчик режимов работы системы АРС УУПТ при наличии атмосферных осадков в виде снега.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались на семинарах кафедры «Информатика» РГУПС, студенческих конференциях РГУПС 2005 - 2007 г, международной конференции «Транспорт 2008» в Ростове-на-Дону в 2008 г, девятом всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике в Волгограде и Волжском в 2009 г.

Результаты диссертационного исследования внедрены в системах автоматизации сортировочных процессов на станциях «Красноярск-Восточный» Красноярской железной дороги, «Инская» и «Входная» ЗападноСибирской железной дороги, «Челябинск-Главный» Южно-Уральской железной дороги. Акты о внедрении прилагаются в приложении.

Публикации по теме. Основные положения диссертации опубликованы в 11 печатных работах, общим объемом 2,98 п. л., из них авторских - 1,98 п. л.

Структура и объем работы. Диссертация имеет традиционную структуру и состоит из введения, четырех глав, заключения, двух приложений. Она содержит 152 стр. машинописного текста, 26 рисунков, 13 таблиц и библиографию, содержащую 97 наименований.

Выводы:

1. В силу различных объективных и субъективных причин (как то: производственная необходимость, различная степень проработанности процессов, различное время года), внедрение результатов исследования проводилось по нескольким направлениям и на разной стадии создания разрабатываемого модуля

2. Одновременно с внедрением разрабатываемого модуля в КСАУ СП производилось внедрение полученных наработок в учебный процесс РГУПС для повышения квалификации персонала обслуживающего различные поколения системы КСАУ СП на сортировочных горках страны и СНГ.

3. Логическим завершением данной работы стала разработка и патентование полезной модели устройства компенсации влияния параметров внешней среды на сортировочный процесс.

Заключение

Интеллектуализация функционирующих управляющих комплексов является следующей ступенью повышения эффективности функционирования СС там, где автоматизация основных процессов уже выполнена.

Для достижения поставленной в работе цели были проработаны следующие задачи: анализ среды функционирования различных сортировочных станций; систематизация факторов погодных условий, влияющих на сортировочный процесс; анализ отечественного и зарубежного опыта в автоматизации сортировочных станций в части компенсации влияния суровости климатических условий; формализация влияния среды на функционирование объекта исследования; стратегия управления в условиях дефицита управляющих ресурсов; применение программно-аппаратных советчиков; надежность синтезируемой подсистемы; разработка устройства компенсации влияния параметров внешней среды на сортировочный процесс. В рамках решения этих задач были получены конкретные результаты:

1. Собраны статистические данные и рассчитаны показатели изменения состояния среды на различных объектах внедрения КСАУ СП, обосновывающие необходимость разработки и применения подсистемы компенсации влияния параметров среды.

2. Определены конкретные факторы среды, оказывающие наибольшее влияние на технологический процесс роспуска и персонал, а также технические и технологические проблемы учета и компенсации влияния данных факторов.

3. Усовершенствован механизм работы с экспертами, предложенный Хаблак К. А., в части расчета веса каждого эксперта для исключения неопределенностей при большом разбросе экспертной информации и использование этого веса при каждой итерации опроса экспертов для расчета разброса мнений.

4. Проведены расчеты показателей экспертных оценок, собранных у операторов станции «Челябинск Главный», использованные при адаптации разрабатываемого модуля на этой станции.

5. Разработан алгоритм определения влияния климатических факторов по статистическим данным.

6. Разработана программа для моделирования влияния климатических факторов.

7. Разработан механизм формализации и идентификации текущего состояния внешней среды, позволяющий однозначно определить размер текущего влияния среды на объект управления.

8. Разработана стратегия управления сортировочных процессом в условиях дефицита управляющих ресурсов, использующая эталонные значения, корректируемые на внесистемном уровне, и обеспечивающая адаптацию моделей и параметров управления отцепами.

9. Разработан программно-аппаратный советчик «автомат — дежурный по горке» для компенсации влияния трудно формализуемых погодных факторов.

10. Разработан механизм определения состава технических средств для обеспечения надежности синтезируемой подсистемы.

11. Получен патент на «полезную модель устройства компенсации параметров внешней среды на сортировочный процесс», которая использует данные метеостанции, современные информационные технологии передачи и обработки информации

Поставленные задачи получили в силу различных объективных и субъективных причин различную степень теоретической проработки и практического применения.

В качестве нерешенных проблем, ухудшающих количественные и качественные показатели работы СС и усложняющих применение методов компенсации влияния климатических параметров на технологические процессы и персонал, следует назвать следующие аспекты:

1. Несовершенство используемых средств контроля текущих погодных условий. Универсальные метеостанции с требуемым набором функциональных возможностей и точностью регистрации параметров имеют стоимость в несколько сотен тысяч рублей и более.

2,Отсутствие в номенклатуре производства отечественной промышленности специализированных технических устройств, позволяющих компенсировать влияние погодных условий (например, таких как специальные буксировочные устройства).

Основные положения, вынесенные на защиту, и результаты диссертационного исследования нашли свое реальное применение и развитие в учебном процессе РГУПС, а также в составе системы автоматизации СС - КСАУ СП на ряде сортировочных станций ОАО «РЖД». Повысилась стабильность заполнения путей сортировочного парка, что привело к уменьшению маневровой работы по осаживанию вагонов. Уменьшилось количество механических поломок, возникающих при превышении скоростей соударения отцепов.

1. Ададуров С. Е. Комплексная технология автоматизированного управления. // Ададуров С. Е. — М.: Железнодорожный транспорт, 2008, №11.

2. Ададуров С. Е. Научно-технический прогресс в повышении безопасности движения поездов // Ададуров С. Е. — М.: «Содружество», октябрь, 2008.

3. Ададуров С. Е. Железнодорожный транспорт: на пути к интеллектуальному управлению. // Ададуров С. Е., Гапанович В. А., Лябах IT. Н., Шабельников А. Н. Монография. — Ростов-на-Дону: 2009. 322 с.

4. Бындикова Ю. А. Оценка приспособленности автомобилей к низкотемпературных условиям эксплуатации // Бындикова Ю. А. Диссертация на соискание степени кандидата технических наук. — Тюмень: ТюмГНГУ. 2004. - 150 с.

5. Гапанович В.А. Системы автоматизации и информационные технологии управления перевозками на железных дорогах: учебник для вузов железнодорожного транспорта // Гапанович В.А. и др. — М.: Маршрут, 2006. 544 с.

6. Гапанович В. А. Задачи и перспективы инновационного развития отрасли. // Гапанович В.А. М.: Автоматика, связь и информатика, 2007, №11.

7. Глушков В. М. О прогнозировании на основе экспертных оценок. // Глушков В. М. М.: Кибернетика, 1969, №2.

8. Горелик A.B. Модель оценки безопасности систем железнодорожной автоматики по параметрам движения поездов // Горелик А. В., Тарадин Н. А. М.: Наука и техника транспорта, № 4, 2008.

9. Иванченко В.Н. Математическое моделирование микропроцессорных систем управления на железнодорожном транспорте. // Иванченко130

10. В.Н., Лябах H.H., Гуда А.Н., Моисеенко И.Е. Учебное пособие. -Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1984. 80 с.

11. Ю.Иванченко В. Н. Исследование и разработка алгоритмов функционирования информационно-логической системыавтоматизированной сортировочной горки. // Иванченко В. Н. Труды РИИЖТа Ростов - на - Дону: РИИЖТ. 1976, №3. - С. 18-24.

12. П.Иванченко В. Н. Применение методов регрессионного анализа для моделирования сложных процессов // Иванченко В. Н., Лябах Н. Н., Гуда А. Н. Вестник ВНИИЖТа, 1985, № 7. С. 8-10.

13. Иванченко В. Н. Новый подход к построению интеллектуальных информационно-управляющих систем на железнодорожном транспорте // Иванченко В. Н., Шабельников А. Н. Известия СКНЦ ВШ. Технические науки, Приложение №2. 2004.

14. Иванченко В. Н. Оптимизация комплексных управляющих систем «человек автомат» на крупных сортировочных станциях. // Иванченко В. Н. Труды РИИЖТа - Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1975, №114.-С. 88-90.

15. Иванченко В. Н. Разработка и внедрение микропроцессорной информационно-управляющей системы на сортировочной горке // Иванченко В. Н. Экспр.-инф. Сер. Автоматика и связь. М.: ЦНИИТЭИ МПС. - 1986. №6. - С. 1-29.

16. Иванченко В. Н. Принятие решений на железнодорожном транспорте на основе использования теории нечетких множеств: Методические указания. // Иванченко В. Н., Лябах Н. Н., Ковалев С. М. Ростов-на-Дону: РИИЖТ. 1987. - 28 с.

17. Иванченко В. Н. Организация работы сортировочной станции на основе использования баз данных. // Иванченко В. Н., Лябах Н. Н., Кузнецов Л. П., Каймаков К. Г., Шарнин Ю. А., Юрьева Н. А. М.: Указатель ВИНИТИ «Депонированные научные работы». -1987, №1.

18. Иванченко В. Н. Построение адаптивных микропроцессорных систем управления технологическими процессами на железнодорожном транспорте. // Иванченко В. Н., Лябах Н. Н., Самойленко Ю. А. М.: Автоматика, телемеханика и связь. — 1983, №2, — С. 2- 4.

19. Кайнов В. М. Поднять устройства автоматики и телемеханики на качественно новый уровень // Кайнов В. М. М.: «Содружество», октябрь, 2008.

20. Кацко И. А. Практикум по анализу данных на компьютере. // Кацко И. А., Паклин Н. Б. Краснодар: 2007. - 236 с.

21. Ковалев С. М. Моделирование динамических процессов в132подсистемах принятия решений на железнодорожном транспорте. // Ковалев С. М., Швалов Д. В. РГУПС. Транспорт 2008. - С. - 5.

22. Козубенко В. Г. Безопасное управление поездом: вопросы и ответы. // Козубенко В. Г. Учебник. М.: Маршрут. 2005. - 320 с.

23. Кравцов Ю. А. Системы железнодорожной автоматики и телемеханики. // Кравцов Ю. А., Нестеров В. Л., Лекута Г. Ф. Учебник для вузов. М.: Транспорт. 1996. 400 с.

24. Круг Г.К. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции. // Круг Г.К., Сосулин Ю.А., Фатуев В.А. М.: Наука, 1977.-208 с.

25. Линденбаум М. Д. Математические модели в расчетах на ЭВМ. Учебное пособие. // Линденбаум М. Д. РГУПС. Ростов-на-Дону, 1993. -43 с.

26. Линденбаум М. Д. Пути повышения эксплуатационной надежности систем автоматического управления // Линденбаум М.Д., Агрызкова E.H. Автоматизация химических производств. 1961, №2.

27. Линденбаум М. Д. Надежность информационно-вычислительных систем. // Линденбаум М. Д. М.: Ростов-на-Дону: РГУПС, 1996. - 64 с.

28. Линденбаум М. Д. Надежность информационных систем: Учебник для вузов ж.-д. транспорта. // Линденбаум М. Д., Ульяницкий Е. М — М.: ГОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2007. 318 с.

29. Лисенков В.М. Статистическая теория безопасности движения поездов // Лисенков В.М. М: ВИНИТИ РАН, 1999. 332 с.

30. Лябах Н. Н. Автоматизация технологических процессов на железнодорожном транспорте с применением методов распознавания. // Лябах Н. Н., Пирогов А. Е. РИИЖТ, Ростов-на-Дону: Учебное пособие. 1984.

31. Лябах Н. Н. Идентификация безынерционных объектов и управление ими по результатам статистических наблюдений. // Лябах H.H., Моисеенко И.Е. Государственный Фонд алгоритмов и программ. — Per. №50890001190.- 1989.- 16 с.

32. Лябах Н. Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте : Учебник // Лябах Н. Н., Шабельников А. Н. Ростов-на-Дону: РГУПС, СКНЦ ВШ, 2002. 283 с.

33. Лябах Н. Н. Алгоритм и методика учета климатических воздействий на сортировочный процесс // Лябах Н. Н., Ольгейзер И. А. Вестник РГУПС. 2009, №1. - С. 69-72.

34. Лябах Н. Н. Методы адаптивного воздействия на сортировочный процесс. // Лябах Н. Н., Ольгейзер И, А. Москва: МИИТ. Мир транспорта, 2010. - №1. - С 14-17.

35. Мамаев Э. А. Основы информационной безопасности и защиты данных // Мамаев Э. А.: Учебное пособие. Ростов н/Дон: Рост. гос. ун-т путей сообщения, 2004. - 127 с.

36. Муха Ю.А. Описание процесса скатывания отцепов с горки при помощи метода планирования эксперимента. // Муха Ю.А — Днепропетровск: ДИИТ, 1975. Вып. 168/9. С. 3-19.

37. Модин Н. К. Механизация и автоматизация станционных процессов. // Модин Н. К. М.: Транспорт, 1985. - 224 с.

38. Модин Н. К. Техническое обслуживание горочных устройств. // Модин Н. К., Щербаков Е. В.- М.: Транспорт, 1989. 167 с.

39. Модин Н. К. Безопасность функционирования горочных устройств. // Модин Н.К. М: Транспорт, 1994.

40. Никифоров Н. А. Система автоматизации горочных процессов ГАЦ-АРС. // Никифоров Н. А. М.: Автоматика, связь, информатика. 2006. №1.-С. 39-41.

41. Одикадзе В.Р. Контроль и диагностика устройств горочной автоматической централизации // Одикадзе В.Р. Ведомственные корпоративные сети системы. 2006, №5. — С. 95-97.

42. Одикадзе В.Р. Разработка систем интеллектуального принятия решений на железнодорожном транспорте. // Одикадзе В. Р., Шабельников А. Н. Всероссийская научная конференция НСМВ. М.: Физматлит. 2006. - С. 331-336.

43. Одикадзе В.Р. Развитие технологии и разработка средств мониторинга функционирования система автоматизации сортировочных процессов. // Одикадзе В. Р. Канд. дис. Роствов н/Д. 2008.

44. Ольгейзер И. А. Надежность информационной системы при наличии резерва времени. // Ольгейзер И. А. Сборник тезисов докладов 64-й студенческой научно-практической конференции. — Ростов-на-Дону: РГУПС. 2005. - С. 13-14.

45. Ольгейзер И. А. Программа моделирования радиотехнических устройств. // Ольгейзер И. А., Кучеров А. С. Сборник тезисов докладов 65-й студенческой научно-практической конференции. Ростов-на-Дону: РГУПС. - 2006г. - С. 24.

46. Ольгейзер И. А. Влияние погодных условий на расчет скорости распускаемых вагонов на сортировочной станции. // Ольгейзер И. А. Сборник тезисов докладов 66 — й студенческой научно — практической конференции. Ростов-на-Дону: РГУПС. - 2007. - С. 180-181.

47. Ольгейзер И. А. Анализ работы замедлителей парковых тормозных позиций. // Ольгейзер И. А., Афонин К. В., Оленич Д. А. М.: Автоматика, связь и информатика, 2007. - С. 27-28.

48. Ольгейзер И. А. Учет влияния погодных условий на работу железнодорожной сортировочной станции. // Ольгейзер И. А. — Ростов-на-Дону: РГУПС. Транспорт 2008. С. 67-69.

49. Ольгейзер И. А. Управление сортировочной горкой с учетом анализа климатических условий на основе обратной связи. // Ольгейзер И. А. -Чита: Формат. 2009. - С. 26-30.

50. Орлов А. И. Эконометрика // Орлов А.И. М.: Экзамен, 2002. - 576 с.

51. Орлов А. И. Прикладная статистика. // Орлов А. И. Учебник. Москва: изд. «Экзамен». - 2004. - 656 с.

52. Орлов А. И. Экспертные оценки. Учебное пособие. // Орлов А. И. Москва: 2002.

53. Павлов Л. Н. Автоматизация и механизация процессов на сортировочных станциях. Зарубежный опыт. // Павлов Л. Н.М.: Железнодорожный транспорт. 2008, №1. - С. 55-61.

54. Першин Б. Ф. Расформирование — формирование поездов. // Першин Б. Ф., Рускин С. Д. М.: Транспорт, 1973. - 208 с.

55. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. // Поспелов Д. А. М.: Наука, 1986.

56. Резник Л. Г. Индекс суровости условий эксплуатации машин //

57. Резник Л. Г. Нефть и газ. 2000, №1. - С. 5-8.136

58. Родзин С. И. Искусственный интеллект: учеб. Пособие. // Родзин С. И. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. - 200 с.

59. Савицкий А. Г. Микропроцессорная система горочной автоматической централизации ГАД МН // Савицкий А. Г., Шелухин В. И., Соколов В. Н. Москва: Автоматика, связи, информатика. — 2004, №10.

60. Савицкий А. Г. Савицкий Управление движением составов и отцепов на автоматизированных сортировочных горках // А.Г., Шелухин В.И., Соколов В.Н. Москва: Автоматика, связь, информатика. 2004, №7.

61. Савицкий А. Г. Комплексная система автоматизированного управления сортировочной станцией. // Савицкий А. Г. Москва: Евразия-Вести. 2004, №11.

62. Савченко П. В. Методы обеспечения и оценки живучести станционных систем железнодорожной автоматики // Савченко П. В. диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: РГОТУПС, 2007.

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

64. Сапожников В. В. Надежность систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи // Сапожников В. В., Сапожников Вл. В., Шаманов В. И. Учебное пособие для вузов ж. д. транспорта. — М.: Маршрут. 2003. - 263 с.

65. Сапожников В. В. Станционные системы автоматики ителемеханики. // Сапожников В. В. Москва: Транспорт. 2000. - С.137397.405.

66. Соколов В. Н. Комплексная система автоматизации сортировочных процессов: техническое, технологическое, интеллектуальное обеспечение. // Соколов В. Н. Канд. дис. Ростов-на-Дону. 2008. - 182 с.

67. Тишкин Е. М. Методы и модели автоматизированного управления перевозками на советских железных дорогах // Тишкин Е. М., Кулаев К. В. Железные дороги мира. 1982, №8. - С. 2-18.

68. Тихонов А.Н. Методы решения некорректных задач. // Тихонов А.Н., Арсенин В.Н.- М.: Наука. 1979. - 286 с.

69. Фонарев Н. М. Автоматизация процесса расформирования составов на сортировочных горках. // Фонарев Н. М. М.: Транспорт. 1971. -272 с.

70. Чайников Д. А. Оценка эксплуатации: суровость и норма. // Чайников Д. А. Москва: Мир транспорта. 2009, №3.

71. Черкесов Г. Н. «Надежность аппаратно-программных комплексов: Учебное пособие. // Черкесов Г. Н СПб.: Питер. - 2005. - 479 с.

72. Хаблак К. А. Совершенствование работы комплекса «стация-порт» на основе развития его системы управления. // Хаблак К. А. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. — Ростов-на-Дону. 2004. - 145 с.

73. Шабанов В. И. Методы автоматической классификации текстовых документов. // Шабанов В. И. Диссертация на соискание степени кандидата технических наук: 05.13.11. Москва. - 2003. - 227 с.

74. Шабельников А. Н. Системы автоматизации сортировочных горок на базе промышленных компьютеров. // Шабельников А. Н. М.: «Автоматика, связь и информатика». 2001, №11. - С. 13-16.

75. Шабельников А. Н. Синтез системы управления сортировочной горкой железнодорожной станции на основе использования опыта изнаний эксперта. Известия ТРТУ. // Шабельников А. Н.138

76. Интеллектуальные САПР. Таганрог. — 2003, №2.

77. Шабельников А. Н. Интеллектуальные системы управления на ж.д. транспорте. Шабельников А. Н. ВНИИАС МПС, РГУПС, ЮРНЦ РАН, Ростов-на-Дону. 2002.

78. Шабельников А. Н. Устройство компенсации влияния параметров внешней среды на сортировочный процесс // Шабельников А. Н., Лябах Н. Н., Ольгейзер И. А. Патент на полезную модель №95867. Зарегистрирован в Гос. реестре полезных моделей РФ 15 марта 2010 г.

79. Шабельников А. Н. Перспективы использования зарубежного опыта автоматизации сортировочных горок. // Шабельников А. Н., Савицкий А. Г., Иванченко В. Н. М.: Автоматика, связи и информатика. 2001, №11.

80. Шабельников А. Н. Устройство управления прицельным торможением // Шабельников А.Н., Соколов В.Н. Патент на полезную модель № 54348. Зарегистрирован в Гос. реестре полезных моделей РФ 27 июня 2006 г.

81. Шабельников А. Н. Новейшие технологии автоматизации работы сортировочных станций // Шабельников А.Н., Соколов В. Н. Москва: Автоматика, связь и информатика. — 2007, №11.

82. Шапкин И. Н. Нормирование и прогнозирование на железных дорогах: методы, алгоритмы, технология расчета. // Шапкин И. Н., Юсипов Р. А., Кожанов Е. Н. Москва: 2006 г. 265 с.

83. Шелухин В. И. Автоматизация и механизация сортировочных горок: учебник. // Шелухин В. И М.:Маршрут. - 2005. - 240 с.

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

85. Шелухин В. И. Автоматизация технологических процессов роспуска составов на сортировочных горках. // Шелухин В. И., Малышев В. Н. МИИТ. Москва: 1996.

86. Шелухин В. И. Телевидение и радиолокация на железнодорожном транспорте. // Учебное пособие. // Шелухин В. И., Шелухин О. И., Косилов P. A.M.: Транспорт. 1994. - 174 с.

87. Юсипов Р. А. Самообучение модели учета влияния погодных условий на продолжительность выполнения технологических процессов // Юсипов Р. А. Вестник ВНИИЖТ. 2003, №5.

88. L. von Bertalanffy. General System Theory A Critical Review, "General Systems", // L. von Bertalanffy. vol 7, 1962, p 1 - 20. Перевод H. C. Юлиной.

89. M. Peschel. Rail Engineerig International. // M. Peschel. 1998, №1.