Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Проблема создания отраслевой системы автоматизации технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ 18
1.1 Четырехуровневая структура системы автоматизации технического диагностирования и мониторинга устройств СЦБ 18
1.2 Анализ известных систем автоматизации процессов диагностирования и мониторинга СЖАТ 21
1.3 Эксплуатационно-технические требования к новой версии многофункциональной станционной системы автоматизации диагностирования устройств СЦБ, идентификации технологических процессов и управления 29
1.4 ИВК-АДК — универсальное «ядро» для построения многофункциональных систем диагностирования, идентификации
и управления технологическими процессами 32
1.5 Постановка задач диссертационного исследования 40
Выводы по главе 1 43
Глава 2 Теоретические подходы к расширению функциональных и интеллектуальных возможностей СК АДК-СЦБ 46
2.1 Методы исследования и разработки СК АДК-СЦБ многофункционального назначения 46
2.2 Методы информационного и технического обеспечения интеграции СК АДК-СЦБ и СЖАТ 54
2.3 Математическая модель оценки структуры и параметров 62
информационных потоков в СК АДК-СЦБ 62
2.4 Технология графической интерпретации унифицированных диагностических ситуаций и состояний устройств СЦБ 70
2.5 Математическая модель идентификации сбоев устройств СЦБ
на «Отказы» и «Неисправности» 85
Выводы по главе 2
Глава 3 Алгоритмические основы формирования диагностических «окон» и протоколов состояния устройств 93
3.1 Структурно-функциональная модель формирования диагностических «окон» с интеллектуальной поддержкой АРМов оперативного персонала 93
3.2 Принципы решения технологической задачи диагностирования и контроля состояния стрелок 96
3.3 Технология автоматического диагностирования рельсовых цепей 103
3.4 Формирование диагностических «окон» состояния устройств кодирования РЦ 112
3.5 Технологические задачи диагностирования и контроля устройств электропитания 120
3.6 Продукционные правила БЗ интеллектуальной поддержки процессов диагностирования и контроля устройств СЦБ 122
Выводы по главе 3 125
Глава 4 Технологические задачи идентификации процессов на СС и автоматизации СГ на основе СК АДК-СЦБ 128
4.1 Новый подход к идентификации процессов на СС и автоматизации СГ на основе ИВК-АДК 128
4.2 Логико-алгебраический подход построения ситуационных моделей перемещения подвижных единиц 134
4.3 Алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в сложных оперативно-технологических ситуациях на СС и СГ 146
4.4 Технологические «окна» состояния процесса расформирования — формирования поездов и поддержки принятия решений 160
4.5 Микропроцессорная горочная автоматическая централизация с резервированием и комплексная система автоматического управления
компрессорной станцией на основе ИВК-АДК 169
Выводы по главе 4 175
Заключение 177
Литература
- Эксплуатационно-технические требования к новой версии многофункциональной станционной системы автоматизации диагностирования устройств СЦБ, идентификации технологических процессов и управления
- Методы информационного и технического обеспечения интеграции СК АДК-СЦБ и СЖАТ
- Принципы решения технологической задачи диагностирования и контроля состояния стрелок
- Логико-алгебраический подход построения ситуационных моделей перемещения подвижных единиц
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Принятая Департаментом автоматики и телемеханики ОАО «РЖД» стратегия тотальной автоматизации процессов технического диагностирования и мониторинга устройств СЦБ направлена на повышение надежности действующих и вновь разрабатываемых СЖАТ и за счет этого – на повышение безопасности перевозочного процесса.
Внедрение четырехуровневой системы технического диагностирования и мониторинга (СТДМ) устройств ЖАТ является важнейшей задачей для хозяйства автоматики и телемеханики.
Решающую роль в СТДМ играют широко внедряемые системы автоматизированные системы диагностирования и контроля (АСДК), автоматизированный программный комплекс диспетчерского контроля (АПК-ДК) и автоматизации диагностирования и контроля устройств автоматики (АДК-СЦБ).
Теоретическое обобщение состояния проблемы создания СТДМ выявило необходимость функционального развития перечисленных систем автоматизации процессов диагностирования и мониторинга устройств СЦБ с использованием достижений современных информационных и компьютерных технологий.
В данной работе поставлена задача развития функциональных и интеллектуальных возможностей станционного комплекса (СК) АДК-СЦБ, используя его программно-аппаратные ресурсы.
Новизна и актуальность постановки задачи диссертационного исследования состоит в том, что кроме развития «собственных» диагностических и интеллектуальных возможностей СК АДК-СЦБ на него возлагаются еще задачи идентификации технологических процессов и управления.
В работе объектами теоретических исследований и их апробации выбраны сортировочные станции (СС), оборудованные СК АДК-СЦБ.
Перспективным направлением работ на современном этапе СЖАТ является создание многофункциональных систем. Стратегия ОАО «НИИАС» предусматривает создание нового поколения многофункциональных систем, как «насущную потребность и многообещающую перспективу».
Постановка задачи создания многофункциональной системы диагностирования устройств СЦБ, идентификации станционных технологических процессов и управления дает основание считать тему диссертационного исследования актуальной и практически полезной.
Анализ существующего состояния проблемы развития СК АДК-СЦБ в контексте многофункционального назначения позволил сделать вывод о ее нерешенности и сформулировать основные направления диссертационной работы:
1. Разработка концепции построения многофункциональной системы, решающей на основе универсальных средств задачи диагностирования, идентификации технологических процессов и управления.
2. Разработка теоретических подходов к расширению функциональных возможностей СК АДК-СЦБ: методология; методы информационного и технического обеспечения; интеллектуальные технологии.
3. Построение математической модели оценки параметров и структуры многофункционального СК АДК-СЦБ.
4. Разработка технологии графической интерпретации унифицированных диагностических ситуаций и состояний устройств СЦБ.
5. Выбор математического подхода к классификации состояния устройств на «Отказы» и «Неисправности».
6. Формализация продукционных правил базы знаний (БЗ) интеллектуальной поддержки процессов диагностирования и контроля устройств СЦБ.
7. Реализация нового подхода к идентификации сложных технологических процессов на сортировочных станциях (СС) и автоматизации сортировочных горок (СГ) на основе универсальных программно-аппаратных средств АДК-СЦБ.
8. Построение ситуационных моделей мониторинга процессов расформирования-формирования составов на основе логико-алгебраического подхода.
9. Разработка продукционных правил БЗ, алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений и технологических «окон» АРМов идентификации процессов на СС.
Степень разработанности проблемы. Постановке перечисленных в диссертации задач предшествовали многочисленные теоретические исследования, труды и практические разработки ученых и специалистов в России и за рубежом.
Проблемы развития железнодорожного транспорта, ориентирующие разработчиков на поиск инноваций и учет экономических критериев поставлены и освещены в многочисленных работах С.Е. Ададурова, В.А. Гапановича, В.М. Кайнова, В.И. Колесникова, В.А. Шарова, В.И. Якунина.
Решению важных теоретических и практических вопросов создания современной технологии управления, исследования и моделирования сложных объектов и процессов, анализа и синтеза устройств автоматики и телемеханики, разработки многофункциональных микропроцессорных систем, их программного обеспечения и диагностики, формирования технической политики и стратегии дальнейшего развития СЖАТ посвящены работы М.А. Бутаковой, В.А. Буянова, А.Н. Гуды, И.Е. Дмитренко, И.Д. Долгого, Ю.И. Жаркова, В.Н. Иванченко, А.И. Каменева, Ю.А. Кравцова, В.М. Лисенкова, Е.Н. Розенберга, В.В. Сапожникова, Вл.В. Сапожникова, Е.М. Тишкина, А.Н. Шабельникова, Д.В. Шалягина, В.И. Шелухина и др.
Построение формальных описаний технологических процессов, разработка методов планирования и управления объектом исследования осуществлялись на основе трудов Л.С. Берштейна, В.Н. Вагина, А.Н. Гуды, В.А. Ивницкого, С.М. Ковалева, Н.Н. Лябаха, А.Н. Мелихова, А.И. Орлова, С.И. Родзина, И.Б. Фоминых и др.
В настоящей работе анализируются и развиваются подходы к интеллектуализации процессов диагностирования, идентификации сложных процессов управления, изложенные в работах С.С. Броновицкого, М.А. Бутаковой, В.Н. Иванченко, С.М. Ковалева, Н.Н. Лябаха, А.Н. Шабельникова и др.
Вместе с тем, реализация предлагаемых в анализируемых источниках методов описания технологических процессов, автоматизации диагностирования и мониторинга устройств СЦБ, информатизации станции требуют адаптации имеющихся теоретических и методических результатов, разработки нового информационного, технического и алгоритмического обеспечения, развития формализованных процедур моделирования и принятия решений.
В настоящее время отсутствует общая методология построения многофункциональных систем автоматизации процессов диагностирования и мониторинга устройств СЦБ, идентификации станционных технологических процессов и управления с интеллектуальной поддержкой на основе унифицированных технических средств и программных продуктов измерительно-вычислительного комплекса ИВК-АДК.
Цель диссертационного исследования – развитие функциональных и интеллектуальных возможностей комплекса автоматизации процессов диагностирования и мониторинга устройств СЦБ и создание на его основе многофункциональной системы, реализующей задачи диагностирования, идентификации технологических процессов и управления объектами.
Для достижения этого в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:
дано теоретическое обобщение состояния и перспектив развития СК АДК-СЦБ и сформулированы актуальные направления исследования возможностей их многофункционального использования;
разработана методология исследования и построения на базе АДК-СЦБ многофункциональной системы диагностирования, идентификации процессов и управления;
разработан метод интеграции СК АДК-СЦБ с диагностируемыми СЖАТ (БД, нормали параметров и уровни измерительных каналов, диагностические задачи, интерфейсы увязки и др.);
предложена технология графической интерпретации отказов, сбоев и неисправностей на диагностических «окнах» АРМов;
разработаны продукционные правила БЗ и алгоритмы интеллектуализации процессов диагностирования и мониторинга устройств, идентификации процессов расформирования-формирования составов и управления сортировочной горкой (СГ);
разработано множество графических диагностических и технологических «протоколов» на АРМах технического персонала ШН, ШЧД, ДДЦ-ТДМ, а также дежурного и диспетчерского персонала;
приведены результаты исследований, которые внедрены на реальных объектах и в учебном процессе.
Положения, выносимые на защиту.
1. Новый подход к созданию многофункциональной станционной системы, решающей на основе унифицированных программно-аппаратных средств ИВК-АДК диагностические и технологические задачи, а также управление объектами автоматизации.
2. Методика исследований и разработки СК АДК-СЦБ с развитыми функциями технического диагностирования, контроля и мониторинга устройств СЦБ, идентификации состояний СС и автоматического управления СГ.
3. Математические модели оптимизации структур и параметров СК АДК-СЦБ, а также классификации отказов и неисправностей диагностируемых устройств.
4. Логико-алгебраическая модель идентификации и мониторинга подвижных единиц на основе пространственных и временных отношений с напольными устройствами и датчиками первичной информации «от колеса».
5. Продукционные правила БЗ и алгоритмы интеллектуальной поддержки процессов диагностирования, идентификации технологических процессов и принятия решений техническим и эксплуатационным персоналом.
Объектом исследования является технологический процесс расформирования-формирования составов на СС, оборудованной распределенными комплексами АДК-СЦБ, реализующими диагностирование и мониторинг устройств СЦБ, идентификацию состояния парков и автоматическое управление горкой.
Предмет исследования: принципы, математические методы и модели оптимизации структуры и параметров многофункционального СК АДК-СЦБ, алгоритмы и правила вывода БЗ для формирования «окон» визуализации отказов устройств СЦБ, логико-алгебраические модели мониторинга состояния парков СС и перемещения подвижных единиц, информационные технологии и алгоритмы поддержки принятия решений.
Научная новизна исследований:
1. Предложен новый подход к созданию многофункционального СК АДК-СЦБ, совмещающего задачи диагностирования и мониторинга устройств СЦБ, идентификации технологических процессов на СС и автоматизации СГ.
2. Разработаны математическая модель оценки структуры и параметров многофункционального СК АДК-СЦБ и модель классификации диагностируемых отказов устройств СЦБ.
3. Разработана логико-алгебраическая модель мониторинга перемещений подвижных объектов на основе отношений осей, тележек, вагонов, локомотивов с напольным оборудованием.
4. Предложены продукционные правила БЗ и построены алгоритмы интеллектуальной поддержки процессов диагностирования и идентификации.
5. Доказана и реализована возможность автоматизации процессов управления СГ на программно-аппаратных средствах СК АДК-СЦБ.
6. Развита технология графической интерпретации результатов диагностирования устройств и идентификации состояния парков СС.
Теоретико-методологической основой диссертационного исследования явились научные труды отечественных и зарубежных ученых по данной проблеме, экспертные оценки опытных специалистов в области СЦБ, дежурного и диспетчерского персонала, результаты диагностических протоколов, нормали параметров эксплуатации и обслуживания устройств и Типовые материалы на проектирование системы СК АДК-СЦБ.
Теоретическая ценность диссертационного исследования определяется направленностью теоретических результатов на принципиальное развитие технологии диагностирования, информатизацию и управление сложными динамическими процессами, которые могут быть использованы в иных аналогичных системах на железнодорожном транспорте и в промышленности.
Практическая значимость работы определена реальным внедрением СК АДК-СЦБ с развитыми диагностическими и измерительными функциями на Северо-Кавказской, Южно-Уральской, Куйбышевской, Свердловской и Красноярской железных дорогах.
Методы, модели и алгоритмы идентификации процессов можно использовать в реальных проектах автоматизации станций при внедрении АДК-СЦБ.
Результаты, касающиеся автоматизации процессов расформирования составов, нашли применение в реальных проектах ГАЦ-МП.
Акты о внедрении результатов на полигоне станций ОАО «РЖД» и в учебном процессе вузов железнодорожного транспорта приведены в Приложениях к диссертации.
Достоверность и обоснованность результатов подтверждается экспертными оценками технического персонала, обслуживающего СК АДК-СЦБ, а также диспетчерского и дежурного персонала СС, вычислительными экспериментами на этапе программной реализации алгоритмов и технологических задач АРМов, публикациями и апробацией работы на региональных, отраслевых и международных конференциях, а также актами внедрения результатов работы.
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты докладывались и одобрены на совместном заседании кафедр «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» и «Информатика» РГУПС, кафедре «Системный анализ и телекоммуникации» Технологического института Южного федерального университета (г. Таганрог, 2010), на международных конференциях «ТрансЖАТ» и отраслевых выставках ОАО «РЖД».
Публикации. По теме диссертации опубликована 21 печатная работа (из них 7 в изданиях, рекомендованных ВАК), в том числе в соавторстве 2 учебника, 1 учебное пособие и монография.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Она содержит 188 стр. машинописного текста, 96 рисунков, 13 таблиц и библиографию из 106 наименований.
Эксплуатационно-технические требования к новой версии многофункциональной станционной системы автоматизации диагностирования устройств СЦБ, идентификации технологических процессов и управления
Началом формирования технической диагностики информационных систем (ИС) и систем управления в промышленности, на транспорте, в ВПК и др. в самостоятельное научное направление можно считать 70-е годы прошлого столетия [9, 10, 16, 20, 21, 22, 23, 28, 57, 58, 100].
Резкий скачок в развитии микроэлектронных технических средств в 80-х — 90-х годах обусловил необходимость создания теоретических основ диагностирования и контроля в различных областях приложения [6, 26, 27, 41, 48, 54, 55, 56, 67, 80, 81, 101, 105].
Внедрение первого отечественного микропроцессорного комплекса автоматизации сортировочных горок КГМ-РИИЖТ [39] уже предусматривало наличие контрольно-диагностического комплекса КДК. Такой комплекс обеспечивал диагностирование функциональных модулей УВК и напольных устройств СЦБ на спускной части горки [5]. Широкое последующее внедрение на сети железных дорог комплекса КГМ-РИИЖТ без КДК было немыслимо [38].
Внедрение горочного комплекса открыло перспективу широкого использования микропроцессорных технических средств на отечественных железных дорогах. С середины 80-х годов и в последующие 90-е годы были начаты разработки нового поколения СЖАТ [4, 33]. Сюда относятся: ДЦМ-ДОН, ДЦ-ЮГ с РКП, ЭЦ-МПК, ДЦ-МПК, ДЦ-Сетунь, ДЦ (РПЦ) Диалог, ДЦ Тракт, ДЦ-ЮГ КП Круг, новые системы АБ и др. Широкое внедрение перечисленных микропроцессорных систем обусловило необходимость создания нового поколения систем автоматизации процессов диагностирования и контроля вводимых в эксплуатацию микропроцессорных станций и перегонных систем.
Возникла острая необходимость создания теоретических основ диагностирования и контроля СЖАТ, обладающих широкими возможностями измерения и самодиагностики. Основоположниками теоретических основ диагностирования СЖАТ являются ученые Дмитренко И.А. [31, 32], Сапожников Вл.В. и Сапожников В.В. [69, 70].
Значительный вклад в формирование научных школ, решающих проблему обеспечения надежности устройств СЦБ и безопасности перевозок на основе современных методов и моделей технического диагностирования устройств ЖАТ внесли ученые и специалисты Абрамов Д.Е., Аркатов B.C., Борисенко Л.И., Гуда А.Н., Долгий И.Д., Дьяков Д.В., Каменев А.И., Кравцов Ю.А., Кулькин А.Г., Лисенков В.М., Перникис Б.Д., Прокофьев А.А., Сепе-тый А.А., Степенский Б.М., Шабельников А.Н., Шалягин Д.В., Шелухин В.И. и др.
В середине 90-х годов была разработана и в 1997 г. Введена в эксплуатацию система АСДК «ГТСС-СЕКТОР» (разработчик — институт ГТСС и ООО «Сектор») [2]. В настоящее время в связи с возможностью ее интеграции в отраслевую информационную сеть эта система в типовых альбомах обозначается «СТДМ АСДК».
СТДМ АСДК представляет собой совокупность аппаратно-программных комплексов, предназначенных для сбора, передачи и отображения информации реального времени о поездных передвижениях на станциях и перегонах, свободности и занятости приемо-отправочных путей, состоянии РЦ, стрелок и сигналов станций, блок-участков перегонов, переездной сигнализации.
Аппаратно-программные комплексы СТДМ АСДК (рис. 1.2) образуют изолированную информационную сеть и обеспечивают абонентов сети как информацией реального времени, так и диагностической информацией о техническом состоянии устройств ЖАТ. ,-П
Специализированное программное обеспечение предоставляет возможность передавать информацию в реальном времени- по сети передачи данных СТДМ АСДК, а также в другие информационно-управляющие системы, в частности, систему ГИД «Урал-ВНИИЖТ» для ведения графики исполненного движения поездов.
Альтернативой СТДМ АСДК является [49] система технического диагностирования и мониторинга на базе аппаратно-программных средств СТДМ АПК-ДК (разработчик ООО «КИТ» и ЗАО «МГП ИМСАТ»). Общая структура системы содержит сетевые концентраторы, взаимодействующие с концентраторами АПК-ДК, на которые замыкаются цепочечные структуры каналов. Соединения между соседними абонентами (станциями) выполнены по схеме «точка - точка». Структурнаясхема СТДМ АПК-ДК приведена на рис. 1.3. Здесь можно выделить несколько уровней. Нижний уровень образует линейные пункты диагностирования ЛПД, которые размещаются на постах ЭЦ, РПЦ, МПЦ, пунктах концентрации аппаратуры АБТЦ, напольных шкафах сигнальных точек кодовой АБ и АБТ, напольных шкафах и модулях аппаратуры переездов.
Поступающая информация через концентраторы АПК-ДК через сете вой коммутатор накапливается в сервере АПК-ДК и затем направляется на уровень дороги для АРМа ШД. Эта же диагностическая информация поступает на рабочие станции АРМов ШН и ШЧД.
Таким образом, система АПК-ДК обеспечивает: оперативный съем информации на сигнальных точках перегонов о состоянии рельсовых участков, светофоров и других средств и передачу ее на станции для последующего использования для контроля поездного положения и технического диагностирования перегонных устройств; оперативный съем информации на станциях о состоянии путевых объектов и технических средств и передачу ее поездному диспетчеру и диспетчеру дистанции сигнализации, централизации и блокировки; обработку и отображение информации у пользователей по ведению исполненного графика движения и расчету прогнозного графика по текущему поездному положению.
Вторая половина 90-х годов явилась периодом бурного внедрения микропроцессорных СЖАТ на полигоне станций и перегонов Российских железных дорог. Это в свою очередь потребовало интенсивного внедрения современных компьютерных (!) средств автоматизации процессов диагностирования и мониторинга СЖАТ.
По заданию Департамента Автоматики и Телемеханики была разработана специалистами «НПП «Югпромавтоматизация» (г. Ростов-на-Дону) при непосредственном личном участии автора альтернативная система технического диагностирования, контроля и мониторинга устройств СЦБ, получившая название АДК-СЦБ [11, 74, 75, 78, 79, 84, 86 - 89, 91, 92, 94, 96, 97], структурная схема которой приведена на рис. 1.4.
Методы информационного и технического обеспечения интеграции СК АДК-СЦБ и СЖАТ
Выбор технической структуры СК АДК-СЦБ зависит от технической оснащенности станции и ее путевого развития, типа СЖАТ, с которыми предусмотрена увязка, от вариантов используемых каналов связи, типа ЛВС и др.
Ниже предлагается математическая модель [93] исследования информационных потоков системы СК АДК-СЦБ, предназначенная для автоматизированного анализа и планирования структуры ее информационной сети. На основе этой модели предлагается оптимизированная модель, сводящая задачу планирования структуры и состава информационных связей СК АДК-СЦБ к разновидности транспортной задачи с ограничениями (ТЗО), которая преобразуется в задачу линейного программирования [82].
Модель информационных потоков задается на базе кортежа структурных элементов: S = (D,T,P,X,Z,F) (2.1) где D = {di, d2, ...dmj - совокупность сигналов, сообщений, причем D=DlKjD2yjD3, где D1 - множества входных, D2, if — внутренних и выход ных сигналов соответственно; Т = {tj, t2, ..., t„j — множество типов сигналов; Р = {pi, р2, ..., pqj — множество потребителей и источников информации; Х= {х], Х2, ..., хг} - совокупность сведений, подлежащих сбору, переработке и хранению в системе; Z = {zj, z2, ..., zpJ — перечень основных функций, выполняемых элементами системы; F — множество связей между указанными элементами Д Р, X, Z. Элементы множества di eD,i = \,n характеризуются набором параметров: где ръ— структурный элемент, из которого исходит сообщение d\ ри — структурный элемент, в который входит сигнал d; t — тип сигнала; z — функция диагностирования; к — количество сигналов и сообщений, передаваемых за определенный интервал времени.
Отношение F между элементами модели (1) Г, Р, X, Z можно представить как совокупность отношений, определяемых как структурой связей, так и количеством сигналов, передаваемых с помощью каждой связи:
В рамках задачи оптимизации информационных потоков модели (2.1) интерес представляет отношение Ф1=(Т,Р), определяющее распределение интенсивности потоков информации по структурным элементам системы. Согласно [86] представим отношение Ф1=(Т,Р) из (2.3) в виде иерархически упорядоченной совокупности матриц/АІ ,Л ,УЦ).
Структурные матрицы (Sj1 ,Sl,Sjj в дальнейшем используются для учета связей между источниками и получателями сигналов, а исходные матрицы в сочетании с параметрами из (2.2) - для определения издержек передачи сигналов между ними. Предложенный в данной модели метод учета информационных потоков в виде дискретных и аналоговых сигналов, имеющих определенные параметры (2.2) позволяет перейти к задаче оптимального планирования информационных потоков путем переформулировки классической транспортной задачи.
В рассматриваемой модификации транспортной задачи распределение транспортируемых единиц (в данном случае - сигналов) определяется заданной структурой системы, которая, к тому же, может изменяться для каждой из матриц(АІ,А ,АІ). Отметим, что указанные матрицы содержат как количественную, так и структурную информацию об информационных потоках. Каждый структурный элемент участвует в нескольких информационных потоках (матрицы (А\,А ,А \), поэтому таблица издержек для каждого уровня оптимизации определяется на основании соответствующей матрицы , к = 1,3 и параметров сигналов (2.2). В дальнейшем будем рассматривать один уровень информационного обмена, поскольку работа с матрицами всех уровней модели одинакова. где Su - вектор источников сигналов длины п; Pt - вектор потребителей сигналов длины т\ Xs - структурированная матрица обмена данными размерности п х т, определяемая в данной модели на основании обычной таблицы Xи структурной матрицы (2.5) как:
Для сформулированной ТЗ специального вида с учетом (2.7) введем условия баланса, являющиеся важнейшим критерием эффективности структуры связей (отсутствие нерасшиваемых очередей в структурных элементах): = ЇХ
Следующим важным элементом транспортной задачи является таблица издержек, определяющая стоимость передачи условной единицы сигнала между источником и потребителем. С учетом (2.5) и (2.7) на основании ис ходной матрицы издержек Ех запишем уравнения структурированной таблицы издержек как прямое произведение матриц: E„=EXS. (2.10) Выражение (2.9) исключает те связи, которые не вносят издержек из-за отсутствия передачи сигналов между источником и потребителем. Выражения (2.5) -=- (2.10) определяют структуру ограничений на передачу сигналов от источников к потребителям.
Анализ структуры ТЗО показывает, что широко известные специфические методы решения классической ТЗ (например, метод северо-западного угла) не могут быть использованы для решения в силу ограничений на передачу информации между отдельными структурными элементами СК АДК-СЦБ. Для разработки алгоритмов решения ТЗО следует переходить к матричному представлению задачи и поиску эффективных алгоритмов среди общих алгоритмов решения задач ЛП [72].
Принципы решения технологической задачи диагностирования и контроля состояния стрелок
Если напряжение на путевом реле имеет превышение нормы, То следует снизить напряжение питания путевого трансформатора и напряжение фидеров» и т.д. В зависимости от типа диагностической ситуации автоматически выбирается то или иное правило и формируются «Подсказки», «Рекомендации» электромеханику СЦБ, которые отображаются непосредственно в диагностическом «окне» и протоколируются. Следует заметить, что по согласованию с заказчиком СК АДК-СЦБ предусмотрено звуковое сопровождение отдельных наиболее «опасных» отказов. Нарис. 3.1 это обозначено «Звук». В перечень отказов, которые требуют звукового сопровождения, например, на АРМах ДДЦ-ТДМ и АРМ ДК-ШЧД, входят: - логическая занятость РЦ; - логическая свободность РЦ; - сход изолирующих стыков; - отсутствие кодирования; - потеря контроля стрелки; - контроль отсутствия перевода стрелки; - врез стрелки; - логическое перекрытие светофора; - перегорание нитей разрешающего или запрещающего огней; - перегорание предохранителей; - срабатывание сигнализатора заземления и др. В качестве примера ниже, на рис. 3.2 показано окно «Настройка звукового сопровождения».
Здесь заранее электромеханик (инженер) выбирает нужную станцию и вводит перечень отказов со звуковым сопровождением. На панели управления при этом выбираются диагностические окна состояния устройств - кнопки «Окна» и «Помощь». Конкретно для этого окна звуком будет привлечено внимание электромеханика в следующих, например, ситуациях: - авария ДГА;
Уместно заметить важность и практическую полезность математического решения задачи (см. п. 2.5) распознавания именно тех отказов, которым необходимо обеспечить звуковое сопровождение и протоколирование.
Ниже приводится описание алгоритмов формирования диагностических «окон» и протоколов для наиболее типичных отказов устройств СЦБ.
Принципы решения технологической задачи диагностирования и контроля состояния стрелок В изложенном выше разделе 2.4, где было дано описание технологии формирования «окон», отдельные фрагменты диагностических «окон» уже приводились. Ниже дано описание интегральных «окон» с изображением состояния устройств, которые участвуют в формировании диагностических протоколов, реально используемых в АРМах. Контроль состояния стрелки осуществляется автоматически в непрерывном режиме. По инициативе ШН осуществляется вывод данных текущего состояния и протокольных форм в графическом или цифровом виде. Результаты работы задачи во взаимосвязи с контролируемыми сигналами позволяют зафиксировать неправильную работу стрелочного привода. Контроль ведется для всех типов стрелочных приводов.
Протокол формируется при потере стрелкой контроля или появлении управляющего сигнала на ее перевод в противоположное положение. После окончания перевода стрелки запись в протоколе помечается соответствующим образом: - «Нормальный перевод» - при отсутствии признаков неисправности; - «Потеря контроля положения стрелки» — при потере контроля, если рабочий ток перевода не превышает 0,5 А или контроль не восстанавливается; - «Отклонение рабочего тока при переводе» — при выходе рабочего тока стрелки за нормали. Рабочий ток рассчитывается как среднее арифметическое тока стрелки за период 0,4 с, начиная через 0,15 с после потери контроля и увеличения тока перевода на 1 А за 0,05 с (для стрелки с приводом переменного тока рабочий ток рассчитывается для каждой фазы); - «Отклонение времени перевода» — при превышении времени перевода стрелки (время от потери контроля до его восстановления); - «Отклонение напряжения источника питания рабочей цепи» — при выходе напряжения за нормали (для стрелки с приводом переменного тока — при выходе за нормали любой фазы);
В каждом окне для отображения аналоговых сигналов красным цветом выводятся значения нормали.
Протокол при кратковременной потере контроля формируется также, если при отсутствии управляющих воздействий на перевод стрелки (« ПрП» = 0 или « ПрМ» = 0) стрелка теряет контроль ( ПК = 1—» 0 и МК = 0 или ПК = 0 и МК = 1 - 0) на время менее 1 сек.
При занятой РЦ протокол перевода стрелки формируется, если ( СП = 0), поступает управляющее воздействие на перевод стрелки (« ПрП» = 0 — 1), а также если при занятой РЦ ( СП = 0) или замкнутой РЦ ( 3 = 0) теряется контроль стрелки ( ПК = 1 - 0 и МК = 0 или ПК = 0 и МК = 1 -» 0).
Если при замкнутой секции ( 3 = 0), поступает управляющее воздействие на перевод стрелки (« ПрП» = 0 —» 1 или « ПрМ» = 0 — 1), то формируется протокол «Перевод стрелки при замкнутой РЦ».
Если при свободной РЦ (« СП» =1) после появления управляющего воздействия ( ПрП = 0 — 1 или ПрМ = 0 — 1) стрелка не теряет контроль ( ПК = 1 - 0 и МК = 0 или ПК = 0 и МК = 1 -» 0) в течение 0,5 сек, то формируется протокол и диагностическое окно «Отсутствие перевода». Еели выданы управляющие воздействия на перевод стрелки ( ПрП = 0 — 1 или ПрМ = 0 — 1) и время от потери контроля ( ПК = 1—» 0 и МК = 0 или ПК = 0 и МК = 1-» 0) до его восстановления ( ПК = 0 —» 1 или МК = 0 —» 1) находится в промежутке от 3 до 6 сек, то формируется протокол и диагностическое окно «Превышение времени перевода» (рис. 3.4). Протокол «Занижение сопротивления изоляции» формируется, если при подаче управляющего воздействия на перевод стрелки ( ПрП = 0 — 1) происходит срабатывание сигнализатора заземления («СзЛ» = 1 — М). Представленные на рисунках 3.3 и 3.4 «окна» и описанные выше условия их формирования относятся к стрелкам с электроприводами постоянного токаМСП-0,25.
Логико-алгебраический подход построения ситуационных моделей перемещения подвижных единиц
Исследование алгоритмов деятельности ДСЦ и ДСПГ, изучение реальных процессов расформирования и формирования составов и результаты экспертных оценок позволили установить перечень задач, решение которых требует интеллектуальной поддержки [11].
Сложность принятия решений обусловлена наличием трудноучитывае-мых факторов в процессе накопления составов, многообразием возникающих ситуаций как со стороны СГ, так и в районе вытяжки на выходе из ПФ. В этих условиях ДСЦ необходимо удерживать в кратковременной памяти большие объемы информации, выполнять перебор различных многовариантных ситуаций для правильного принятия решений. Последнее усугубляется дефицитом времени на оценку ситуаций.
К числу таких принимаемых решений следует в первую очередь отнести: - прогнозирование завершения накопления составов; выбор очередности роспуска составов из числа готовых к надвигу на горку; выбор оптимальных маршрутов заезда маневровых локомотивов, связанных с перестановками вагонов и подформированием (осаживанием, подтягиванием) со стороны вытяжки; оценка нештатных оперативно-технологических ситуаций на путях ПФ, требующих первоочередного вмешательства (изъятие поврежденного вагона, неподход центров, прикрытие вагонов ВМ, недопустимо большое «окно» между вагонами и др.).
Одной из сложных задач принятия решений является выбор очередности роспуска составов. В условиях сгущенного подхода поездов и наличия в 1111 нескольких готовых к роспуску составов принятие решения без автоматической поддержки немыслимо. Критерием выбора определенного состава к роспуску является максимальное обеспечение накапливаемых составов замыкающими группами вагонов для завершения процесса накопления в ПФ.
Здесь ДСЦ необходимо непрерывно решать комбинаторную задачу, связанную с оценкой по каждому пути ПФ степени готовности накопления вагонов по весу и длине, количества недостающих замыкающих групп вагонов для завершения накопления и выставки в ПО и наличия таких групп вагонов (отцепов) в составах, которые готовы к роспуску.
Решение такой задачи экспертами можно проиллюстрировать на рис. 4.9. Для всех составов, готовых к надвигу на горку, требуется произвести «разложение» отцепов по путям ПФ. После этого следует «просмотреть» все пути парка на предмет недостающих замыкающих групп для завершения накопления составов. Из числа готовых составов выбирается тот, в котором имеются отцепы, в максимальной степени завершающие накопление составов сразу на нескольких путях.
Формально следует «проиграть» большое число вариантов. Например, в 1111 3 состава готовы к роспуску. В каждом составе среднее число отцепов равно 45. Количество путей ПФ - 64. Тогда число вариантов составляет 2880.
Здесь: Sop - ситуация выбора состава для надвига; BL выбор /-го готового к роспуску состава; Ротц- разложение отцепов по путям ПФ; О -выбор замыкающих групп в 1-ом, 2-ом и т.д. отцепах г-го,у -го,...-го состава; J%L, Jem выявление отцепов, покрывающих недостающие длины и веса для завершения (ускорения завершения) накопления составов; R - выбор состава, в котором число J и Jmu максимальное.
В сервер БД АСУ СС от ПИ ПФ передаются сведения о фактическом накоплении составов по каждому пути по весу и длине. Исходя из плана формирования по каждому направлению, АСУ СС, располагая данными от ПИ ПФ, рассчитывает на каждый момент времени недостающие длины и веса по каждому пути ПФ и передает в сервер БД. При этом идентифицируются номера путей, где для завершения накопления необходимы замыкающие группы. Имеющейся таким образом информации в БД уже достаточно для автоматического решения задачи выбора очередности роспуска.
Реализация алгоритма включает в себя вызов массива данных из БД «Готовые к роспуску составы 1111» (блок 2) и формализованное разложение отцепов і-го состава (блок 4), идентификацию в нем отцепов, которые обеспечат «покрытие» недостающих длин ЛЬ и весов АР на путях, где уже заканчивается накопление (блоки 4 -?- 7). При наличии таких отцепов автомат принимает решение о роспуске данного z-ro состава (блок 8) и программа завершается.
Если і-й состав не удовлетворяет необходимым условиям (блоки 3, 6 и 7), то в алгоритме выполняется переход к блоку 10. Здесь для (z +l)-ro состава процедура выбора очередности роспуска полностью повторяется. При отказе автомата и от этого состава происходит «просмотр» (г+2)-го, (/+3)-го готовых составов и так до тех пор, пока не будет найден состав, в котором имеются отцепы с замыкающими группами вагонов, максимально «покрывающими» недостающие длины и веса составов, завершающих накопление по путям ПФ.
При отсутствии приемлемого состава в алгоритме предусмотрен выход из программы рекомендацией ДСЦ принять решение по своему усмотрению.
Второй задачей, возлагаемой на автомат, является выбор маршрутов заезда маневровых локомотивов в зоне вытяжки составов.
Алгоритм автоматического выбора вариантов маневровых заездов на выходе ПФ (рис. 4.11) базируется на непрерывном ведении в динамической БД ранее описанных пространственно-временных моделей мониторинга ситуаций необходимости выполнения маневровых работ. В БЗ сформулирован набор правил продукций (вывода) на основе экспертных оценок алгоритмов и экспериментальных исследований.
