CC BY
14
ОРГАН1ЗАЦ1Я ТА УПРАВЛ1ННЯ ПРОЦЕСОМ
ПЕРЕВЕЗЕНЬ
УДК 681.5:656.2
Мойсеенко В.1., к.т.н., УкрДАЗТ, м. Харшв, Головко О.В., УкрДАЗТ, м. Хармв
АНАЛ1З ТА ПРОГРАМУВАННЯ СТАНУ БЕЗПЕКИ
РУХУ ПО1ЗД1В
Формулювання проблеми i и зв'язок з науковими i практичними завданнями. Робота зашзничного транспорту залежить вiд впливу дц зовнi факторiв, серед яких дуже суттеве значення мають клiматичнi. В експлуатацiйнiй практищ, при технiчному обслуговуваннi пристро!в заизничного транспорту видiляють два перiоди: лггнш та зимовий. Взагалi на протязi астрономiчного року кiлькiсть порушень безпеки не е постшною, тому дуже важливим е завдання, якi пов'язаш з дослiдженням змiни кiлькостi порушень безпеки на протязi року.
1снуюча система дослiджень порушень безпеки i розподiлення 1х на протязi року (12 мюящв) базуеться на статистичних даних. Цей тдхщ не дозволяе виявити iснуючi тенденци та на 1х основi спрогнозувати розподiлення кшькосл порушень на перспективу. У робот [1] мала мiсце спроба систематизаци окремих видiв порушень, що стосуються ушкоджень рухомого складу залiзниць на протязi року, i на основi цього були сформованi рекомендаци щодо розробки упереджувальних заходiв. Вказана методика використовувала апарат теори ймовiрностi для ощнки небезпечних подiй та прогнозування 1х появи у перспективi.
Ц1ллю роботи е створення методики та математичного апарату для аналiзу кшьюсних та яюсних змiн порушень безпеки на протязi року i на основi цього розроблення математично! моделi для прогнозування виникнення порушень на перспективу.
Основм результати до^джень. Багаторiчними дослiдженнями встановлено, що число порушень безпеки на протязi 12 мюящв року не е
постшним. Розподiлення кiлькостi порушень по мюяцям року за перiод з 1995 по 2004 рш наведенi на рисунку 1.
1995 —■—1996 —А—1997 —X—1998 —Ж—1999 —•—2000 —I—2001 -2002 -2003
Рисунок 1 - Даш про порушення безпеки в 1995-2003 роках
На першому еташ дослщжень необхщно визначити ймовiрнiсть появи порушення безпеки в довшьний iнтервал часу 1. У подальшому будемо брати в якост такого iнтервалу календарний мiсяць. В таблицi 1 наведет сукупт мiсячнi кiлькостi порушень за десятирiчний перiод. Як видно з графжа на рисунку 1 i таблицi 1 данi по мюяцям вiдрiзняються в досить великих межах, навггь на протязi одного року. Особливо велик розбiжностi по зафшсованим кiлькостям порушень на протязi року мають 1999 i 2001 роки.
Таблиця 1
янв февр. март апрель Май июнь июль август сент. окт. нояб. дек. МИН МАКС Разность
1995 354 365 433 421 448 460 461 430 422 392 506 405 354 506 152
1996 362 392 324 325 306 319 313 341 332 241 276 331 241 392 151
1997 231 217 265 260 262 291 304 253 217 296 239 333 217 333 116
1998 209 164 241 255 226 283 295 251 194 184 205 237 164 295 131
1999 152 155 213 191 214 246 249 247 184 219 368 249 152 368 216
2000 160 164 258 249 167 201 240 218 174 137 242 196 137 258 121
2001 120 95 100 133 253 210 303 210 184 139 149 153 95 303 208
2002 98 92 85 109 147 148 160 148 144 136 153 156 85 160 75
2003 98 97 68 76 110 89 114 125 102 117 102 111 68 125 57
сред. 198,2 2 193 220,8 224,3 237 249,7 271 247 217 206,8 248,9 241 193,44 271 77,5556
З графжу видно, що з року в рж е тенденцiя зменшення кiлькостi порушень. Особливо наглядно це простежуеться на графжах залежностi кшькосп порушень вiд року для кожного мюяця (рис. 2).
600
500
400
300
200
100
0
январь
февр.
март
апрель
май
июнь
июль
август
сент.
окт.
ноябрь дек.
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
Рисунок 2 - Графж залежност по мюяцям
Для кожного мюяця побудуемо криву другого порядку, що найбшьш наближена до точок графжу i мае вигляд:
у=А+Вх+Сх2.
Розглянемо побудову на прикладi Ычня. Ми маемо дев'ять точок виду (х; , у;) де х! - рж (вiд 1995 при i=1 до 2003 при i=9), а - кiлькiсть нещасних випадюв у сiчнi мiсяцi вiдповiдного року. Перейдемо до нормовано! системи координат (Х; , ) по формул^
X! = х1 - 1995,
^ у — уmin,
Де Утт = min( У} 98'
i =1,9
Коефщенти А, В, С ми отримуемо з системи piB^Hb:
9 9 9
A*N + B* £ X i +С* £ X I2 = £Y i,
i=1 i=1 i=1 9 9 9 9
А* £ X i +В* £ X i2 + С* £ X i3 = £ X iYi,
i=i i=i i=i i=i 9 9 9 9
А* £ X i2 +В* £ X i3 + С* £ X i4 = £ X i Yi,
i=i i=i i=i i=i
де N - кшьюсть точок в нашому випадку 9.
Виршивши цю систему (наприклад методом Гауса) ми отримаемо:
A=277,2848 B=-67,2942 C=4,06385, Y= 277,2848 - 67,2942*X +4.06385*X2.
Щоб отримати прогнозовану кшьюсть порушень безпеки на Ычень 2004 року тдставимо в систему Х = 2004-1995=9. Ми отримаемо Y, щоб перейти до yi додамо до результату утщ Таким чином прогноз на Ычень 2004 - 98,8 нещасних випадюв.
Повторивши цю процедуру для кожного мюяця ми отримаемо прогноз на весь 2004 рж.
Шдставимо в систему Х = 2005-1995=10 i додавши до результату утт отримаемо прогноз на Ычень 2005 108,7286 - нещасних випадюв. Отримаш результати в таблищ 2 i на рисунку 3.
Таблиця 2. Прогноз на 2004 та 2005 роки
январь февр. март апрель май июнь июль август сент. окт. ноябрь дек.
2002 98 92 85 109 147 148 160 148 144 136 153 156
2003 98 97 68 76 110 89 114 125 102 117 102 111
сред. 198,22 193,44 221 224,3 237 250 271 247 217 207 248,89 241,222
2004 98,81 111,00 37,6 61,88 152 92,4 122 133,71 153 130 110,52 98,3571
2005 108,73 135,40 10,8 40,68 164 72,7 95,8 129,68 178 143 98,438 82,7048
Як видно з таблищ 2 даш по окремим мюяцям неправдопод1бно низьк (березень) або висок (травень вересень). Даний прогноз е приблизним i потребуе корегування.
Рисунок 3 - Графш прогнозовано! залежност по мiсяцям
Авторами була перевiрена гiпотеза про нормальний розподiл випадково! величини - кiлькостi нещасних випадюв в мiсяць. На основi проведених дослщжень ця гiпотеза мае бути визнана правдоподiбною (або правильною з високим ступенем ймовiрностi) по критерш Пiрсона.
Перевiримо гiпотезу про нормальний розподш випадково! величини Х- кшьюсть порушень на протязi мiсяця.
В якост вибiрки вiзьмемо данi про 2003 та 2002 роки (табл. 1) Нехай кшьюсть надзвичайних випадюв у ] - му мюящ позначимо як П|. Ми маемо максимальне значення величини - 160, мтмальне - 68. Середне значення (160 + 68)/2=114. Маемо штервал значень вiд 68 до 160. Розширимо його до [65, 165] i розiб'емо на М = 10 менших частин. Складемо таблицю 3,в якiй м! - кшьюсть значень, що потрапляе в ьий iнтервал (i=1,...,М). Так як маемо дат за два роки, то в нашому випадку
м
к= 2 м, = 24.
1=1
с! рахуемо таким чином. Середне значення 114 належить iнтервалу [105,115], п'ятому якщо рахувати з початку. Тому с5=0. Зi зменшенням шдексу вiдповiдно зменшуеться i значення - с4=-1, с3=-2, с2=-3, с1=-4. З збшьшенням iндексу вiдповiдно збiльшуеться i значення - с6=1, с7=2, ... ,с10=5. За Н = 110 беремо середину 5-го штервалу. Далi рахуемо статистичнi ймовiрностi
Р = м1/Ы,
1 функщю статистичного розподшу
р* = Е Р.
к=1
По таблиц рахуемо умовш моменти:
м
Wl= Е м, с/24=0,71,
г=1
м
W2= Е мг с2/24=7,4583.
Довжина штервалу Ь=10. Обчислимо середне по виб1рщ, дисперсда 1 квадратичне вщхилення
ав=Wl*h+H
Таблиця 3
интервал от ... до серед. интер. частота попад. в инт. м; с* м;*с;А2 р*. Р,
65 75 70 1 -4 -4 16 0,0417 0,0417
75 85 80 1 -3 -3 9 0,0833 0,0417
85 95 90 3 -2 -6 12 0,2083 0,125
95 105 100 5 -1 -5 5 0,4167 0,2083
105 115 110 4 0 0 0 0,5833 0,1667
115 125 120 1 1 1 1 0,625 0,0417
125 135 130 1 2 2 4 0,6667 0,0417
135 145 140 2 3 6 18 0,75 0,0833
145 155 150 4 4 16 64 0,9167 0,1667
155 165 160 2 5 10 50 1 0,0833
Сума 24 5 17 179
Дал1 використовуемо методику обчислення теоретичних частот нормального розподшу. Будуемо таблицю, де
2*=(Хгав)/0, 21+1=(Х1+1-ав)/0, по i вiд 1 до 10. Теоретична ймовiрнiсть Рт попадання Х в i-тий штервал
РГ1 = Ф(21+1)-Ф(21). Теоретичнi частоти мт =К* Рт^
Таблиця 4
^1+1 Ф(г1) Ф№1)) Р1 К*Р1
-1,9747 -1,6 0,0242 0,0553 0,0311 0,747429
-1,5956 -1,2 0,0553 0,1119 0,0566 1,358874
-1,2164 -0,8 0,1119 0,2012 0,0893 2,143347
-0,8373 -0,5 0,2012 0,3234 0,1222 2,933033
-0,4581 -0,1 0,3234 0,4685 0,1451 3,482193
-0,079 0,3 0,4685 0,618 0,1494 3,586775
0,3002 0,68 0,618 0,7515 0,1336 3,205314
0,6793 1,06 0,7515 0,8551 0,1035 2,485131
1,0584 1,44 0,8551 0,9247 0,0697 1,671631
1,4376 1,82 0,9247 0,9654 0,0406 0,975526
Обчислюемо %набл = 2(м> -мт> )2/Ь =14.911. Тепер перевiримо по
1=1
критерш Персона допустимiсть нашо! гiпотези. Знайдемо в таблиц %кр(а,к) де а = 0.025, к= М-1-г, г=2.
Хкр(а,к)= Хкр(а,7)=16.1.
Хкр(а,к)> Хнабл/.
Ми можемо прийняти нашу гшотезу и вважати , що кiлькiсть нещасних випадкiв в мiсяць розподiлене по нормальному закону.
Ми маемо дат про кшьюсть подiй за перюд дев'ять мiсяцiв (з сiчня по вересень) 2004 року i 2005 року - 816 подш i 687 вiдповiдно.
Зб1рник наукових праць Дон1ЗТ. 2005 №4 11
Прогнозоваш данi на цi роки 961 за 2004 рж i 936 за 2005 рж. Розбiжнiсть в першому випадку 15% в другому 26%.
Анашз кривих отриманих в результат екстраполяци i зображених на рисунку 3 дозволяе зробити наступш висновки:
- на протязi року мае мюце стiйка тенденцiя до зростання аваршност в лютому, травш i вереснi. Це вказуе на необхщшсть бiльш ретельно! уваги до додержання норм та правил безпеки руху по!здв саме в щ перюди;
- в перспективi при переходi з регламентно! стратеги техшчного обслуговування основних засобiв на статистично профшактичну отриманi результати можуть бути використаш при розрахунку термiнiв перевiрок.
Синтезований математичний апарат дозволяе здшснити прогнозування кiлькостi порушень на найближчу перспективу з розподшенням як по рокам так i по мюяцям. Слiд зауважити, що термiн прогнозування, на думку авторiв, не може бути бшьшим двох рокiв оскшьки при моделюваннi не враховуеться старшня основних фондiв та пов'язане цим кшьюсне зростання порушень та можливi змiни в системi оргашзаци робгт по забезпеченню безпеки.
Висновок. Авторами вперше проведено комплексний анаиз порушень безпеки за тривалий перiод, що дозволило синтезувати математичний апарат для прогнозування i ощнки кiлькостi порушень в майбутньому. Отримаш результати можуть бути використаш при плануванш заходiв направлених на посилення безпеки руху поlздiв.
У подальшому доцiльним е розробка математичного i програмного забезпечення та створення на !х базi системи автоматизованого аналiзу та прогнозування стану безпеки для використання в робот ревiзорського апарату з безпеки руху.
Список лтератури
1.Загальш положения забезпечення безпеки атомних станцш (наказ Державно! адмЫстрацп ядерного регулювання Украши №63 вщ 09.12.99 )
2. Айвазян С. А., Енюков И. С., Машалкин С. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка даннх. - М.: Финансы и статистика,1983. - 471 с.
3.Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Математико статистические методи экспертных оценок. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Статистика, 1980. - 263 с.
4.Анал1 стану безпеки руху по'!зд1в на зал1зницях Украши за 12 мюящв 2001 року. Головне управлшня безпеки руху та екологп Укрзал1знищ. - Ки'!в. Видавництво товариства "Швидкий рух", 2002. - 48с.
5.Анал1 стану безпеки руху по'1зд1в на зал1зницях Украины за 9 мюящв 2005 року. Головне управл1ння безпеки руху та екологп Укрзал1знищ. - Ки'!в.: Видавництво товариства "Швидкий рух", 2005. - 116с.
6.Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем (2-е изд.). - М.: Высшая школа, 1998.
7.Надежность и эффективность в технике: Справочник: В 10 т. /Ред. совет: В. С. Авдуевский (пред.) и др. Т. 3. Эффективность технических систем/ Под общ. ред. В. Ф. Уткина, Ю. В. Крючкова. - М.: Машиностроение, 1988. - 328 с.
8.Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов. - Изд. 7-е, стер. - М.: Высш. вк., 2001. - 479 с.
УДК 656.212
Бутько Т.В., д.т.н., профессор (УкрДАЗТ) ЧекловВ.Ф., к.т.н. (Дон1ЗТ) Чеклова В.М., шженер (Дон1ЗТ)
АВТОМАТИЗАЦ1Я ПРОЦЕСУ РОЗРАХУНК1В ВАНТАЖОВЛАСНИК1В 13 П1ДРОЗД1ЛАМИ ЗАЛ1ЗНИЦЬ
Покращення сервюу обслуговування кшенпв - е основною задачею зашзничного транспорту. Впровадження автоматизованих робочих мюць в технолопю роботи опорних станцш скорочуе час обслуговування киенлв зал1зничного транспорту.
Типова технолопя роботи опорно! станци визначае ди товарного касира { технолопю документооб1гу в режим! шформацшного обмшу м1ж системами автоматизованого робочого мюця товарного касира (АРМ ТВК), единим комплексом штегровано! обробки дорожньо! вщомосп (ЕК 1ОДВ) { кшентом, вщносно вщправлення { прибуття вантаж1в. Порядок { засоби руху вантажних докуменпв й передача шформаци 1з прикршлених станцш на опорну { назад в автоматизованому режим! визначаються в кожному конкретному випадку виходячи 1з вар1анту взаемоди { функцш, як виконуються опорною станщею { прикршлених до не! станцш, з використанням уЫх можливих вид1в зв'язку.
Для оперативного облжу вагошв { контейнер1в, що прибули шд вивантаження, товарний касир вводить шформащю в АРМ ТВК у режим1 формування книги прибуття. Комп'ютер автоматично перев1ряе таксування сум, стягнених при !хньому вщправленш. Ощнка про вид таксування проставляеться тд електронним шдписом товарного касира, що формуе
