CC BY
1 Библиографический список
1 Дятлов, А.П. Анализ и моделирование обнаружителей сигналов; методические указания к лабораторно-практическим занятиям / А.П. Дятлов, П.А. Дятлов. - Таганрог : Изд-во ТРТУ, 2002. -82 с.
2 Тихонов, В.И. Оптимальный прием сигналов / В.И. Тихонов. - М. : Радио и связь, 1983.
- 220 с.
3 Поиск, обнаружение и измерение параметров сигналов в радионавигационных системах / В.П. Ипатов, Ю.М. Казаринов, Ю.А. Коломенский [и др.]. - М.: Сов. Радио, 1975. - 296 с.
4 Лезин, Ю.С. Введение в теорию и технику радиотехнических систем / Ю.С. Лезин. - М.: Радио и связь, 1986. - 280 с.
УДК 629.4.077-592 + 06
А.Н. Шабельников, В.Н. Соколов, А.С. Сарьян
ИМПУЛЬСНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ТОРМОЖЕНИЕМ ОТЦЕПОВ С ПОМОЩЬЮ АВТОМАТА-СОВЕТЧИКА1
Переход российской экономики на рыночные условия хозяйствования сформулировали новые требования к характеру функционирования железнодорожной отрасли, основными из которых следует считать;
- учет экономических критериев работы всех звеньев транспортного конвейера;
- повышение качества технологических процессов за счет внедрения инноваций, что повысит конкурентоспособность железнодорожного транспорта на рынке транспортных услуг.
Не исключением в этом ряду являются системы сортировки составов, осуществляемые на сортировочных станциях (СС). В настоящее время ресурсы повышения эффективности работы СС посредством автоматизации ее основных процессов исчерпаны и выход видится в создании и внедрении систем нового поколения - систем интеллектуального функционирования, что хорошо корреспондирует с объявленной в отрасли программой реструктуризации.
Интеллектуальность работы СС определяется совокупностью интеллектуально функционирующих элементов и подсистем. Одним из важнейших из них является тормозная позиция (ТП) сортировочной горки (СГ). От ее эффективной и точной работы зависит качество и перерабатывающие возможности СГ.
Создание, описываемого ниже, автомата-советчика по управлению скоростью выхода отцепа из ТП основывается на следующих предположениях:
1 Отцеп управляется импульсно, то есть при необходимости (если текущая скорость выше заданной на выходе) кратковременно включается замедлитель ТП.
2 Об управляемом отцепе известны скорость входа в ТП - хь весовая категория - х%, количество вагонов в отцепе -Хз, расчетная скорость выхода - Х4.
3 Известны аналогичные данные о работе данного замедлителя в некоторый предшествующий период с той лишь разницей, что вместо расчетной скорости выхода - Х4 - указана реальная выходная скорость после импульса торможения.
Последовательность этих данных называется обучающей. К ней предъявляется требование репрезентативности, то есть это данные, достаточные по объему для осуществления достоверной статистической обработки и данные, составляющие полную группу отцепов данного направления. Полнота выборки данных отражает тот факт, что в обучающей последовательности должны быть представлены все возможные комбинации признаков отцепов и в необходимом соотношении. С этой целью исследуется весь поток отцепов, проходящий по исследуемой ТП, составляются статистические законы распределения по каждому признаку, которые должны выполняться и для обучающей последовательности.
Набор перечисленных выше учитываемых признаков определяется экспертом, исходя из возможности сбора данных и их измерения в реальном масштабе времени при торможении, а также его субъективного мнения о важности признаков для процесса принятия решения. Практическая рекомендация может состоять в том, что эксперт должен назвать по возможности более полный перечень учитываемых признаков, а малозначимые будут «отсеяны» алгоритмом принятия решения, заложенном в автомате-советчике.
1 Работа выполнена при поддержке РФФИ проекты № 07-01-00075, № 07-07-00010.
В табл. 1 представлены такие данные, полученные в результате реального функционирования системы управления торможением отцепов.
Таблица 1
Обучающая выборка данных
11 *4
II
Скорость Скорость Скорость Скорость
текущая, Весовая Количество расчетная, текущая, Весовая Количество расчетная,
км/ч категория вагонов км/ч км/ч категория вагонов км/ч
22,73 1 4 18,6 24,07 1 1 18,2
23,4 2 4 18,6 23,4 1 1 12,7
18,5 5 6 14,3 23,6 1 1 12,8
21,3 3 3 16,2 23,6 1 1 12,7
23,6 2 2 18,8 24,19 1 1 8,4
23,9 2 2 18,8 24,19 3 2 17,6
23,9 2 2 18,8 23 5 2 15,9
24,19 1 1 18,9 23,18 4 1 16,7
23,4 1 1 18,9 24,8 3 1 16
18 2 1 18,9 24,07 3 1 16,7
22,3 2 3 18,5 23 5 2 16,1
22,7 1 1 18,5 24,19 6 1 14,4
23,9 1 1 18,9 21,94 3 1 15,9
21,26 4 3 15,86 23,04 5 2 16,3
20,81 4 1 15,97 24 2 2 12,6
23,4 1 3 18,56 22,16 1 1 7,56
20,03 6 4 14,96 19,35 2 1 7,42
15,86 6 1 13,84 23,6 4 2 16,88
20,48 5 4 14,85 23,6 3 1 16,09
23,62 1 1 18,9 21,49 4 3 11,14
23,4 1 2 18,79 22,39 4 1 15,75
23,51 2 1 18,9 21,38 3 1 10,58
18,56 1 1 18,9 22,5 5 1 14,6
21,94 6 1 14,4
22,61 5 2 15,86
26 4 1 15,86
23,4 6 2 15,75
24,5 6 1 14,29
24,86 1 1 8,33
24,3 1 1 18,9
22,28 6 1 6,3
23,74 1 1 8,33
Табл. 1 состоит из двух частей. Для данных первой из них указано у = 0, что означает «в данный момент тормозить нет необходимости», для второй - у = 1, что означает «включается импульсное торможение». Разбиение на две указанные части выполнено уже средствами синтезируемого алгоритма для удобства анализа данных, расчета параметров системы принятия решения и интерпретации результатов.
Алгоритм принятия решения построен на основе принципов и идей теории распознавания образов1:
- для каждого класса решений: «не тормозить» (у = 0), «тормозить» (у = 1) строятся эталоны - точки в четырехмерном признаковом пространстве с координатами, характеризующими средние значения точек классов;
- определяются параметры разброса точек одного класса вокруг соответствующего эталона;
- определяется гиперплоскость, проходящая через середину отрезка, соединяющего эталоны классов и разделяющая все исследуемое признаковое пространство на две части.
В нашем случае в соответствии с данными табл. 1 имеем эталон первого класса2
Xі = (21,86; 2,43; 2,26; 17,66), (1)
второго
X2 = (23,26; 3,31; 1,31; 13,78). (2)
Разброс переменных около среднего оценивался дисперсией соответствующего признака. Результаты приведены в табл. 2.
Таблица 2
Характеристики разброса данных по параметрам отцепов
Класс XI Х2 Хз Х4
У=0 5,36 2,89 2,02 3,1
У = 1 1,61 3,38 0,29 12,30
Анализ табл. 2 позволяет совместно с (1) и (2) сделать ряд существенных выводов. Вот некоторые из них:
- разброс точек первого класса по первой переменной значительно выше аналогичного разброса точек второго класса, и перекрывает его эталон. Это сравнение характеризует слабую разде-ляемость классов по первому признаку;
- наиболее интенсивно тормозятся одновагонные отцепы (дисперсия равна 0,29 при среднем 1,31);
- высокая дисперсия выходной скорости после торможения (12,30) характеризует на сколько замедлитель при торможении дифференцирует скорости скатывающихся отцепов и т. д.
Гиперплоскость, разделяющая выделенные классы отцепов, имеет вид:
G (X) = 1,04 де/ + 0,88 Х2 - 0,95 хз - 3,88 х* + 28,52 . (3)
Ее анализ говорит, что наибольший вклад в распознавание ситуации вносит признак **, наименьший - признаки хг и х3.
Проверка адекватности соотношения (3) по данным таблицы 1 дает следующие результаты: вероятность правильности распознавания ситуации, не требующей торможения, примерно равна 0,87, а ситуации, требующей торможения, - 0,78, что хорошо согласуется с «качеством» исходных данных, представленных для обучения советчика: высокая степень пересечения классов (см. табл. 2).
Вычисленные вероятности не следует рассматривать как итоговые показатели качества функционирования автомата-советчика, так при импульсном торможении ошибка классификатора на одном шаге немедленно компенсируется его действиями на следующем.
Замечания
1 Обучение автомата-советчика следует делать для каждого замедлителя в отдельности. Этим можно учесть разброс их параметров и особенности потока отцепов, направляемого на соответствующий путь.
2 Обучение автомата-советчика следует организовать в текущем режиме: «старые» данные последовательно заменяются «новыми» и коэффициенты решающего правила (3) перерассчитываются. Эта процедура учтет нестационарность процесса: изменение погодных условий, износ замедлителя, изменение структуры потока отцепов.
1 Лябах Н.Н., Шабельников А.Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: учебник. - Ростов н/Д, 2002. - 283 с.
2 Расчеты проводились по программе, написанной на Visual Basic Application.
