Применение искусственных нейронных сетей в оперативном управлении движением поездов

Библиографический список

1. Руководство по проектированию городских улиц и дорог / Центр. НИ и проектный институт по градостроительству Госграж-данстроя. - М.: Стройиздат, 1980. - 221 с.

2. Руководство по оценке пропускной способности автомобильных дорог: Минавтодор РСФСР. - М.: Транспорт, 1982. - 88 с.

3. Хейт Ф.А. Математическая теория транспортного потока / Ф.А.Хейт; пер. с англ. - М.: Мир, 1966. - 226 с.

4. Сильянов В.В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения / В.В.Сильянов. - М.: Транспорт, 1977. - 303 с.

5. Клинковштейн Г.И. Организация дорожного движения: учебник для вузов / Г.И.Клинковштейн, М.Б.Афанасьев. - М.: Транспорт, 2001. - 250 с.

6. Живоглядов В.Г. Теория движения транспортных и пешеходных потоков / В.Г.Живоглядов. - Ростов-на-Дону: Известия вузов. Сев.-Кав. регион, 2005. - 1082 с.

7. Нехай К.Х. О теоретических принципах разработки оптимальных схем организации и управления дорожным движением на примере г. Краснодара / К.Х.Нехай, В.Г.Живоглядов // Известия вузов. Сев.-Кавк. регион. Технические науки. - 2003. - №3 (131). - С. 65-67.

УДК 621

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ОПЕРАТИВНОМ УПРАВЛЕНИИ ДВИЖЕНИЕМ ПОЕЗДОВ

А.В.Лебедев1

Читинский информационно-вычислительный центр Забайкальской железной дороги, 672000, г. Чита, ул. Бутина, 1-а.

Рассмотрен вопрос применения нейронных сетей в системе поддержки принятия решения при оперативном управлении движением поездов. Ил. 1

Ключевые слова: иерархия управления, нейронная сеть, график движения.

APPLICATION OF MAN-MADE NEURON NETS IN TRAIN OPERATION ON-LINE CONTROL A.V. Lebedev

Chita data-processing center of Zabaikalskaya railway 1-a Butin St., Chita, 672000

The author considers the question of application of neuron nets in the decision-making support system under train operation on-line control. 1 figure.

Key words: hierarchy controls, neuron net, train schedule.

Создание математической модели железной дороги - небывалое по своей трудоемкости занятие. Огромное количество объектов, растянутое более чем на 85 тыс. км, более 3 тыс. поездов и сотни тысяч вагонов, постоянно изменяющих своё состояние. Разработка, а уж тем более оптимизация такого рода - задача почти нереальная. Поэтому исторически сложилась иерархическая система управления, позволяющая значительно сократить количество управляющих элементов (рисунок).

Управление йороэи (ДцуП) Отделение dapomi (ЦУМ?}

Иерархия управления

Использование такой системы сводит всю железную дорогу к 68 отделениям, которые, в свою очередь, разбиваются почти на 500 поездных участков. Тем не менее, управление двухсоткилометровым участком не сужает количество задач, решаемых поездным дис-

петчером: эффективное использование локомотивов, минимизация пробега порожних вагонов, своевременная передача составов на стыках участков, исключение простоя локомотивов и локомотивных бригад -это далеко не полный перечень обязанностей ДНЦ. Кроме того, в условиях формирования рынка железнодорожных перевозок, особое внимание должно уделяться экономическим аспектам, учитывающим вид и задержку груза, энергозатратам на перевозку, своевременному ТО поездов и вагонов.

С введением иерархии Центр Управления перевозками - Дорожный Центр Управления Перевозками - Центр Управления Местной Работы с поездного диспетчера в значительной степени снята задача управления местной работой станции. Однако для эффективного управления движением, учитывающего не только технические, но и экономические критерии, необходима разработка нового программно-технического комплекса, тесно переплетающегося с такими системами, как СИРИУС, ГИД Урал-ВНИИЖТ, САИ ПС и АСОУП. Основные задачи, лежащие в основе данной системы - это своевременное информирование диспетчера об отклонениях в работе на участке и формирование предложения выхода из сло-

1Лебедев Алексей Владимирович, аспирант, тел.: (30-22) 214-508, e-mail: av_lebedev@.inbox.ru Lebedev Alexey Vladimirovich, a post graduate, tel.: (30-22) 214-508, e-mail: av_lebedev@.inbox.ru

жившейся ситуации. Не секрет, что управление осуществляется не только диспетчерами-экспертами, но и новичками, поэтому в сложных ситуациях всегда следует учитывать человеческий фактор. Программный комплекс должен учитывать характеристики участков, обладать способностью к обучению и накоплению опыта, быть универсальным для внедрения его на всю сеть железных дорог. Основными причинами ввода комплекса являются: недостаточная квалификация персонала, отсутствие единой системы взаимодействия существующих АРМ, неэффективное сменносу-точное и текущее планирование, несбалансированное сообщение между службами, несоблюдение плана формирования поездов, неоптимальные приемы работы, нарушение технологических процессов.

При разработке модели оперативного управления приходится иметь дело с огромным количеством инструкций, руководств и методик, выраженных как в виде четких формулировок, формул и правил, так и в виде тяжело формализуемых логических выражений. Ввиду огромной размерности системы и условий постоянной неопределенности, попытка построения строгой математической модели заходит в тупик. На помощь приходит опыт построения экспертных систем, базирующихся на базе нечеткой логики и нейронных систем. Опыт эксплуатации систем, использующих теорию искусственного интеллекта, не плохо зарекомендовал себя в таких странах, как Япония, Германия и др.

За всю историю развития теории автоматического управления, уже достаточно немолодую, разработано довольно мало методов и найдено не так много решений задач данного типа. Основной принцип построения таких систем -нечеткие правила, описывающие работу эксперта-диспетчера, управляющего движением, и построение на базе этих правил системы поддержки принятия решения. Кроме того, при выборе в качестве основы модели нейронной сети возможно получение благоприятного решения в случаях, не предусмотренных правилами. При использовании СППР возможно пересечение различных методов управления, включающих в себя задачи оперативного управления: своевременное выполнение графика движения, исключение принятия диспетчерского решения в последний момент, т.к. существенно увеличивается горизонт управления, планирование передачи составов и локомотивов на стыках участков. Это позволит спрогнозировать на перспективу цели и задачи перевозочного процесса, снизить стоимость всех оперативных мероприятий, уменьшить риски. Применение нейросетевого подхода в разработке модуля принятия решения позволит заложить в систему параллельность решения задач, способность к постоянному обучению, ассоциативности, обобщению и абстрагированию, а, следовательно, улучшенной адаптации и точности принимаемого решения.

Нейронные сети - одна из лучших систем управления динамическими моделями, которые трудно поддаются формализации. Очень большой сложностью при конструировании нейросети является задача выбора и представления входных и выходных параметров, составляющих исходную ситуацию, обычно представленных в виде чисел с плавающей точкой в диапазоне [0..1]. Однако данные предметной области час-

то имеют другое кодирование, это могут быть числа из совершенно другого диапазона, символьные строки, даты, т.е. данные о проблемной ситуации могут быть как количественными, так и качественными. Следовательно, конструируя нейросеть, необходимо выделить основные события, составляющие исходную ситуацию, а также необходимо определить понятие самой «ситуации», выделив и систематизировав все показатели и характеристики: максимальное количество поездов, следующих через перегон в разных направлениях, допустимые интервалы следования, типы поездов, различные сочетания этих типов, установленные скорости движения допустимые отклонения, разрешенные остановки, длина составов и т.д. Необходимо разработать способ отображения ситуации на входном слое нейросети.

Далее следует выделить эталонные ситуации, сопоставить им графики движения и найти оптимальное решение для каждой проблемы. Затем составить набор обучающих пар «вход-выход» нейросети и на полученном обучающем множестве произвести так называемое «обучение с учителем».

Одним из ключевых моментов для решения задачи с применением нейросетевых алгоритмов является выбор топологии сети. От этого выбора зависит сходимость расчёта нейросети, её устойчивость и адекватность находимых решений, а значит, и вся работа в целом. Для выбора топологии необходимо определиться с моделью нейрона, активационной функцией и методами расчёта.

Для разработки системы управления движением поездов необходимо рассмотреть методы, которыми сможет пользоваться программный комплекс с целью изменения состояния системы. Так как за основу управления на железной дороге выбрано строгое соблюдение графика движения, то основной задачей нейросетевой СППР будет обнаружение, предсказание и устранение нарушений расписания следования.

Заранее стоит оговориться, что эффективность любой системы зависит от количества вариантов методов, заложенных в неё. Оперативные регулировочные приемы, осуществляемые диспетчерами, могут быть предупредительными и последующими, компенсаторными, применяемыми в обычной эксплуатационной обстановке и в особых условиях. Приемы диспетчерского регулирования на участках и в узлах объединены в следующие группы: / по повышению участковой скорости движения; / по повышению перерабатывающей способности и

ритмичности работы технических станций; / по ускорению продвижения вагонов и доставки груза;

/ по улучшению использования локомотива; / приемы, осуществляемые в особых условиях (предоставление «окон» для ремонтно-строительных работ, затруднения в работе и т.п.). Такое разделение является условным, т.к. большинство приемов, в конечном счете, приводят к ускорению продвижения вагонопотоков и доставки грузов. Объединение в группы выполняется по принципу достижения ближайшей цели.

Нейросеть позволит нам перейти от статистики экспертной системы к динамике, позволяющей по лю-

бой случайной ситуации получить ответ на вопрос, какой график в большей степени соответствует данной ситуации. Однако таким образом нельзя исключить аварии, т.е. на этом анализ не заканчивается. Необходимо использование всей информации нейросети.

Во-первых, сравнение величины возбуждения нейрона выходного слоя (пусть и максимальной) по предъявленной ситуации с величиной возбуждения этого нейрона по эталону может свидетельствовать о достоверности полученного ответа. Если разница лежит в пределах экспериментально установленной точности, то ответ найден. Если же точность недостаточна, то можно построить приоритетный ряд, выделив нейроны выходного слоя с ближайшими величинами возбуждения. Эти величины возбуждения нейронов образуют веса, которые необходимо учесть при использовании графиков, соответствующих этим нейронам.

Во-вторых, должна быть решена проблема формирования усредненного графика по нескольким графикам с их весами, где основные элементы сместятся в некоторые промежуточные положения. Только тщательное экспериментальное исследование даст ответ на вопрос о возможности и конкретной практической применимости такого решения проблемы.

В-третьих, система должна владеть всем спектром приемов управления движением, которые применяются человеком: скоростное подталкивание опаздывающих поездов или применение кратной тяги для ускорения их продвижения, сокращение станционных интервалов, уплотнение пакетов поездов путем сокращения межпоездных интервалов, недопущение одновременного нахождения тяжеловесных поездов на «тяжелых» элементах пути в пределах одной фидерной зоны и т.д.

Затем проводится анализ загруженности участка, с учетом зависимости интенсивности и плотности потока поездов. Действия диспетчерского персонала должны зависеть от режима поездной работы:

1) Нормальный режим поездной работы характеризуется значениями параметров соответствующих показателям сменно-суточного плана.

2) Нормальный режим поездной работы обеспечивает оптимальное насыщение участков поездами с реализацией максимальных размеров движения и наибольшего объема переработки вагонов, при отсутствии задержек поездов по неприему.

3) Утяжеленный режим характеризуется наличием избытка рабочего парка вагонов, задержками поездов по неприему станциями, но отсутствием составов, оставленных без локомотивов на промежуточных станциях.

4) Тяжелый режим характеризуется еще большими отклонениями от нормативов графика и наличием на промежуточных станциях оставленных без локомотива поездов.

5) Аварийный режим возникает при прекращении движения поездов из-за неисправностей. После ликвидации работа, как правило, ведется в тяжелом и утяжеленном режиме.

Таким образом, устанавливается конечный набор вариантов, что определяет характер задачи как ком-

бинаторский. Далее при оптимизации по заложенным в систему критериям выбирается метод или совокупность методов, наиболее четко подходящих в конкретной ситуации.

На СППР ложится задача по обнаружению, анализу и информированию каждого корректирующего и отменяющего воздействие диспетчера, что должно повысить ответственность работника за своевременность и достоверность вводимой информации. Вся последовательность обрабатываемых сообщений архивируется для последующего анализа своевременности и правильности принятия решения. Разобранная ситуация в свою очередь может быть добавлена в базу знаний, что в последующем позволит избежать повторения ошибки, а также выявлять факты скрытия нарушения графика движения и искажения показателей эксплуатационной работы.

В зависимости от количества обрабатываемой информации зависит точность выбора метода интеллектуальной системой. Для этого необходима тесная интеграция с АСУ и АРМ владеющих информацией о типе и назначении груза, состоянии локомотива и его последнем ТО, общем весе состава, типе используемой тяги и т.д. Расширение интеллектуальной возможности реализуется путем добавления нейронов в входной и скрытые слои, где дополнительный нейрон входного слоя будет нести новую информацию, а скрытые - ее влияние на тип принимаемого решения.

Переход на укрупненные диспетчерские участки, организация дорожных центров управления существенно увеличили качество управления поездопотока-ми на направлениях, но в то же время из-за приоритетности работы с транзитными поездами диспетчер оказался оторванным от местной работы. Подвод поездов и своевременный развоз местного груза - две существенно ослабленные задачи, роль которых должна быть учтена в новой системе.

Эффективность разрабатываемой модели напрямую зависит от:

/ количества критериев, заранее закладываемых в систему;

/ уровня «правильности» обучающих пар «ситуация

- решение»; / объема обучающего множества; / приоритетности влияния критериев друг на друга; / достоверности и своевременности входной информации.

Интеллектуальная информационная система такого уровня будет участвовать не только в оперативном устранении аварийных ситуаций, но и в планировании прогнозного и вариантного графиков движения. Ограничения правил технической эксплуатации железных дорог и инструкций по движению поездов и маневровой работе, заложенных в систему оперативного управления, не позволят диспетчеру принять решение в разрез с оптимальной и безопасной работой.

Тем не менее, для разработки и внедрения такой системы необходим пересмотр нормативно-технической базы, регламентирующей работу оперативно-диспетчерского персонала по всей вертикали управления, устранение «черных дыр» вводом в эксплуатацию дополнительных устройств СЦБ, разработка технических мероприятий, направленных на увели-

чение достоверности информации, получаемой «с колеса», повышение роли графика движения на основе построения в оперативном режиме плана графика пропуска поездов и графика оборота локомотивов, разработка регламента взаимодействия служб перевозок и дорожных центров фирменного транспортного обслуживания, проведение анализа и построение на его основе соотношений «технический критерий - экономическая целесообразность».

Появление на рынке грузовых перевозок многочисленных компаний операторов и собственников подвижного состава настоятельно требует перестройки системы организации эксплуатационной работы

железных дорог, применения новых подходов к организации перевозочного процесса. Разрабатываемый комплексный научный проект (КНП-1) «Оптимизация управления перевозочным процессом на основе экономических критериев » подразумевает переход на новый уровень отношений со всеми участниками перевозочного процесса. Создание эффективной системы управления перевозками, переход на управление перевозочным процессом, учитывающий экономические критерии, позволят не только оптимизировать оперативное управление железнодорожным транспортом, но и существенно повысить конкурентоспособность ОАО «РЖД» в условиях рыночной экономики.

УДК 621.879

АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ПЕРЕВОЗОЧНОГО ПРОЦЕССА

В.В.Макаров1, М.В.Белков2

Иркутский государственный университет путей сообщения, 664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15

Проведен факторный анализ сбоев в работе электровозов грузового движения серии ВЛ85 и ВЛ80р (приписки Красноярской, Восточно-Сибирской, Забайкальской железных дорог) на полигоне ВСЖД Тайшет - Петровский завод. Рассмотрена корреляционная связь между количеством задержек поездов и отцепок электровозов от массы поезда.

Ил. 3. Табл. 3. Библиогр. 3 назв.

Ключевые слова: концепции развития локомотивного хозяйства ОАО «РЖД», надежность перевозочного процесса, надежность локомотива, масса поезда, влияние массы поезда на надежность перевозочного процесса.

THE ANALYSIS OF SAFETY OF TRANSPORTATION V.V.Makarov, M.V. Belkov

Irkutsk State University of Railway Engineering 15 Chernishevsky St., Irkutsk, 664074.

The authors present a factorial analysis of fails in the operation of freight electric locomotives of the series VL85 and VL80r (of Krasnoyarskaya, East Siberian, Zabaikalskaya Railways registration) on the ground of East Siberian Railway Taishet- Petrovsky plant. The authors consider a correlation between the amount of train delays and releases of electric locomotives from the train mass. 3 figures. 3 tables. 3 sources.

Key words: conceptions of development of the locomotive economy of Public Corporation "Russian Railways", safety of transportation, locomotive reliability, train mass, influence of train mass on safety of transportation.

Программой структурной реформы на железнодорожном транспорте, утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 18 мая 2001 года № 384, определены основные принципы проведения структурных преобразований и развития конкуренции в сфере предоставления услуг локомотивной тяги и ремонта тягового подвижного состава.

Разработка и реализация концепции развития локомотивного хозяйства ОАО «РЖД», предоставляющего услуги локомотивной тяги, ремонт и содержание локомотивов, должна обеспечивать активную позицию компании на транспортном рынке и достижение целей, поставленных в стратегической программе развития ОАО «РЖД» [1]:

- увеличение масштаба транспортного бизнеса;

- повышение производственно-экономической эффективности;

- повышение качества перевозочной работы и безопасности перевозок;

- повышение финансовой устойчивости.

Для достижения указанных целей необходимо решить следующие основные задачи:

- повышение эффективности работы локомотивного хозяйства;

- повышение инвестиционной привлекательности локомотивного хозяйства;

- обеспечение лидирующего положения на рынке транспортных услуг;

1 Макаров Виктор Васильевич, кандидат технических наук, доцент, проректор по учебной работе, тел.: 63-83-06, e-mail: mvv@irgups.irk.ru.

Makarov Victor Vasiljevich, a candidate of technical sciences, a senior lecturer, a vice rector on educational work, tel.: 63-83-06, email: mvv@irgups.irk.ru.

2Белков Максим Валерьевич, аспирант, тел.: 72-16-79, e-mail: bmv1982@mail.ru. Belkov Maxim Valerjevich, a post graduate, tel.: 72-16-79, e-mail: bmv1982@mail.ru.