Purpose. The aim of this research work is to develop an intelligent technology for determination of the optimal route of freight trains administration on the basis of the technical and technological parameters. This will allow receiving the operational informed decisions by the station duty officer regarding to the train operation execution within the railway station. Metodology. The main elements of the research are the technical and technological parameters of the train station during the train operation. The methods of neural networks in order to form the self-teaching automated system were put in the basis of the generated model of train operation execution. Findings. The presented model of train operation execution at the railway station is realized on the basis of artificial neural networks using learning algorithm with a «teacher» in Matlab environment. The Matlab is also used for the immediate implementation of the intelligent automated control system of the train operation designed for the integration into the automated workplace of the duty station officer. The developed system is also useful to integrate on workplace of the traffic controller. This proposal is viable in case of the availability of centralized traffic control on the separate section of railway track. Originality. The model of train station operation during the train operation execution with elements of artificial intelligence was formed. It allows providing informed decisions to the station duty officer concerning a choice of rational and a safe option of reception and non-stop run of the trains with the ability of self-learning and adaptation to changing conditions. This condition is achieved by the principles of the neural network functioning. Practical value. The model of the intelligent system management of the process control for determining the optimal route receptionfor different categories of trains was formed.In the operational mode it offers the possibility to the station duty officer or the traffic controller to determine the appropriate park (receiving, sending, transit one) and efficient reception way or handling one on condition of train safety control. The cardinal difference of this technology from the existing ones is the possibility to adapt the model to changing conditions. It means that in case of a situation that had not been encountered previously the model will calculate the most efficient way of train operation execution.

    Цель. Данная научная работа направлена на формирование интеллектуальной технологии определения рационального пути приема грузовых поездов на основе технико-технологичных параметров. Это, в свою очередь позволит дежурному по станции получать оперативные, обоснованные решения касательно выполнения поездной работы в границах железнодорожной станции. Методика. В качестве основных элементов исследования выступают технико-технологические параметры железнодорожной станции при выполнении поездной работы. В основу сформированной модели выполнения поездной работы положены методы нейронных сетей, которые позволяют сформировать самообучающуюся автоматизированную систему. Результаты. Представленная модель выполнения поездной работы железнодорожной станции реализована на основе искусственных нейронных сетей при использовании алгоритма обучения «с учителем» в среде Matlab. Среда Matlab также использована для непосредственной реализации интеллектуальной автоматизированной системы управления поездной работой предназначенной для интегрирования в автоматизированное рабочее место дежурного по станции. Разработанную систему также целесообразно интегрировать на автоматизированное рабочее место поездного диспетчера. Данное предложение целесообразно при условии наличия диспетчерской централизации на определенном участке железнодорожного пути. Научная новизна. В результате исследования сформирована модель технологии работы железнодорожной станции при выполнении поездной работы с элементами искусственного интеллекта. Модель позволяет предоставлять обоснованные решения дежурному по станции касательно выбора рационального и безопасного варианта приема и безостановочного пропуска поездов с возможностью самообучения и приспособления к изменяющимся условиям. Это условие достигается за счет принципов функционирования нейронной сети. Практическая значимость. Сформированная автором модель интеллектуальной системы управления процессом определения рационального пути приема поездов различных категорий в оперативном режиме предоставляет возможность дежурному по станции или поездному диспетчеру определить соответствующий парк (приема, отправления, транзитный) и целесообразный путь приема или пропуска при условии обеспечения безопасности движения. Кардинальным отличием данной технологии от существующих является возможность приспособления модели к изменяющимся условиям эксплуатации. Это означает, что в случае появления ранее не возникающей ситуации, модель рассчитает наиболее рациональный вариант выполнения поездной работы.

    Мета. Дана наукова робота спрямована на формування інтелектуальної технології визначення раціональної колії прийому вантажних поїздів на основі техніко-технологічних параметрів, яка дозволить черговому по станції отримувати оперативні, обґрунтовані рішення щодо виконання поїзної роботи в межах залізничної станції. Методика. В якості основних елементів дослідження виступають техніко-технологічні параметри залізничної станції при виконанні поїзної роботи. В основу сформованої моделі виконання поїзної роботи покладено методи нейронних мереж, які дозволяють сформувати автоматизовану систему, котра може «самостійно навчатися». Результати. Представлена модель щодо виконання поїзної роботи на залізничній станції реалізована на основі штучних нейронних мереж при використанні алгоритму навчання «з вчителем» в середовищі Matlab. Середовище Matlab також використане для безпосередньої реалізації інтелектуальної автоматизованої системи управління поїзною роботою призначеною для інтегрування в автоматизоване робоче місце чергового по станції. Розроблену систему також доцільно інтегрувати на автоматизоване робоче місце поїзного диспетчера. Дана пропозиція доцільна за умови наявності диспетчерської централізації на певній дільниці залізничної колії. Наукова новизна. В результаті дослідження сформована модель технології роботи залізничної станції при виконанні поїзної роботи з елементами штучного інтелекту. Модель дозволяє надавати обґрунтовані рішення черговому по станції щодо вибору раціонального та безпечного варіанта прийому й беззупинного пропуску поїздів і з можливістю самонавчання та пристосування до мінливих умов. Ця умова досягається за рахунок принципів функціонування нейронної мережі. Практична значимість. Сформована автором модель інтелектуальної системи управління процесом визначення раціональної колії прийому поїздів різних категорій в оперативному режимі надає можливість черговому по станції визначити відповідний парк (прийому, відправлення, транзитний) і раціональну колію прийому або пропуску за умови забезпечення безпеки руху. Кардинальною відмінністю даної технології від існуючих є можливість пристосування моделі до мінливих умов експлуатації. Це означає, що у разі появи ситуації, що раніше не виникала, модель розрахує найбільш раціональний варіант виконання поїзної роботи.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    INTELLECTUAL MODEL FORMATION OF RAILWAY STATION WORK DURING THE TRAIN OPERATION EXECUTION.
    ФОРМИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ СТАНЦИИ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ПОЕЗДНОЙ РАБОТЫ.
    ФОРМУВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ МОДЕЛІ ФУНКЦІОНУВАННЯ ЗАЛІЗНИЧНОЇ СТАНЦІЇ ПІД ЧАС ВИКОНАННЯ ПОЇЗНОЇ РОБОТИ


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2015-02-26


    Anmerkungen:

    Science and Transport Progress ; No. 1(55) (2015); 43-53



    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Russisch