WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Полученные зависимости позволяют ввести следующие характеристики системы: наиболее вероятное число заявок и среднее число заявок в системе в момент времени t; вероятность превышения заданного числа заявок в системе и т. д.

Анализ СМО с регулярными потоками. Регулярность потоков СМО, заключающаяся в том, что интервалы между поступлениями заявок и длительности их обслуживания известны (не случайны) заранее. Если (или ) постоянны, то имеем регулярные, равномерные потоки СМО. Регулярность работы сортировочного процесса, желаемое свойство систем автоматизации.

Рассмотрены СМО, характеризующиеся равномерным регулярным входным потоком с 1 и регулярным обслуживанием с 2. Если 1 > 2, то существует стационарный режим, при котором очередь отсутствует.

Исследуем переходной процесс исчезновения очереди. Если перед началом обслуживания имеется очередь длиной nоч, то для ее компенсации требуется время 2 nоч. Так как входной поток присутствует, то резерв времени на «очередников» образуется за счет разности 1 - 2, возникаемой от каждой пары вошедшей и вышедшей заявки. Таким образом, следует обслужить 2 nоч / (1 - 2) заявок, чтобы набрать необходимый резерв времени. То есть, очередь исчезнет через период времени:

,

который является также длительностью переходного периода.

Пусть в начальный момент времени t = 0 в очереди было n(0) заявок. Число заявок в очереди n(t) через время t рассчитывается следующим образом. Поступивших заявок в систему –, «ушедших» из системы –, следовательно, очередь уменьшилась на величину n = nу - nп. Тогда n(t)=n(0) – n. Знак означает целое число от деления числа a на число b.

Если 1 < 2, то дефицит времени накапливается с интенсивностью.

Моделирование сортировочного процесса с помощью СеМО. Процесс расформирования состава на сортировочной горке содержит три стадии обслуживания, описываемые соответственно тремя СМО: СМО1, СМО2 и СМО3, на каждой из которых производится обслуживание по определенным правилам (рис.3). СМО1 моделирует надвиг состава на горку, СМО2 – это собственно роспуск состава и СМО3 – нормализация результатов роспуска в парке формирования (ПФ). В нашем случае с вероятностью P01=1 состав подается на пути надвига. С вероятностью P12=1 выполняется проведение операции в СМО1 — состав надвигается на горку. После этого с вероятностью P23=1- р осуществляется обработка в СМО2 — роспуск. При нерасцепе отцепов осуществляется повторная обработка в СМО2 с вероятностью р. После завершения роспуска осуществляется анализ результатов в СМО3, и в случае положительного исхода заявка покидает сеть (состав с территории СГ переходит в парк отправления (ПО)). В противном случае часть состава (отцепы с нарушенным режимом скатывания) подается на повторное обслуживание в СМО2. Обслуживание может быть выполнено повторно в СМО3 с вероятностью н — нормализация маневровыми перестановками отцепов в ПФ.

Аналитически СеМО задаются матрицей вида (1). Сеть, описываемая (1), включает K штук элементарных СМО и один источник заявок. Заявки, выходящие из i-й системы с вероятностью Pij поступают в систему j (j=1,..., K) или покидают систему (j=0). Из источника непосредственно в j-ю систему заявки поступают с вероятностью P0j.

Рис. 3. Пример замкнутой СеМО.

Матрицу вероятностей поступления требований в сеть, выхода из нее и перехода из одной системы в другую называют матрицей передач:

. (1)

В нашем случае, очевидно, в этой матрице следует считать, что Pii = 0. Матрица передач стохастическая и удовлетворяет требованиям:

0 Pij 1, i = 0, 1,..., К. (2)

Матрица передач для нашей сети имеет вид:

, (3)

где – вероятность того, что состав безошибочно пройдет сортировочную горку, р – вероятность нерасцепа, н – вероятность нормализации без роспуска.

Важной характеристикой сети СМО является среднее время пребывания в ней заявки. Доказано, что общая интенсивность 0 распределяется между подсистемами СеМО с долями, равными, откуда следует, что общее время tСеМО нахождения заявки в системе является взвешенной суммой с теми же коэффициентами, т. е.

где – среднее время нахождения заявки в i-й СМО системы.

С помощью представленной модели можно рассчитать среднее время нахождения заявки в СеМО, которое при заданных начальных условиях: 0=3, =0,7, р=0,1, н=0,2, = 0,3 ч., = 0,2 ч., = 0,1 ч., составило— 0,7 часа.

В третьей главе даны результаты разработки системы мониторинга КГ. Разработка осуществлена по следующим направлениям: алгоритмы и логика функционирования средств мониторинга, выбор и разработка структуры технических средств, разработка человеко-машинного интерфейса и эргономики средств отображения информации, виды и методы оповещения персонала. Логика функционирования средств мониторинга рассмотрена на примере КГ. Информационные потоки, средства их генерации, доставки, и хранения имеют многослойную структуру, условно разделенную на два уровня – линейный и внешний. Объектами мониторинга и контроля линейного уровня являются горочные устройства железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) — тензометрические весомеры, датчики счета осей (ДСО), радиотехнические датчики свободности путевых участков, блоки управления и электроприводы горочных стрелок, аппаратура контроля заполнения путей сортировочного парка, вагонные замедлители, питающие установки напольных и постовых устройств ЖАТ, компрессорные установки и агрегаты компрессорной станции. Источниками контрольной и диагностической информации, передаваемой в системы автоматизации, являются контроллеры и блоки управления напольными устройствами, контрольные реле схем управления средствами централизации и механизации СГ. Основой информационной составляющей средств мониторинга являются данные, поступающие от контроллеров и преобразователей сигналов напольных устройств. На их базе, с учетом технологической и конструктивной составляющих, строится функциональная модель работы СГ в непрерывной пространственно-временной среде. Одним из основных параметров динамической модели СГ являются данные о скорости скатывания отцепов и её производных. Разработана и внедрена в практику технология определения скростных характеристик по проходу каждой оси отцепа, позволившая построить динамическую модель для любой подвижной единицы с заранее неизвестными параметрами тележек и базы.

На рис. 4 представлена эпюра сигналов ДСО, в результате обработки которых ПК ГАЦ определяет параметры скорости движения отцепа. По первой оси определяется значение скорости, по разнице скоростей первой и второй оси – ускорение, по разнице ускорений при проходе третьей оси – приращение ускорения. При этом используется классическая формула:, где: S – расстояние, а t – время следования оси между центрами чувствительных элементов ДСО.

Рис. 4. Эпюра сигналов ДСО с привязкой к физическим размерам измерительной головки и сравнение данных скоростемера с мгновенными скоростями каждой оси

Время t определяется по формуле:, где: t1 – область наезда оси; t2 – область схода оси.

Достоверность определения мгновенной скорости отцепа зависит от точности измерения длительностей сигналов и снижается при возрастании скорости проследования оси.

Разработана структурная схема средств мониторинга технологического процесса роспуска составов и взаимодействия с системами ТДМ внешнего уровня.

Разработан метод отображения технологических объектов СГ в виде «активных экранов». Предложена компоновка элементов и эргономика оперативно-технологических «окон» АРМов дежурного по горке и операторов. Представлены варианты предоставления информационных ресурсов в виде табло коллективного пользования и оперативно-диспетчерского оборудования горочного пульта, обеспечивающих мониторинг ситуаций и управление системами автоматизации роспуска составов на сортировочных горках.

Четвертая глава посвящена прикладным аспектам исследования и внедрения.

  1. Разработан комплекс технических решений, обеспечивающих мониторинг и автоматизированное управление технологическим процессом расформирования составов на сортировочных горках различной мощности.
  2. Разработана методика определения заданных скоростей движения отцепов с целью обеспечения безопасного соударения и реализации нормативных параметров накопления вагонов в сортировочном парке. Данная методика включает алгоритм контроля соответствия расчётных значений условиям роспуска.

Для парковой тормозной позиции с известными характеристиками вагонных замедлителей и стандартным профилем пути при расчёте учитываются следующие параметры: x1 – весовая категория отцепа, измеряемая с дискретностью в 20 тонн; x2 – длина отцепа в вагонах; x3 – ходовые свойства, идентифицируемые по пятибалльной оценке: 1 – очень плохой бегун, 2 – плохой бегун, 3 – средний бегун, 4 – хороший бегун, 5 – отличный бегун; x4 – расстояние в метрах до точки прицеливания.

Функция зависимости начальной расчётной скорости (Vр) отцепа весом x1, длиной x2, ходовыми свойствами x3, на участке длиной x4 принята в следующем виде:

. (4)

Как правило, при нахождении Vр обращаются к помощи эксперта, который опираясь на свой многолетний опыт работы, исходя из полученных значений х1, х2, х3, х4 может определить начальную скорость, с которой необходимо выпустить отцеп, чтобы обеспечить безопасное соударение вагонов в парке. Различные эксперты имеют разный опыт и этим обеспечивается настройка модели под конкретного специалиста.

В процессе роспуска для различных отцепов параметры х1, х2, х3, х4 будут меняться, соответственно будет меняться и начальная скорость Vр.

При полном доверии к мнению эксперта, для определения весовых коэффициентов необходимо минимизировать сумму квадратов отклонений результатов вычислений от значений, выданных экспертом, то есть минимизировать следующий критерий:

(5)

Данный критерий есть квадратичная функция неизвестных параметров. Находим их из условия:

(6)

Решая данную систему линейных алгебраических уравнений, получим точку, в которой производная принимает минимальное значение. При этом нет необходимости проверять полученную критическую точку на наличие экстремума, так как функция имеет параболический вид с ветвями, обращенными в область положительных значений.

В конкретном случае2 были взята репрезентативная выборка отцепов и получена система уравнений:

,

откуда следует: а1=-0,161; а2=0,0063; а3=0,413; а4=0,0019;

Теперь формула вычисления Vр принимает вид:

(7)

По дополнительным данным была дана оценка модели по формуле:

. (8)

В рассматриваемом примере, что составляет 5% от среднего значения. Разработан алгоритм коррекции решающего правила, который в данном случае позволил снизить ошибку до, что составляет 3% от среднего значения. В результате получена более точная формула:

.

Для осуществления последующей адаптации к меняющимся условиям внешней среды роспуска — погода, профиль и т.п., необходим критерий оценки адекватности расчётов реальным результатам накопления в сортировочном парке.

Критерием оценки качества работы сортировочной горки является коэффициент заполнения путей сортировочного парка, рассчитанный по результатам роспуска состава. Этот коэффициент для каждого пути сортировочного парка рассчитывается по формуле:, где: — длина пути, занятая вагонами без учёта межвагонных промежутков; — длина пути, занятая вагонами с учётом межвагонных промежутков.

Качество заполнения путей сортировочного парка определено в техническом задании на системы автоматизации управления прицельным торможением и равно 3м на один условный вагон – 14,5 м. Коэффициент заполнения равен:

.

При значительных отклонениях начальных скоростей отцепов от требуемых в изменившихся внешних условиях роспуска мы будем наблюдать отклонение коэффициента заполнения путей от заданного. При этом от роспуска к роспуску значения не должны изменяться более чем на 0,1.

Для обеспечения необходимого диапазона погрешности выберем среднюю точку в диапазоне от 0,8 до 1 — 0,9 и будем после каждого роспуска определять и контролировать коэффициент заполнения по каждому пути сортировочного парка.

При превышении данного значения необходимо уточнение исходных данных системы линейных алгебраических уравнений, решая которую получим новые весовые коэффициенты, соответствующие изменившимся условиям роспуска.

Корректировка коэффициентов осуществляется отдельно по каждому пути сортировочного парка с учётом свободного пробега отцепа до соударения во всём диапазоне длины. Обучающая выборка параметров должна постоянно пополняться в процессе роспуска составов. При этом длина выборки не меняется, а необходимое число устаревших по времени параметров при пополнении удаляется. Таким образом, обеспечивается постоянная готовность выборки к обучению.

В заключении диссертации сформулированы основные результаты работы. Дано краткое описание задач, функций, технического исполнения комплекса контроля и диагностики станционного устройства, обеспечивающего мониторинг процесса роспуска составов в системе управления сортировочной горкой.

Pages:     | 1 | 2 || 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»