WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

Трояновский Яцек

ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ  ИНФОРМАЦИОННОГО И МАТЕМАТИЧЕСКОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ

АВТОМАТИЗИРОВАННОГО  УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ СУДОВ НА ВНУТРЕННИХ ВОДНЫХ ПУТЯХ

                               Специальность:

05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

       

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Санкт-Петербург

2009 г.

Работа выполнена в Северо-Западном государственном заочном техническом университете (Санкт-Петербург).

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор Арефьев Игорь Борисович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Денисов Анатолий Алексеевич

доктор технических наук, профессор Сахаров Владимир Васильевич

доктор технических наук, профессор Семёнова Елена Георгиевна

Ведущая организация:

ОАО «Научно-производственная фирма  Меридиан» (С-Петербург)

  Защита состоится «22» октября  2009г. в 14 часов в ауд. 235 на заседании диссертационного совета Д 223.009.03 при Санкт-Петербургском государственном университете водных коммуникаций по адресу:

198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская,  д.  5 / 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан «.......»...............................2009 г.

Учёный секретарь

диссертационного совета Д 223.009.03

кандидат технических наук,

доцент                                                       Барщевский Е.Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

       

Актуальность темы исследования. Вступление Польши в Европейский Союз представляет вызов для нашего внутреннего водного транспорта. С запада к Одре подходят два канала, а именно:

1. Канал Одра-Хавеля, являющийся сообщением Щецин - Берлин,

2. Канал Одра-Шпрее, соединяющий Силезию с Берлином.

       Каналы соединяют Одру с системой внутренних водных путей Франции, Люксембурга, Бельгии, Голландии и Германии на западе и Швейцарии и Чехии на юге. С севера Одра соединяется с Балтийским морем.

       В восточном направлении Одра через Варту и Быдгощский канал сообщается с системой водных путей бассейна Вислы. Через Вислу и Буг польская сеть водных путей сообщается с водными путями России, Украины и Белоруссии. В северном направлении через Вислинский Залив есть сообщение с портом Калининград и с водными путями Литвы и Белоруссии.

       Польша имеет сеть водных путей как в направлении север-юг, так и восток-запад. В связи с вышеуказанным мы должны включиться в европейскую систему внутренних водных путей как транзитная страна.

       Улучшение условий судоходства в нижнем течении Одры, особенно на участке Канал Хавеля – Портовый Комплекс Щецин Свиноустье создаст шанс роста перевозок в международном сообщении таких массовых грузов, как: каменный уголь, дробленые материалы, цемент и удобрения, и прежде всего сверхгабаритных грузов и контейнерных перевозок.

       Соединение портового комплекса Щецин-Свиноустье с системой внутренних водных путей Западной Европы, а особенно сообщение с Берлином, позволит увеличить количество грузов, перевозимых морским путем и по внутренним водным путям.

       Модернизация нижнего отрезка Одры приведет к:

- созданию международных взаимных уступок по пользованию водными путями,

- улучшению параметров водного пути, чтобы они соответствовали международным требованиям,

- улучшению навигационных условий,

- улучшению транспортных функций путем удлинения водных путей, используемых как для перевозок внутри страны, так и в международных перевозках, улучшению функционирования верфей и речных портов.        

Конечно, решение указанных задач возможно лишь на пути использования современных и перспективных решений в классах таких структур, как "Речные информационные службы" (РИС) и "Системы управления движением судов" (СУДС) или "Автоматизированные системы управления движением судов" (ACУДС) на ВВП. Согласно установившейся  в последние годы терминологии указанные системы могут рассматриваться либо как варианты реализации, в целом, или подсистемы, в частности, класса "Корпоративных речных информационных систем" (КРИС).

В связи с изложенным ЦЕЛЬЮ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ является теоретическое обобщение         и решение крупной научно-технической проблемы по повышению эффективности управления судоходством  на внутренних водных путях (ВВП) Польши на основе создания единого методологического подхода по разработке информационного и математического обеспечения систем автоматизированного управления судов в районе Нижней Одры.

Для достижения сформулированной цели в работе поставлены, обоснованы и решены следующие задачи:

1.Выполнен анализ современных системных основ создания и информационного обеспечения в корпоративных речных информационных системах, реализуемых на базе речных информационных служб, призванных обеспечить эффективное управление судоходством на внутренних водных путях Польши. При этом учтен существующий отечественный и мировой, преимущественно Европейский, опыт создания СУДС и АСУДС на внутренних водных путях при логико-информационном синтезе Западно-Поморской  региональной системы вообще,  и ее важнейшей составляющей – системы в районе Нижней Одры, в частности.        

2.Разработана концепция построения АСУ ДС в районе водных путей и судоходства Нижней Одры как организационном, так и технологическом аспектах.

       3.Предложены структурные решения, математическое и алгоритмическое обеспечение, а также методики решения многопараметрических стохастических задач, оптимизирующих структуру важнейшей подсистемы мониторинга и управления – автоматизированной идентификационной системы. Найдены аналитические решения для определения оптимального радиуса действия береговой базовой станции АИС с учетом влияния на судовые транспортеры помех в информационных каналах, взаимного перемещения судов относительно базовых станций и заграждающего рельефа.

       4.Сформулированы концептуальные основы моделирования и построения наблюдателей для информационного обеспечения судовых систем управления режимами движения судов на внутренних водных путях, в том числе оценки параметров моделей судовых динамических систем, построения статического фильтра Калмана и модели оценивания динамического подвижного объекта в турбулентной среде, основ синтеза наблюдателей для информационного обеспечения судовых систем управления и их оптимизации.

       5.Разработан комплекс решений по математическому сопровождению программно – целевого управления река – море политранспортным узлом. На основании системного подхода к анализу процесса функционирования политранспортного узла доказана необходимость использования таких математических моделей как статической модели с накопителем без внутренней структуры, модели с накопителем по приоритетам вывоза груза, модели с накопителем ограниченной мощности. Методом главных компонент и кластерным анализом корректно решена задача идентификации река – море порта по объему и номенклатуре обрабатываемых грузов.

       6.Предложены решения по информационно-статистическим методам анализа информационных потоков в политранспортном узле и по алгоритмам управления такими потоками в автоматизированной системе управления река – море политранспортного узла.

Методы исследования. Общетеоретический базой проводимого исследования  служат методы системного инженерно – кибернетического анализа, теория функционального анализа, кластерного анализа, линейных и нелинейных дифференциальных уравнений, теории случайных процессов и статистических решений, теории массового обслуживания, методы моделирования на ЭВМ.

Научная новизна. В результате проведенных исследований осуществлено теоретическое, экспериментальное и модельно – предсказательное обоснование и решение ключевых задач проблемы по повышению безопасности и эффективности управления судоходством на внутренних водных путях Польши на основе создания автоматизированных систем управления движением судов речной информационной службы района Нижней Одры, включая река-море политранспортный узел порта Щецин.

       Основные новые научные результаты, полученные в работе и выносимые на защиту:

  1. Методология построения высокоэффективной Западно-Поморской региональной информационной системы, вообще, и ее важнейшей составляющей – речной информационной системы в районе Нижней Одры, в частности на основе современного системного подхода к структурной, информационной, алгоритмической и объектно-ориентированной реализации и новых информационных технологий для создания и исследования сложных организационно-технических комплексов и систем в данной предметной области.
  2. Методика синтеза логико-информационной модели и структуры автоматизированной системы управления движением судов в районе внутренних водных путей и судоходства Нижней Одры.
  3. Методика синтеза структуры важнейшей системы мониторинга и управления АСУДС – автоматизированной идентификационной системы района  Нижней Одры, топология которой учитывает вероятностные модели информационного канала, процесса перемещения судового транспондера относительно базовой береговой станции и заграждающего рельефа в УКВ диапазоне радиоволн.
  4. Комплекс решений по моделированию и построению наблюдателей для информационного обеспечения судовых систем управления режимами движения судов на ВВП.
  5. Комплекс решений по математическому сопровождению программно- целевого управления река-море политранспортным узлом, базирующихся на статических моделях с накопителем без внутренней структуры, с накопителем по приоритетам вывоза груза и с накопителем ограниченной мощности.
  6. Методика и алгоритмы статического анализа информационных потоков в политранспортном река-море узле и алгоритмы управления такими потоками в АСУ ТУ.

Практическая ценность работы заключается в том, что созданы методология и инструментарий для разработки и внедрения на ВВП Польши высокоэффективной автоматизированной системы управления движением судов в районе Нижней Одры, соединяющей ВВП Германии (Одра-Хавель) до река-море политранспортного узла Щецин.

Предлагаемый в работе комплекс моделей, алгоритмов, программ и рекомендаций позволяет сформулировать решения по топологической структуре высоко эффективной современной системы мониторинга и управления в структуре АСУ ДС – автоматизированной идентификационной системы, по выбору эффективного режима движения судов на ВВП и по эффективному использованию в транспортном процессе возможностей река – море политранспортного узла Щецин.

Результаты работы нашли внедрение в Региональном управлении водного хозяйства (г.Щецин), Объединении «Transbode», в учебном процессе СЗТУ, что подтверждается соответствующими  актами.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на Российских и Международных конференциях и семинарах, на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и заседаниях кафедр Государственной Морской академии Польши (г.Щецин), Санкт-Петербургского Государственного университета водных коммуникаций, Северо-Западного государственного заочного технического университета в 2000 2006 гг.

Публикации. Содержание и основные результаты диссертации изложены в четырёх монографиях, 8 работах в рекомендованных ВАК РФ изданиях, 19 научно-технических статьях, отчётах по НИР.

Структура и объем работы. Диссертация представлена в форме рукописи, состоящей из введения, пяти глав и заключения. Общий объем работы составляет 281 страницу, в том числе 34 рисунка, 17 таблиц и списка использованных источников (литературы) из 117 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе выполнен анализ современных основ создания информационного обеспечения в корпоративных речных информационных системах, реализуемых на базе Речных информационных служб, призванных обеспечить управление судоходством на ВВП Польши.

Выполнен анализ существующего отечественного и мирового, преимущественно, Европейского опыта создания систем управления движением судов на внутренних водных путях. Отмечены особенности при возможном построении Западно-Поморской региональной системы, вообще, и ее составляющей – системы в районе Нижней Одры, в частности.

В результате исследования деятельности РИС определено, что основным инструментом, обеспечивающим ее функционирование, является автоматизированная система управления движением судов (АСУ ДС), которая имеет в своем составе необходимый набор информационных и технических служб, каждая из которых решает свою специальную задачу по обеспечению судоходства на ВВП. Структура АСУ ДС представлена на рис.1.

Концепция развития телекоммуникационной инфраструктуры и создание на ее основе современной АСУДС имеет целью:

- повышение безопасности судоходства и, как следствие, снижение рисков страховых компаний и страховых платежей судовладельцев, что позволит вернуть инвестиции в создание связной инфраструктуры;

- развитие береговых систем связи, обеспечивающих как адекватность реакции служб спасения на аварийные ситуации во всем бассейне Нижней Одры, так и реализующие потребность административных органов, населения и бизнес-структур в современных телекоммуникационных услугах.

При рассмотрении структуры АСУДС следует учесть то обстоятельство, что район устья Одры в течении последующих более десяти лет имеет большие шансы развития перевозки товаров внутренним водным транспортом. В связи с вышеуказанным следует внедрить современную систему не только контроля и управления движением судов РИС (система VTMIS), но также создать базу данных, обуславливающих развитие судоходной логистики транспорта.

В рамках создаваемой системы целесообразно использовать существующую VTMS Щецин-Свиноустье, в особенности ее базу данных и технические решения.

Как отмечено выше, основной задачей системы АСУДС(VTS) является улучшение безопасности судоходства, равномерности движения одиночных объектов и охрана внешней среды на исследуемой акватории. Условием реализации основных задач, задаваемых системе, является:
       - введение соответствующего количества соединенных между собой прибрежных станций;

- обеспечение систем связи в сообщениях станции – баржи и баржи в радиусе действия системы.

Эксплуатируемые в настоящее время плавающие объекты внутреннего водного транспорта имеют на своих бортах только радар и радиотелефон УКВ. Отсутствуют также навигационные карты на внутренние воды.

В ближайшие годы арматоры введут современные транспортные одиночные объекты, а администрация должна ввести системы управления и регулирования движением судов АСУДС(VTMS).

В связи с вышеуказанным следует оснастить суда электронными навигационными картами ECDIS, приемниками системы DGPS и транспордерами AIS. Это позволит актуализировать данные о движении почти в реальном времени, а также передавать данные другим судам и системам VTS.

Развитие судоходства на Одре связывается также с развитием соответствующей базы данных, созданной как центр логистики. Основная база данных должна содержать информацию на тему:

- польских и европейских портов;

- грузов;

- судов;

- предвидимых и текущих судоходных обусловленностей.

База данных предоставит также возможность взаимодействия операторов речной системы VTMS с внешними пользователями:

- управлением Внутреннего Судоходства в Щецине;

- окружной Дирекцией Водного Хозяйства,

- пограничной охраной,

- таможней,

- службами охраны внешней среды,

- арматорами и владельцами судов,

- агентствами, обслуживающими суда,

- гидрометеорологическими службами.

Проектируемая речная система VTMS должна войти в состав более широкой Западно-Поморской Региональной Системы, созданной на базе:

-VTMS Щецин-Свиноустье;

-VTMS Речная Щецин-Канал Одра-Хавеля,

-VTMS Речная-Канал Одра-Хавеля.

       Объединение систем море-река такого рода вызовет создание быстрого и четкого транспортного коридора, позволяющего обеспечить сообщение:

-балтийских стран,

-польских и немецких регионов бассейна Одры,

-западно-европейских стран, объединенных системой рек и каналов с Одрой.

       В рамках Региональной Системы следует создать центр в Щецине, оснащенный соответствующей базой данных, позволяющей обеспечить организацию системы надзора и управления движением судов и барж на участке Поморский Залив – Свиноустье – Щецин – Берлин и создание банка данных, относящихся к складированию грузов в морских и речных портах.

       Одновременно в базу данных должна передаваться информация, относящаяся к месту стоянки судов и барж, ожидающих найма. Таким образом, информация, связанная с управлением движением одиночных объектов, одновременно использовать бы для организации водного транспорта на большой территории западной и центральной Европы.

       Таким образом, концепция построения АСУДС(VTMS) в заданном регионе Нижней Одры должна учитывать:

  1. Проектные решения и технические средства, отвечающие всей специфике судоходства региона, с оборудованием АСУДС речного района Щецина, в составе которого целесообразно предусмотреть Речной Региональной спасательно-координационный центр, а также оборудованием вторичной АСУДС в начале рассматриваемого района (на 667,0 км реки Одры при входе в канал Одра-Хавеля);
  2. Необходимость внедрения современной эффективной системы мониторинга и управления на основе Автоматизированных идентификационных подсистем в составе каждой АСУДС, c оборудованием соответствующих речных базовых станций и судовых транспондеров;
  3. Вся рассматриваемая акватория должна быть перекрыта УКВ-радиосвязью. При этом должно быть предусмотрено создание трех радиосетей:

1 – радиосеть: канал бедствия, срочности и безопасности;

2 – радиосеть: каналы диспетчерских служб (как правило, в симплексном режиме);

3 – радиосеть: каналы радиопроводной технологической и коммерческой радиосвязи (дуплексные).

  1. На наиболее сложных для судоходства участках, где необходимо диспетчерское регулирование движения флота, целесообразно использовать радиолокационные методы контроля акватории;
  2. Для автоматизации процесса передачи навигационной информации следует организовать передающую станцию системы “Навтекс”.

В главе 1 структура АСУДС  рассмотрена применительно к району Нижней Одры как в организационном, так и в технологическом аспектах.

На рис.1 приведена структура СУДС с организационной точки зрения. Рассматриваемая СУДС района Нижней Одры входит в состав Речных информационных служб Поморской Региональной системы. Основными взаимодействующими структурами являются речные районы судоходства “Одра-Хавель” и “Щецин”, с включением в составе последнего главной диспетчерской службы района Нижняя Одра и Речного Регионального спасательно-координационного центра (РРСКЦ “Щецин”).

Основными подчиненными структурами СУДС являются:

- Зона управления судоходством на речной акватории Щецина;

- Зона управления судоходством на реке Одра;

- Зона управления судоходством на входе в канал Одра-Хавель.

На рис.2 приведена структура СУДС с технологической точки зрения. СУДС в целом следует рассматривать как одну из речных информационных служб, входящих в комплекс таких служб Поморской Региональной системы.

Основными технологическими подсистемами СУДС являются:

  • подсистема коммуникаций;
  • база данных СУДС;
  • подсистема наблюдения и контроля (видео- и радиолокационного);
  • подсистема УКВ-радиосвязи;
  • подсистема АИС;
  • Речной Региональный спасательно-координационный центр;
  • береговая передающая станция НАВТЕКС;        

Особое место среди этих технологических подсистем занимают подсистема коммуникаций и политранспортные узлы.

Подсистема коммуникаций является основной и связующим звеном для остальных подсистем. Назначение подсистемы состоит в организации

пучка стандартных каналов связи, используемых для обмена информацией всех видов между остальными подсистемами. Циркуляция потоков информации в ней для обсуждаемой системы представлена на рис.3.

       Как видно из рис.3 Речной и Морской центры “Щецин” входят в состав так называемого политранспортного узла Щецин. Исследование сущности информационного и алгоритмического обеспечения подобных узлов составляет предмет рассмотрения глав 4, 5.

Проанализированы здесь важнейшие структурные особенности подсистемы наблюдения и контроля.

В рамках подсистемы наблюдения было предложено проведение постоянного мониторинга всей акватории. Наблюдения должны были включать территорию, охваченную надзором путем применения радарных станций, камер промышленного телевидения, а также средств радиосвязи.

В системах мониторинга используется также информация из разных источников, позволяющих определить предвидение движения судов, навигационных опасностей, состояния знаков навигационного ограждения, а также других, которые могут быть интересными для пользователей системы. Мониторинг движения судов предоставляет также проверку того, соблюдает ли суда правила безопасности и соблюдают ли они соответствующие предписания и правила.

Подсистема является основным источником информации о навигационной обстановке в зоне действия СУДС и должна выполнять следующие функции:

  • измерять координаты наблюдаемых радиолокационных целей (РЛЦ);
  • автоматически вырабатывать параметры положения и движения автосопровождаемых РЛЦ;
  • отображать радиолокационную картину и вырабатываемые параметры на экранах видеомониторов в различных режимах;
  • иметь специальные автоматические режимы контроля навигационной обстановки (автозахват РЛЦ на автосопровождение, сигнализация о возникающих опасных ситуациях и т.п.);
  • осуществлять совместную обработку (комплексирование) информации, получаемой от нескольких береговых РЛС и АИС;
  • записывать и хранить радиолокационную информацию (цифрованные радиолокационные сигналы и данные) совместно с аудио информацией в привязке к реальному времени;
  • предоставлять радиолокационную картину (цифрованные радиолокационные сигналы) и вырабатываемые данные дополнительным внутренним и внешним потребителям;
  • вырабатывать предупредительные сигналы о нештатных ситуациях и повреждениях в системе.

Расположение радарных станций. В соответствие с предпосылками проекта речная система VTMS состоит из двух центров:

  • Речного центра VTMS, расположенного в Щецине на острове Зеленом;
  • Речного подцентра VTMS, расположенного около Цедыни при входе в Канал Одра-Хавеля.

Согласно территориальному делению центрам будут передаваться данные в виде докладов и рапортов. Данные о текущей ситуации на реке должны быть принимаемыми в форме донесений от плавающих одиночных объектов, находящихся в данный момент на акватории. Однако основные информации, представляющие движение судов, передаваться с радарных станций, размещенных вдоль течения Одры.

Предлагается установка 6 радарных станций в следующих местах:

Радар А – Речной Центр VTMS на острове Зеленом (км 34        Западной Одры),

Радар В – Прокоп Ключ – Устово (км 730,5 реки Регалицы),

Радар С – окрестности устья Холодного Канала при Электростанции Нижняя Одра КМ 713,2 Восточной Одры),

Радар D – место развилки Одры на Восточную и Западную Одру (км 704, 5 Одры),

Радар Е – башня между местностями Крайник Дольны и Огница (км 694,0 Одры),

Радар F – Подцентр речного VTMS около Цедыни при входе в канал Одра – Хавеля (км 667,0 Одра).

Дальность действия радаров будет покрываться частично с радиусом действия соседних радаров, что допускает бесперебойный и непрерывный процесс отслеживания вдоль всего участка  реки. Следует подчеркнуть, что радарные станции должны быть размещены так, чтобы они обеспечивали:

  • возможность определения места судов с большой точностью, особенно в трудных для навигации местах;
  • достижение максимальных дальностей слежения, не превышающей заложенных точностей.

Используемые на радарных станциях радары должны обеспечивать:

  • точное определение мест одиночных объектов, участвующих в движении, путем обеспечения разрешения по расстоянию в пределах 5-10 м, и азимутального разрешения в пределах 0о15;
  • обнаружение неограниченного количества реальных объектов, таких как суда, баржи, стационарные и плавающие знаки навигационного ограждения.

Размещение телевизионных камер. Дополнительным источником информации должны быть изображения, передаваемые в определенный центр с промышленных телевизионных камер. Камеры должны быть размещены в наиболее невралгических пунктах трассы, в частности там, где работа радаров затруднена из-за проявления так называемых “радарных теней”. Ситуации этого рода проявляются главным образом в районах мостов, излучин и рукавов рек и участков, прикрытых существующей застройкой.

Камеры должны быть приспособлены к работе при условиях слабой освещенности, то есть в ночное время и при выпадении атмосферных осадков.

Телевизионное изображение должно пересылаться в центр VTMS в Щецине или в Подцентр в Цедыни. В случае установки камер на мостах они должны быть установлены с каждой стороны.

Установка 20 камер на мостах, шлюзах и разветвлениях рек и каналов вызвана ограничениями работы радаров, которые запланированы для обслуживания речной системы VTMS, которые не могут быть полностью использованы так, как это имеет место на открытых акваториях.

Специфика внутренних акваторий приводит к тому, что телевизионные камеры должны дополнять радарные системы контроля движения. В проектируемой системе VTMS предусмотрена установка камер в районе Западной Одры, Восточной Одры, Регалицы и Одры. На мостах следует устанавливать по две камеры (с каждой стороны моста).

На рис.6 представлен вариант построения подсистемы наблюдения и контроля.

Подсистема радиолокационного контроля должна содержать следующее оборудование:

В центре управления движением СУДС (“Щецин” или “Одра-Хавель”):

1. Автоматизированное рабочее место операторов (АРМ-О) в составе:

  • несколько операторских рабочих станций (ОРС);
  • электронная картографическая система с базой данных (ЭКС с БД);
  • прибор совместной обработки (ПСО) информации от нескольких источников (радиолокационных модулей, базовых станций АИС);
  • модемы для связи с внешними источниками (или потребителями).

2. Компьютерная система регистрации (КСР) с принтером;

3. Локальный радиолокационный модуль (РЛМ) с прибором сопряжения и контроля (ПСК).

На телеуправляемом радиолокационном посту:

  1. радиолокационный модуль (PЛМ), представляющий собой береговую  адиолокационную станцию;
  • телеуправляемое автоматизированное рабочее место (АРМ-Т) в составе:
  • операторская рабочая станция (ОРС);
  • модем;
  • прибор сопряжения и коммуникации (ПСК), обеспечивающий подключение ОРС к РЛМ.

Полученное радиолокационное изображение должно передаваться в Центр управления движением РИС “Нижняя Одра”.

Подсистема связи и информационный сервис. Подсистема связи должна состоять из сети станций связи, работающих в диапазоне УКВ. Антенны станции должны быть размещены таким образом, чтобы обеспечить полное покрытие территории, на которой действует VTMS.

Применение дифференцированных средств связи предоставляет возможность дополнять данные, получаемые с радаров и камер промышленного телевидения, относящихся к мониторингу движения одиночных объектов. В речной системе VTMS следует установить принцип ведения постоянного радиопрослушивания по ранее установленным каналам УКВ. Связь должна осуществляться на польском языке, а по требованию на английском или немецком языках. Операторы системы VTMS выполняют полный информационный сервис, используя собранную информацию, относящуюся к движению одиночных объектов, и представляемую в графической форме на мониторах электронных карт. Информация передается:

  • по требованию судна;
  • в ситуациях, при которых это кажется необходимым с точки зрения оператора VTMS;
  • регулярно в виде навигационных сообщений.

Целью проведения сервиса, непосредственно связанного с проведением навигации, является предоставление пользователям движения информации, которая облегчит им принятие правильных решений. Важную роль здесь играет система гидрометеорологического прикрытия.

Разработанная система гидрометеорологического прикрытия должна позволять интегрировать погодную информацию, происходящую из разных источников, на посту оператора. Центр надзора за движением судов должен располагать соответствующей программой, позволяющей определить результаты воздействия на суда существующих или прогнозирующих погодных условий.  Определение влияния переменных погодных условий на движение судов имеет существенное значение в районах сужений фарватеров, местах поворотов, мелких акваториях и проявлению ледовых условий. Поэтому в состав системы, кроме описанных источников информации, входит банк данных, в котором должны быть отмечены многолетние результаты замеров направлений и силы ветров, направлений и скоростей действующих течений и многие другие результаты, относящиеся к температуре и ледовым явлениям. Банк данных должен позволять архивировать аварийные ситуации, следующие из воздействия на суда неблагоприятных погодных условий, с целью последующего использования для введения систем предостережений и применения более безопасных решений регулирования движения.

Во второй главе для одной из важнейших подсистем мониторинга и управления АСУДС – автоматизированной идентификационной системы (АИС) впервые внедряемой на ВВП Нижней Одры, исследованы вопросы математического обеспечения построения подсистемы и рассмотрены особенности применения этой технологии для решения задач контроля за местоположением судов и судоходных барж в указанном районе. Исследованы вероятностные характеристики передачи цифровых сообщений АИС в сегмента “судно-берег”. Найдено аналитическое решение для определения оптимального радиуса действия береговой базовой станции АИС при одновременном воздействии трех стохастических факторов: вероятностных характеристик канала связи, случайного перемещения судового транспондера (СТ) относительно базовой береговой станции (БС) и влияния заграждающего рельефа на линии СТ-БС. Оптимальный радиус зоны АИС находится из решения:

(1)

где        Rсред  – среднее расстояние между корреспондентами (далее в тексте и в отдельных формулах обозначаем Rсред  как R).

В настоящем разделе ограничимся частным, но весьма распространенным на практике случаем, когда дополнительное кодирование отсутствует и в качестве Pош.экв выступает Pош – различные модификации выражений для полной вероятности ошибки поэлементного приема дискретных, в том числе цифровых, сообщений. Поскольку обычно Pош (Rсред) имеет монотонный характер, то задача (1) сводится к отысканию такого граничного значения радиуса зоны АИС, когда имеет место:

(2)

где Ртреб 10-4 – требуемая вероятность ошибки.

Таблица 1. Основные параметры БС и СТ АИС

Наименование параметра

Значение параметра

Нижнее

Верхнее

Канал АИС1(87 канал УКВ МПС)

161,975 мГц

161,975 мГц

Канал АИС2(88 канал УКВ МПС)

162,025 мГц

162,025 мГц

Региональный канал АИС (рекомендация МСЭ)

156,025 мГц

162,025 мГц

Разнос частот между каналами

12,5 кГц

25,o кГц

Полоса пропускания канала

12,5 кГц

25, 0 кГц

Выходная мощность передатчика

2,0 Вт

12,5 Вт

Чувствительность приемника при полосе пропускания канал 12,5 кГц

92

98

Скорость передачи

9600 бит/с

9600 бит/с

Модуляция

FM/GMSK (частотная/Гауссова

модуляция, адаптивная манипуляция)

Рассмотрим конкретные, имеющие самостоятельное значение, примеры решения (2). При этом основное внимание уделено получившей наибольшее распространение в УКВ радиосетях частотной манипуляции, использующей ортогональные в усиленном смысле простые сигналы двух частот (см.табл.1).

При некогерентном приеме ЧМ сигналов выражения для полной вероятности ошибки поэлементного приема имеет вид:

(3)

(4)

параметр канала радиосвязи, определяющий его потенциальные возможности без учета случайного расстояния между корреспондентами, Рш – мощность шумов в информационной полосе частот на выходе линейной части приемника. Для (3) возможны два способа решения в (2) – графоаналитический и аналитический. При графо-аналитическом решении по выражению для вероятности ошибки строится соответствующая кривая Pош(R), а затем на требуемом уровне Ртреб проводится горизонталь, точка пересечения которой с кривой и определяет величину Rоптсред.

Для иллюстрации этого на рис.4 по (3) построены зависимости вероятности ошибки Pош от R[км]:

Тогда для Ртреб = 10-2, соответственно, имеем решения:

       

       Для Pтреб=10-4 получим:

       

       При аналитическом решении (2) совместно с (3) имеем

(5)

Это соотношение при Pтреб=10-2, 10-4 приводит к аналогичным для Rсредопт численным решениям.

       Поскольку (3) определяет потенциальную помехоустойчивость некогерентного приема двоичной ЧМ последовательности, то и найденные решения для Rсредопт определяют потенциально достижимые для указанных радиотрасс размеры оптимальных зон АИС.

       При работе системы радиосвязи на реальных рельефах местности выражение для вероятности ошибки при некогерентном поэлементном приеме ЧМ – сигналов можно представить в виде:

(6)

где   –- параметр, характеризующий форму препятствий, Kо=R1/Rсред- отношение расстояний до препятствия и между корреспондентами, bэ-радиус сферы, аппроксимирующей реальное препятствие. Тогда для любых Ртреб=[10-210-4] имеет место существенное снижение радиуса зоны базовой станции АИС. Например,  преграды высотой 40 м посреди трассы (K0=0,5) снижает до 10,3 км. Приближение преграды к передатчику (K0=0,25) уменьшаетдо 9,4 км.

Аналитическое решение (2) с учетом (6) приводит к результату:

(7)

При оптимизации параметров зон береговых станций АИС принципиально важно рассмотреть случай, когда перемещение корреспондентов (судовых транспондеров) относительно базовой станции носит случайный характер. При исследовании этой ситуации рассмотрим два поддиапазона УКВ: УКВ морской подвижной службы и “речной” УКВ. Для УКВ МПС выберем частоту АИС1 (161,975 мГц, =1,852 м).  (8)

Для “речного” УКВ – 50-й канал (300, 475 мГц, =0,998 м). (9)

Для анализа выберем наиболее распространенный случай модели максвелловского закона плотности вероятности распределения расстояния R между корреспондентами (судовыми транспондерами) и базовыми станциями АИС. Тогда для ситуации “ровной поверхности” и отсутствия взаимных помех вероятность ошибки при передаче элементов цифрового сигнала направления “судно-берег” определяется выражением:

(10)

где W(R) – определено соотношением:

(11)

(12)

Подставляя (11) и (5) в (10) и, интегрируя, и имеем:

(13)

или

(14)

Для численного интегрирования в (14) в качестве примера были приняты следующие значения параметров радиолинии:

G1=G2=1, 1= 2=0,9, h1=10м, h2=40м, PU1=10Вт, =1,852 м, при двух вариантах

  Рпр.мин.=1·10-12Вт, 2,5·10-12Вт                                (15)

Примеры расчета для этих параметров даны на рис.5. Результаты показали, что наличие перемещения судового транспондера относительно ВС существенно сказывается на уменьшении радиуса зоны АИС.

Соотношения (5), (7), (14) и других позволяют установить четкую зависимость оптимального радиуса зоны береговой базовой станции АИС

от других основных параметров радиоканала, заграждающего рельефа, процесса случайного перемещения на линии БС-СТ в каналах как без замираний, так и с замираниями.

Так, наличие в канале релеевских замираний дополнительно уменьшает оптимальный радиус в число раз

(16)

Численные значения (16) для различных величин Ртреб представлены в Таблице 2.

Таблица 2. Численные значения коэффициента

                                               

Ртреб

10-1

10-2

10-3

10-4

10-5

10-6

1,2556

1,8897

2,9934

4,9220

8,24494

13,9713

       Третья глава диссертации посвящена концептуальным основам моделирования и построения оценивателей и наблюдателей для информационного обеспечения систем управления режимами движения судов. Предложены рациональные схемы построения наблюдателей для синтеза оптимальных систем управления режимами движения судов и представлены результаты моделирования, определена концепция оценки параметров моделей судовых динамических систем, разработан рекурсивный метод оценки и рассмотрены его приложения для идентификации параметров судовых автоматизированных комплексов. Представлена концепция статического фильтра Калмана в моделях оценивания параметров и состояния динамического подвижного объекта в турбулентном потоке, рассмотрены фундаментальные положения синтеза наблюдателей и оценивателей, предназначенных для проектирования регуляторов выхода при наличии шумов на входе объекта и в канале измерений. Методологические принципы построения наблюдателей применены в системах управления судами и судовых гироскопических системах, являющихся датчиками информации для авторулевых.

       Процесс фильтрации анализируется в виде обобщенной задачи наблюдения. При этом фильтр Калмана имеет ту же структуру, что и структура наблюдателя. Различие между ними состоит в том, что коэффициент передачи фильтра является оптимальным относительно заданных статических свойств случайных возмущений и ошибок измерений. Такими случайными возмущениями являются ветер и волнение водной поверхности, воздействующие на корпус судна во время движения и влияющие на режимы работы судовой энергетической установки и системы рулевого управления. Моделирование судовых систем управления в реальном масштабе времени условно подразделено на шесть ступеней: сбор данных, сетевые топологические вычисления, анализ наблюдаемости, оценка состояния, обработка “плохих” данных, идентификация параметров сигналов и управляемых объектов по экспериментальным данным.

       Для класса моделей в форме разностных уравнений

(17)

(r – целые числа на множестве [1,k]) разработан рекурсивный метод оценивания и рассмотрены его приложения для идентификации параметров судовых динамических систем, где и – оцениваемые коэффициенты.

       Фильтр Калмана конструируется в виде динамической системы с переменным матричным коэффициентом усиления, величина которого зависит от точности текущих значений и уровня шумов измерений. Дискретный вариант фильтра основан на рекуррентных соотношениях, выполняемых согласно алгоритму, что создает удобства для его реализации на ЭВМ. Поскольку параметры Калмана изменяются во времени, то критерий качества (минимум среднеквадратической ошибки оценивания) минимизируется как в установившихся, так и в переходных режимах. Оптимальная оценка относительно наблюдений является  линейной. Вследствие линейности фильтра, корреляционная матрица ошибок фильтрации не зависит от наблюдений. Она может быть вычислена заранее как матричный коэффициент усиления фильтра. Алгоритм фильтрации пригоден к использованию как в одноканальных, так и в многоканальных системах.

       В случае  концептуально строгой постановки задачи фильтрации, должны составляться стохастические дифференциалы Ито, поскольку белый шум с непрерывным временем представляется “чистой” идеализацией, и как в математическом, так и физическом смыслах можно говорить лишь о существовании его интеграла, то есть винеровского процесса.

       Для синтеза фильтра Калмана-Бьюси с использованием моделей, построенных на обыкновенных дифференциальных уравнениях и сигналах в форме белых шумов, введены допущения, позволяющие упростить задачу.

       Предполагается, что управляемый объект описывается с помощью стохастических уравнений динамики

= A + B u(t)+G w(t)

(18)

y(t) = C х(t) + v(t)

(19)

c вектором состояния , входом и измеряемым выходом . Сигнал w(t) – неизвестный случайный сигнал, воздействующий на объект. В приложении к модели судна этот сигнал может характеризовать воздействие на управляемый объект ветра, волнения водной поверхности, а также не учитываемые в процессе моделирования высокочастотные составляющие динамических уравнений. Сигнал v(t) представляет собой неизвестный случайный процесс, вызванный сенсорными свойствами измерителей текущих переменных состояния и выхода. Поскольку (18) представляет собой динамическую модель, на которую воздействует шум, состояние х(t), а также выход y(t) являются, в свою очередь, также случайными процессами. Начальное условие x(0), шум процесса w(t), шум измерения v(t) точно неизвестны. Поэтому на практике следует руководствоваться некоторыми концептуальными положениями об их общих характеристиках. Используя концептуальный подход, следует далее формализовать эти положения и сформулировать в их терминах требования к рассчитываемой системе управления. Резонно предположить, что x(0), w(t) и v(t) взаимно ортогональны. На основании опыта можно получить среднее значение и ковариацию РО, то есть

                          (20)

Предположение о том, что w(t) и v(t) являются белым шумом, может быть в некоторых случаях ослаблено. Воздействия волн и ветра на корпус судна имеют ограниченный спектр, и, следовательно, w(t) не является белым шумом. Поэтому необходимо идентифицировать параметры динамической системы, преобразовывающей входной сигнал в виде белого шума n(t) в сигнал w(t), адекватно отражающей процесс воздействия помехи на объект.

       Для восстановления вектора состояния по вектору выхода в стохастической системе, функционирующей во внешней среде, применен динамический наблюдатель:

       

       Изменяющаяся во времени функция есть оценка состояния, а функция , равная

(23)

является оценкой выхода y(t) (представляющей собой условное среднее, полученное по предшествующим измерениям).

       Матрица коэффициентов оценивателя L обеспечивает оптимальную оценку вектора состояния при наличии шумом w(t) и v(t). Ошибка оценивателя определяется как разность сигналов

(24)

       Дифференциальное уравнение для расчета ковариационной матрицы имеет вид:

(25)

       Решение (25) находится при условии Р(0) = Р0 – ковариационной матрице начального состояния, характеризующей неопределенность в оценке . Ковариация Р есть мера неопределенности оценивания.

       В работе показано, что учет ограничений  на вектор управления и состояния в судовых дискретных апериодических системах методологически может быть выполнен с помощью вычислительных процедур, основанных на псевдоинверсии Мура – Пенроуза. Дискретная модель судна как объекта управления представлена в виде

хd(k+1) = Adхd(k) + Вdu(k), k0

(26)

где        хd – (nх1) – мерный вектор состояния;

         u(k) – последовательность управления для k=0,1,…..N-1, (Nn);

       Ad, Вd – матрицы соответствующих размерностей.

Согласно принципу Заде, дискретные управления u(k) обеспечивают переход системы из начального состояния хd(0) в конечное хd(N) за конечное число шагов, не меньше n. Вектор выхода получен с помощью уравнения:

y(k) = Cd хd(k)

(27)

где        y(k) – (mх1) – вектор, причем m < n.

Матрица Сd имеет полный ранг m и представляется в виде двух блоков: несингулярной (m х m) – матрицы С1 и (m х (n-m)) – матрицы С2:

                                Cd=[C1C2].                                               (28)

       Условие (28) позволяет преобразовать исходную систему (26)(27) к канонической форме:

               

x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)

(29)

y(k) = Cx(k)

(30)

где

 

 

Преобразование переменных состояния выполняется с помощью матрицы Tpr, которую можно получить, используя, соответственно, матрицы достижимости для исходной системы

и системы в канонической форме

       Преобразующая матрица Tpr находится по формуле

                        Тpr = РdP-1                              (31)

       Для системы (29), (30) можно синтезировать дискретный наблюдатель, структура которого дает возможность значительно уменьшить объем вычислений, необходимых для решения матричного уравнения

                        TA – FT = HC                                (32)

являющегося условием Луенбергера для построения наблюдателя F.

       Наблюдатель представляется динамической системой

z(k+1) = Fz(k) + B1v(k)

где Т – матрица Луенбергера, получаемая путем решения уравнения (32). Вектор управления наблюдателя является суммой сигналов:

                              v(k) = Hy(k) + Gu(k),                        (33)

причем матрицы G = T*B, B1 = I

       Чтобы синтезировать наблюдатель, необходимо А предварительно разделить на блоки:

где пара блоков (А4, А2) наблюдаема.

       Наблюдатель размерности (n-m)х(n-m) для систем высокого порядка с числом измеряемых координат “m”, подчиняющихся условию 2m<n, может быть определен с помощью уравнения Р. Сильвестера

T2A4-F4T2=H4A2

       Отметим, что, выбрав F4 и H4, мы можем использовать матрицу Луенбергера T2 размерности mх(n-m) как инварианту и предложить эффективный алгоритм для решения (31). Объем и сложность вычислений уменьшаются за счет низкой размерности F4 и H4.

       Синтез дискретного наблюдателя для системы управления судном выполнен по алгоритму, обеспечивающему минимум энергии на управление:

S=[Adn-1 Вd ,Adn-2Вd, ….., AdВd],

W = (S*S`) *S,

       Наблюдатель синтезирован для системы при следующих данных:

Вd=[-0.0046819 -0.00015864 0.05], Dd=[0].

       Число шагов N=43. Вектор начальных условий х1(0) = [0  -0.35  0]T, вектор конечного состояния Х1(43) = [0  0  0 ]T.

       Матрицы А и Tpr:

Элементы наблюдателя (уравнения (31) и (32)):

Матрицы Г и М21 для оценки переменных состояния:

       На рис.6 приведены графики переходного процесса в системе управления с наблюдателем. Переменные состояния на первых трех шагах не приводятся. Переходный процесс в наблюдателе завершается за пять шагов. Высокое быстродействие обеспечивается за счет нулевых собственных значений F.

       Методология построения наблюдателя для гирокомпаса представлена в приложении к классу непрерывных систем. В работе фактически использован математический датчик переменных состояния прибора, выполненный в виде динамического наблюдателя минимальной размерности.

         Модель представлена уравнениями прецессионного движения гирокомпаса, снабженного для погашения собственных колебаний успокоителем:

Рис.6. Переходный процесс в дискретной системе управления судном с наблюдателем (шаг дискретности 0,1 с.)

(34)

Здесь – угол поворота гирокомпаса в азимуте; – угол наклона зеркала жидкости в гидравлическом успокоителе над плоскостью экватора гиросферы; H – результирующий собственный момент гироскопов, установленных в гиросфере; lP – cтатический момент гиросферы; U – угловая скорость суточного вращения земного шара; – широта места расположения судна с гирокомпасом; Fо – параметр, характеризующимй запаздывание в перетекании жидкости в гидравлическом успокоителе; – параметр, меньший единицы. Через (t) обозначена добавочная обобщенная сила, которая, согласно теории гирокомпасов, представляет собой момент относительно восточного диаметра гиросферы, используемый для ускоренного приведения гирокомпаса в меридиан.

       В результате получим модель в векторно-матричной форме:

                         (35)

где y(t) = [y1, y2, y3]T, В = [ 1 0 0 ]T,

       Приведение гирокомпаса в меридиан считается завершенным, если y1=y2=y3= 0

       Для решения задачи о наблюдателе приняты следующие значения параметров, входящих в матрицу А:

К2=1.5392110-6 с-2; =0.38; F = 1.5 10-3 с-1; Ucos= 4.11368 10-5 с-1

Рассмотрим свободные движения гирокомпаса при следующих начальных отклонениях:

y1(0)= 0.3; y2(0)=0.004; y3(0)=0.004.

Элементы матриц А и В:

a11=0;  a12=3741.686E-05; a13=2319.8554E-05;

a21=-41.1368E-06;  a22=0; a23=0;

a31=0;  a32=-1.5E-03;  a33=-1.5E-03;

b1=-1; b2= 0;  b3= 0.

Вектор выхода yu(t) формируется с помощью матрицы С=[0 0 1]

yu(t)= C y(t),

(36)

Для стационарной системы при отсутствии сигнала управления (q(t) = 0), с учетом, синтезируется наблюдатель

                                                                               

= Fz(t) + G yu(t)= Fz(t) + G C  y(t)=

Fz(t) + D y(t),

(37)

где F и D – матрицы соответствующих размерностей.

Условия Луенбергера с матрицей преобразования Т

ТА – FT = D

  (38)

Наблюдение обеспечивается для всех t при выполнении условия

z(t) = T y(t),

(39)

если z(0) =  T y(0). В случае z(0) T y(0) условие (39) выполняется по завершении переходного процесса в наблюдателе, независимо от сигнала управления, поскольку

z(t) = T y(t) + eFt[z(0) - T y(0)],

(40)

Cобственные значения F выбираются таким образом, чтобы F была гурвицевой матрицей, и матричный экспоненциал eFt уменьшался существенно быстрее, чем eАt

Матрица F формируется с помощью уравнения

                                 F = A – D = A - GC                       (41)

где G = [ g1 g 2 g 3]T представляет собой вектор – столбец. Поэтому

(42)

Собственные значения матрицы А

eig (A) = 1.0 E – 003

-0.3088 + 0.9481 i

-0.3088-0.9481 i

-0.8842

где

Собственные значения F совпадают с корнями характеристического уравнения

(43)

После подстановки численных значений коэффициентов в (43) получим

3 - 2(1.510-3 - g3) +  (1.539210-6-1.510-3g2) +

+(8.773010-10+1.539210-6  g3+6.1706 10-8g1) = 0

Выберем собственные значения матрицы F равными

1=-0.006,

2=-0.009,

3=-0.010.

Коэффициенты полинома det(I–F)=3+a12+a2+a3, соответствующего приведенным выше i, равны:

ao=1.0; a1=2.5 10-2; a2=2.0410-2;  a3=5.410-2;    с одинаковыми степенями получим (в формате “format long”).

  1. 1.510-3 10-2;

g3=0.0235;

2. 1.5392 10-2; 10-4

g2=-0.13497386666667;

3. g3=8.15090349242363

Для моделирования использована обобщенная система дифференциальных уравнений, состоящая из четырех блоков, с вектором состояния где первые три координаты – переменные состояния системы (35), а вторые – переменные состояния наблюдателя (37):

Обобщенная система

                                       (44)

решается с помощью функций MatLAB, предназначенных для интегрирования дифференциальных уравнений (рис.7).

Рис.7.Переходный процесс в обобщенной системе «гирокомпас- наблюдатель»

Интегрирование выполнено при следующих данных: начальном времени t0=0, конечном времени – tfinal=4000. Как отмечено выше, при выборе начальных условий для наблюдаемой системы, согласно работе Я.Н.Ройтенберга, приняты y1(0) = 0.3, y2(0) =  y3(0)= 0.004. Начальные условия для наблюдателя приняты неравными начальным условиям системы: y4(0) = -0.3, y5(0) = -0.001;  y6(0)= -0.001. Таким образом, в начальный момент моделирования переменные состояния системы и наблюдателя не должны совпадать. По завершении процесса вычислений выполнено построение графиков. Для удобства изображения переменные y1 (t) и y4 (t) масштабируются с помощью поэлементного умножения векторов на коэффициент 0.01. Кроме того, для проверки процедуры синтеза наблюдателя введены матрицы А,G, С, предусмотрено вычисление F и определение ее спектра.

В четвертой главе разработаны методы математического сопровождения программно-целевого управления река-море политранспортным узлом. Показано, что такие транспортные узлы должны создаваться и управляться как большие сложные системы. Это предполагает широкое внедрение программно-целевого подхода с использованием методов, ориентированных на учет фактора неопределенности, возрастания числа альтернативных средств достижения цели, необходимость координации и увязки комплекса работ, обеспечивающих достижение глобальной цели и др. Показано, что для решения такой проблемной управленческой задачи может быть использован метод главных компонент. В связи с этим, в работе произведена постановка и решение задачи идентификации река-море политранспортных узлов региона по номенклатуре и объему грузоперевозок. Постановка задачи осуществлена с учетом многообразия свойств объектов и многовариантностью возможных решений задачи. Поставленная задача решалась с помощью метода главных компонент и кластерного анализа. Результаты этого анализа позволили определить основные факторы, определяющие вклад каждой оценки в общее развитие объектов с точки зрения принимаемых решений. Так, например, на основании статистических данных Таблицы 3 и проведенного анализа по четырем портам (Гданьск, Гдыня, Щецин и Свиноустье) выявлено, что наибольшей информативностью (~73%) обладают первые две компоненты, характеризующие перевалку угля, руды и лесоматериалов (см. рис.8).

Применение кластерного анализа в работе позволило сделать вывод, что река-море политранспортным порты Польши весьма специфичны. Они не обладают статистическими признаками сходности и образуют собой отдельные классы объектов. Прогнозирование суммарного грузооборота таких транспортных узлов Польши произведено в работе, исходя из логических принципов внедрения системы “точно в срок”. В основу положены статистические методы прогнозирования логистических систем (метод экстраполяции и метод экспоненциального сглаживания). Эти два метода были применены при анализе объема грузооборота основных река-море портов Польши. Результаты прогноза объема грузооборота на 2002 год представлены на рисунке 9. По результатам анализа динамики грузопотоков транспортного узла сделан вывод  о его  стабилизации на достаточно больших объемах (перевозки осуществляются  в строго определенное время с полной информацией о содержании объемов запасов на территории порта и возможности скорейшей “перевалки”).

Таблица 3. Транзитный грузооборот портов региона

Порты

a-вывоз, б - ввоз

1996

1997

1998

1999

Wтыс.т

Всего

А

2278

2048

4612

4784

Б

1906

1607

1819

1437

Гданьск

А

354

159

2694

2841

Б

17

49

196

203

Гдыня

А

248

158

314

207

Б

471

334

216

1272

Щецин

А

1071

1233

1168

1264

Б

613

667

727

670

Свиноустье

А

604

498

436

472

Б

805

559

681

435

Стохастическая формализация динамики грузопотоков транспортного узла обусловлена необходимостью разработки математической модели продолжительности “жизненного цикла” (времени ожидания на рейде). В работе определены виды математических моделей и методы оценивания их параметров с учетом цензурирования выборок и альтернативности моделей.

В пятой главе исследованы вопросы управления информационными потоками в АСУ река-море политранспортного узла. Установлено, что использование вероятностной меры показателей эффективности работы АСУ обусловливает применение марковских моделей случайного процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем. Показано, что процедура моделирования по этой схеме требует предварительного статистического обоснования на основе использования информационно-статистических методов. В связи с этим в работе поставлена и решена задача обнаружения “разладки” случайного пуассоновского процесса по первым наблюдениям. Задача обнаружения изменения свойств пуассоновского процесса по первым наблюдениям. Задача обнаружения изменения свойств пуассоновского процесса сформулирована как задача о различении двух статистических гипотез НО: разладки нет; Н1: разладка есть.

Решение этой задачи позволило ввести две тестовые статистики

(45)

(46)

где        tn – моменты появления случайного события (n=1,2,…),

zi – стандартные нормальные случайные величины, определяемые по наблюдениям последовательности t1, t2,… tn, tn+1

Показано, что введенный в рассмотрение второй тест в силу его чувствительности к дисперсии, нормализованной случайной величины является критичным к тенденции вырождения пуассоновского потока в регулярный.

В работе определены законы распределения тестовых статистик и получены решающие правила для первого и второго тестов. Формула (45) по сути дела является решающим правилом. Границы критической области для второй тестовой статистики определялись численным методом с использованием ее закона распределения. Границы критической области для этого теста представлены в таблице 4. Введенные в рассмотрение тесты обнаружения разладки пуассоновского потока позволяют выявить момент изменения свойств случайной последовательности событий и перейти от пуассоновской модели “редких” событий к одной из ее модификаций. В качестве такой модификации в работе рассмотрено распределение Пуассона степени k, производящая функция которого имеет вид

(47)

Показано, что параметры этого распределения можно определить из следующей системы уравнений

(48)

где        E[n] – математическое ожидание числа событий в единицу времени;

–- дисперсия этой величины.

Таблица 4. Границы критической области для теста 2

n+1

= 0,2

= 0,3

= 0,4

2

0,0273

51,49

0,0625

20,57

0,1153

10,79

3

0,0108

5,39

0,0251

3,07

0,0446

2,03

4

0,0068

2,36

0,0153

1,47

0,0278

1,03

5

0,0048

1,47

0,0109

0,95

0,0197

0,69

6

0,0038

1,07

0,0085

0,71

0,0155

0,52

7

0,0031

0,85

0,007

0,56

0,0128

0,42

8

0,0026

0,7

0,0058

0,47

0,0106

0,35

9

0,0023

0,6

0,0051

0,41

0,0092

0,3

10

0,002

0,53

0,0045

0,36

0,0082

0,26

11

0,0018

0,47

0,004

0,32

0,0073

0,24

12

0,0016

0,43

0,0037

0,29

0,0067

0,21

13

0,0015

0,39

0,0034

0,27

0,0059

0,18

14

0,0013

0,57

0,0031

0,24

0,0055

0,17

15

0,0012

0,34

0,0028

0,23

0,0051

0,16

16

0,0011

0,32

0,0026

0,21

0,0048

0,15

В случае непуассоновских потоков используется аппроксимация реальных потоков потоками Эрланга, что приводит к замене отдельных состояний (для которых поток событий не является пуассоновским ввиду наличия последействия) группами псевдосостояний с пуассоновскими потоками и, следовательно, экспоненциальным распределением времени перехода. Количество псевдосостояний равно порядку потока Эрланга. Достаточно детально моделировать динамику объектов и анализировать влияние вариаций потоков событий на оценку продолжительности существования системы может обеспечить метод, базирующийся на рандомизации интенсивности перехода и последующем осреднении вероятностей состояний систем с учетом маргинального (частного) распределения этого параметра.

С целью определения плотности маргинального распределения параметра формируется зависимость (интегральное уравнение Фредгольма 1 рода) с ядром, равным характеристической функции экспоненциального распределения и правой частью, равной характеристической функции времени возможного перехода между состояниями

(49)

Сущность предлагаемого подхода заключается в целенаправленном преобразовании потоков (непуассоновского в пуассоновской и обратно). Такое преобразование случайного потока событий связано с изменением положения точек на временной оси при сохранении их числа и сопровождается деформацией области существования потока (смещением, нестационарностью и др.) . Это обстоятельство открывает возможность построения математических моделей, описывающих эволюцию систем, для которых идеализированная схема в большинстве случаев не подходит. Естественно, что более точная аппроксимация механизма формирования случайного потока событий порождает более сложные математические модели. В работе проанализированы методы решения интегрального уравнения (48). Реализуемость методов проиллюстрирована решением ряда примеров.

Таким образом, показано, что сведение реального процесса инамики системы к процессу, допускающему построение математической модели и обеспечение соответствия показателей исходной и аппроксимирующей систем, можно добиться с помощью метода рандомизации интенсивности переходов, для которых потоки Эрланга редуцируются к потокам Пойа-Лундберга (потокам Эрланга со случайными интенсивностями переходов). Статистической эквивалентности исходной информации о времени пребывания системы в определенном состоянии можно достичь и на основе рандомизации числа псевдосостояний.

Для того, чтобы добиться статистической эквивалентности исходной информации о времени пребывания системы в определенном состоянии преобразованной случайной величины, необходимо найти закон распределения числа псевдосостояний (порядок потока Эрланга pк). Очевидно, что такой закон распределения должен удовлетворить по определению характеристической функции следующему уравнению – дискретному аналогу уравнения (49)

(50)

где –- характеристическая функция распределения Эрланга случайной величины T c целочисленным параметром формы n.

Используя метод моментов и постулируя вид закона распределения pn, решение уравнения (50) можно приблизить с достаточно высокой степенью точности. Последовательно дифференцируя левую и правую части уравнения и используя свойства характеристических функций, можно составить следующую систему уравнений моментов

(51)

или в общем виде

(52)

Очевидно, что число используемых уравнений (51) должно определяться числом параметров закона распределения рn. Так, например, для пуассоновского числа псевдосостояний n, определяемый закон

(53)

где – среднее число псевдосостояний будет равно следующему выражению

(54)

где 1– коэффициент вариации;

интенсивность перехода

(55)

В работе рассмотрена также и неэрланговская аппроксимация реальных потоков, при которой состояние, характеризующееся средним временем mT и дисперсией времени DT, замещается парой последовательных состояний: состоянием с детерминированным временем пребыванием в нем и следующем состоянием с пуассоновской интенсивностью потока выхода при и Для полученной схемы бинарного замещения реального потока получено дифференциальное уравнение, основное отличие которого от уравнения Колмогорова заключается в том, что к системе уравнений динамики добавляется уравнение для вероятности состояния, соответствующего пуассоновской части замещающей пары состояний, а запаздывание аргумента равно разности между средним временем пуассоновского перехода и величины, обратной интенсивности пуассоновского замещения.

В связи с изложенным, поставлена и решена задача оптимизации организации управления информационными потоками в АСУ река-море политранспортного узла. Решение такой задачи представляется реализовать методом “насыщения сечений”, сущность которого заключается в использовании алгоритмов маршрутизации добавления фазы удаления и фазы регенерации. Алгоритмы решения основной задачи получены на основе основных соотношений теории массового обслуживания, использования аппарата уравнений Колмогорова, учитывающих аппроксимацию реальных потоков. Показано, что основные показатели (число сообщений в стационарном режиме, вероятность обнаружения занятости всех узлов обработки, среднее время задержки сообщения и др.), используемые для решения оптимизационной задачи, зависят от коэффициента использования канала.

Если – коэффициент использования канала, то – скорость поступления сообщения, а l – интенсивность обслуживания.

В работе показано, что плотность распределения коэффициента имеет вид

(56)

и сделан вывод, что используя основные оптимальные решения, полученные на основе теории массового обслуживания, представляется целесообразным провести расчеты и анализ полученных результатов с учетом стохастичности коэффициента использования канала и параметров и l методом Монте-Карло. С этой целью в работе использовались:

- “простейший” метод;

- геометрический метод;

- метод использования существенной выборки;

- метод выделения главной части;

и разработаны с помощью метода операторных рядов эффективные алгоритмы для имитации параметров , l  и .

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ систем, методов и средств информационного и инструментально-технологического обеспечения управления речным флотом на ВВП Польши показал, что имеется достаточным резервы повышения эффективности и безопасности судоходства за счет внедрения надежной высокоточной информационной поддержки судоводителя речного или смешанного река-море плавания судна с использованием автоматизации управления движением судна и высокоточных методов проводки на всем протяжении ВВП в районе Нижней Одры (от Щецина до Одры-Хавеля) на основе развертывания в этом районе автоматизированной системы управления движением судов нового поколения.

Поэтому в работе сформулирована научно-техническая проблема, имеющая важное народно-хозяйственное значение – повышение эффективности управления судоходством на внутренних водных путях Польши на основе создания единого методологического подхода к внедрению и развитию эффективного информационного и математического обеспечения систем автоматизированного управления судов в районе Нижней Одры.

Решение этой проблемы в рамках данного научного направления позволило определить цели исследований диссертационной работы. В соответствии с ними получено теоретическое обоснование и практическая реализация системных методов, математических моделей и алгоритмов принятия решений при проектировании, использовании и оценке состояния сложной организационно-технической системы по автоматизации управления движением судов на ВВП с использованием новейших информационных технологий.

Научные результаты, полученные в работе, содержат решения по следующему кругу задач.

1.  Методологию создания высокоэффективной автоматизированной системы управления движением судов на ВВП Польши в ее важнейшем регионе Нижней Одры на основе системного подхода к структурной, алгоритмической, объектно-ориентированной реализации и новых информационных технологий.

Такой подход включает:

    1. Анализ состояния современной научной методологии создания и информационного обеспечения концептуальных исследований предметной области на уровне метасистемы – КРИС и РИС как основы системного подхода к вычленению исследуемых АСУДС из метасистемы и определению подходов к их структуре и критериям эффективности.
    2. Совокупность теоретических, экспериментальных и модельно предсказательных приемов, решений, рекомендаций для обоснования тонкой структуры, топологии, информационной технологии и технических принципов построения АСУДС и ее подсистем и узлов для внутренних водных путей Польши.
  1. Концепцию и логико-информационную модель построения АСУДС в районе водных путей и судоходства Нижней Одры как в организационном, так и технологическом аспектах.
  2. Комплекс решений по структурно-информационному, математическому и алгоритмическому обеспечению важнейшей подсистемы мониторинга и управления в АСУДС – автоматизированной идентификационной системы, включающей в том числе методику решения многопараметрических стохастических задач, оптимизирующих топологию размещения береговых базовых станций на основании решений для оптимальной дальности по линии базовая станция – судовой транспордер АИС и зон действия базовых станций с учетом одновременного воздействия трех вероятностных факторов: свойств модели канала передачи информации, влияния заграждающего рельефа на линии БС-СТ и случайного перемещения СТ относительно БС.
  3. Комплекс решений по моделям, математическому и алгоритмическому обеспечению оптимизации системы наблюдателей для информационного обеспечения судовых систем управления режимами движения судов на ВВП, включающий в том числе оценки параметров судовых динамических систем, алгоритмы статических фильтров Калмана и алгоритмы оценивания динамически подвижных объектов в турбулентных средах.
  4. Комплекс решений по математическому сопровождению программно-целевого управления река-море политранспортным узлом, включающий:

5.1. Доказательство необходимости использования следующих математических моделей:

- статистической модели с накопителем без внутренней структуры;

- модели с накопителем по приоритетам вывоза груза;

- модели с накопителем ограниченной мощности.

5.2. Решение задачи идентификации река-море порта по объему и номенклатуре обрабатываемых грузов методом главных компонент и кластерным анализом. С помощью указанных процедур сформирован алфавит классов портов региона, что является необходимой предпосылкой формирования современных логистических цепочек. Границы решения указанной задачи в постановочном плане могут быть в дальнейшем расширены и результаты использованы в субглобальном масштабе, что неизбежно приведет к следующей программной задаче – задаче прогнозирования грузооборотных транспортных узлов.

5.3 Методы экспоненциального сглаживания и экстраполяции тенденций дали согласованный на уровне 5% результата. Грузооборот река-море портов региона за последние пять лет стабилизировался, и эта тенденция будет наблюдаться и в следующую пятилетку.

  1. Способы, пути и стратегию анализа информационных потоков и управления такими потоками в политранспортным узле речной АСУДС, содержащие
    1. Совокупность последовательных алгоритмов и статической процедуры оценки момента “разладки” пуассоновского потока в реальном масштабе времени, базирующиеся на использовании двух введенных в рассмотрение статистик.
    2. Математические модели потоков в транспортном узле в зависимости от исходной статистической информации, построенные на основе модели Пойа-Лундберга, моделей рандомизированных псевдосостояний и бинарных моделей замещения реального потока.
    3. Рекомендации и решения по управлению информационными потоками в АСУ транспортного узла на основе минимизации целевой функции с использованием алгоритмов расчета показателей качества управления методами теории массового обслуживания с последующей корректурой показателей методом Монте-Карло.

Полученные результаты подтвердили эффективность и практическую реализуемость системной методологии, выдвинутой в диссертации, для конструктивного построения и развития таких сложных организационно-технических информационных систем, какой является автоматизированная система управления движением судов района Нижней Одры в Польше.

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах:

Статьи, опубликованные в рекомендованных ВАК РФ изданиях:

1. Трояновский Я. Задача нахождения оптимального радиуса действия 

береговой станции АИС. Ж. “Морская радио-электроника “, М., №  2(24). 2008, с.28-29. 0,3 п.л.

2. Трояновский Я. Состояние и задачи водного транспорта Польши на современном этапе.  Ж. «Программные продукты и системы», М., № 2(82), 2008. с. 57-59. 0,4 п.л.

3. Трояновский Я. Пример реализации алгоритма определения минимума энергии на управление движущимся объектом.  Ж. «Программные продукты и системы», М., № 1, 2009. с. 38-39. 0,5 п.л.

  4. Трояновский Я. Задача оптимизации параметров зон береговых станций АИС для обеспечения безопасности плавания речных судов. Ж. “Морская радио-электроника “, М., №2(28). 2009. 0,3 п.л.

5. Арефьев И.Б., Трояновский Я. Проблемы речного транспорта  Польши в условиях создания единой глубоководной транспортной системы Европы. Ж. “Морской флот”, М., №  3 , 2007, с. 81-85. 0,5 п.л. (0,25/0,25) 

6. Арефьев И.Б., Трояновский Я. Оценка и прогнозирование состояния распределённого грузового терминала методом главных компонент. Ж. «Авто-транспортное предприятие», М., №12, 2008. с. 46-48. 0,5 п.л. (0,2/0,3)

  7. Арефьев И.Б., Трояновский Я. Технология проектирования наблюдателей для судовых гироскопических систем. Ж. “Морская радио-электроника “, М.,№1  (27). 2009. 0,5 п.л. (0,2/0,3)

  8. Арефьев И.Б., Трояновский Я. Моделирование состояния и поведения судна на базе фильтра Калмана.  Ж. «Программные продукты и системы», М., № 2, 2009. с. 39-41. 0,4 п.л. (0,2/0,2)

Монографии:

  1. Трояновский Я. “Проектирование радарной системы слежения

движением на примере участка Устье Одры – Ныса Лужицка”. – Щецин, Управление водным хозяйством, – 2003, 92 с. (на польском языке ).

  1. Трояновский Я. “Анализ назначения инвестиций для развития водного

транспорта на Одре  (2007–2013 гг.) ”. – Мин. транс. Польши, – 2006, 153 с. (на польском языке).

  1. Трояновский Я. “Современное проектирование и эксплуатация речных и  река-море судов с учётом требований экологии”. – Польский Морской институт,– 2006, 126 с. (на польском языке).

12. Арефьев И.Б., Трояновский Я. “Автоматизация судопропуска на внутренних водных путях”. – СПб, “Система”, – 2007, 251 с.

Статьи и доклады на международных и национальных конференциях:

  1. Трояновский Я. “Определение статических характеристик

транспортных потоков по ограниченной информации”. – CПб, СЗТУ. Труды международной научно-практической конференции “Анализ и прогнозирование систем управления”, – 2002, с.84 – 87. 0,5 п.л.

  1. Трояновский Я. “Прогнозная тренд – модель объема грузооборота морских портов Польши”. – CПб, СЗТУ. Труды международной научно-практической конференции “Анализ и прогнозирование систем управления”, – 2002, с. 84 – 87. 0,3 п.л.
  2. Трояновский Я. “Организация работы Транспортного узла как сложной системы управления”. Труды международной конференции “Анализ, прогнозирование и управление в сложных системах”, – СПб, СЗТУ, – 2003, с. 371– 375 (на польском языке).
  3. Трояновский Я. “Применение метода главных компонент в моделировании параметров транспортных узлов”. Труды международной конференции “Анализ, прогнозирование и управление в сложных системах” ,– СПб, СЗТУ, – 2004, с. 67–82.
  4. Трояновский Я. “Вероятностная временная  модель прогнозирования частоты  потоков поступления грузов”. Труды Международной конференции “Анализ, прогнозирование и управление в сложных системах”. –  СПб, СЗТУ,–2005, с. 324–331.
  5. Арефьев И.Б., Трояновский Я. Адаптивная модель управления портом с накопителем. Труды международной конференции “Анализ и прогнозирование систем управления”. – СПб, СЗПИ, – 2000, с.18–23.
  6. Арефьев И.Б., Трояновский Я. “Надежность человека как элемента системы управления транспортным объектом”. – СПб, СЗПИ, Труды юбилейной научно-технической конференции, раздел Математики информатики и систем управления, – 2000, с.110–113.
  7. Арефьев И.Б., Трояновский Я. “Аналитическое моделирование принятия решения в Транспортном узле”. Труды международной  конференции “Системный анализ и в проектировании и управлении”. – СПб, СПбГТУ, – 2000, с.178–179.

21. Арефьев И.Б., Трояновский Я. “Проектирование подсистемы   АСУ транспортного узла на базе метода сечений”. В кн. “Прикладная  математика в инженерных и экономических расчётах”. – СПб, ГУВК,– 2001, с.37–40.

  1. Трояновский Я., Галор А. “Коммуникационные задачи в системе

КРИЗА”. Труды конференции “Кризисное управление”, Щецин, АМ, – 2003, с. 68–73 (на польском языке).

  1. Трояновский Я. и др. “Условия развития и перспективы водного транспорта в Польше”.  Труды международной конференции “Inland shipping”. – Щецин, АМ, – 2005, с. 277–289 (на польском языке).
  2. Трояновский Я. Трояновская С. “Гражданская защита в регионе Балтийского моря по программе Interreg-111”. Труды 11 международной конференции “Кризисное управление”.– Щецин, АМ, – 2005, с. 161–166 (на польском языке).
  3. Трояновский Я., Трояновская С. “Программа ИНТЕРЕГ-111 и её значение для транспортных прогнозов”. – Труды V международной конференции “Охрана человека в морской среде”, – Щецин, АМ, – 2004, с. 137–142 (на польском языке).
  4. Трояновский Я. Коланда Л. “Оценка угрозы столкновения с мостами на водных путях Щецинского региона”. Труды 11 международной конференции “Кризисное управление”.– Щецин, АМ, – 2005, с. 167–172 (на польском языке).
  5. Трояновский Я. Дембчак А. “Характеристики спасательного комплекса на примере СЦ г. Пыжицы”. Труды международной конференции “Кризисное управление”.– Щецин, АМ,–2006, с. 251–256 (на польском языке).

Формат 60х84 1/16. Объём усл. печ. л. 2,0

Тираж 120 экз. Заказ 01-03. Бесплатно.

Подписано в печать 25.03.09

Отпечатано с готового оригинал-макета.

Издательство «Система»




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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.