Застосування байєсівських мереж при розробленні інтелектуального модуля керування гальмами поїзда

Abstract

UA: У роботі вирішується завдання визначення параметрів руху поїзда, що неможливо отримати безпосереднім вимірюванням. Для цього використано апарат теорії мереж Байєса. Зміну стану навколишнього середовища представлено як ряд знімків, кожен з яких визначає ситуацію в даний конкретний момент часу. Розроблено структуру байєсівської мережі та розподілення умовних імовірностей для задачі визначення стану рейок.

EN: For quite a long time is not observed appreciable increase of level of traffic safety and efficiency in the use of traction rolling stock. One of the reasons for this situation is the human factor that even with sufficient technical development of control systems for modern locomotives up to the present time is a quite powerful deterrent. One of the ways to solve this problem is the use of intellectual technologies in management of the rolling stock. In work is solved the problem of determining the motion parameters of the train that it is impossible to obtain by direct measurement. This will allow them to formalize and submit to the input of the intelligent control systems. For this we used the theory of Bayesian networks. Changing the environment is represented as a series of shots, each of which defines the situation in this particular moment of time. The resulting model of the transition that corresponds to a Markov process of first order, as well as the model of perception. The structure of Bayesian network and the distribution of conditional probabilities for determining the state of the rails. The results will allow to expand the range of options that are accounted for intelligent system, which will improve the quality of process control of a locomotive.