Обґрунтування інтервалу оновлення координатної інформації про стан рухомих одиниць у координатних системах регулювання

Abstract

UA: У системах координатного регулювання руху поїздів із рухомими блок-ділянками важливе місце займають операції, пов’язані з отриманням та обробкою координатної інформації – визначення координати голови і довжини поїзда, розрахунок допустимої швидкості руху поїзда до хвоста попереду розташованого поїзда. Проведено спектральний аналіз складових руху поїзда, обумовлених керуючими діями машиніста за звичайного (планового) руху та інших випадкових факторів. За результатами аналізу встановлено, що спектр флуктуацій випадкового процесу, обумовленого діями машиніста, зосереджений у вузькій області частот, а флуктуації від інших факторів мають широкий спектр і меншу спектральну потужність. Тому з використанням широкого спектра, що має місце за великої частоти оновлення інформації, «вага» корисних складових буде зменшуватися порівняно з флуктуаційними. Отже, для того щоб з обробкою координатної інформації враховувати лише розподіл спектральних складових, обумовлених діями машиніста, частота оновлення інформації має бути такою, щоб забезпечити відновлення тільки основної частини спектра прискорення. Наведено співвідношення, яке, відповідно до умов теореми відліків, пов'язує значення частоти оновлення інформації з постійною часу кореляції прискорення, що обумовлено керуючими діями машиніста (середнє значення інтервалу часу руху з постійним прискоренням). Наведені оцінки періоду та частоти оновлення координатної інформації можна використовувати лише в планових (нормальних) ситуаціях. Це пояснюють тим, що лінійні алгоритми Калмана є інерційними з «пам’яттю» характеру руху, тривалість якої визначена величиною постійної часу зміни прискорень. Наявність «пам’яті» надзвичайно корисна тим, що лінійні алгоритми дають, по-перше, змогу проводити екстраполяцію руху об’єкта і поїзної ситуації на відповідний часовий інтервал і передбачати можливі дії з її регулювання; по-друге, завдяки наявності інерційності можливе продовження роботи системи керування за короткочасного викривлення або зникнення вимірювань. Однак лінійні алгоритми не забезпечують миттєву реакцію системи керування рухом поїздів із виникненням надзвичайних ситуацій (аварія, різке гальмування або прискорення). Тому необхідно, щоб у надзвичайних ситуаціях використовували методи екстреного оцінювання стану рухомих одиниць – спеціальні нелінійні алгоритми, засновані на теорії ухвалення рішень, а між рухомими одиницями підтримувати відстань, достатню для запобігання аварійним ситуаціям.

EN: In train movement coordinate control systems with moving block sections, operations related to obtaining and processing coordinate information play an important role—determining the position of the train’s head and its length, as well as calculating the permissible speed of the train relative to the end of the preceding train. A spectral analysis was conducted on the components of train movement, which are influenced by the driver's control actions during normal (planned) movement, as well as by other random factors. The analysis results show that the fluctuation spectrum of the random process caused by the driver’s actions is concentrated within a narrow frequency range, whereas fluctuations from other factors have a broader spectrum and lower spectral power. Therefore, when using a wide spectrum, which occurs with a high frequency of information updates, the «weight» of useful components decreases in comparison to fluctuation components. Consequently, in order to process coordinate information while considering only the spectral components caused by the driver's actions, the frequency of information updates should be set to ensure the reconstruction of only the main part of the acceleration spectrum. A formula is provided that, in accordance with the conditions of the sampling theorem, relates the update frequency to the time constant of acceleration correlation, which is determined by the driver's control actions (the average time interval of movement with constant acceleration). The estimated update period and frequency of coordinate information can only be used in planned (normal) situations. This is because Kalman linear algorithms are inertial and have a «memory» of the movement characteristics, the duration of which is determined by the time constant of acceleration changes. The presence of such «memory» is highly beneficial as it allows, first, for the extrapolation of the object’s movement and the train situation over a corresponding time interval, predicting possible control actions. Second, thanks to inertia, the control system can continue functioning even in cases of short-term distortions or loss of measurements. However, linear algorithms do not ensure an immediate response of the train control system in emergency situations (accidents, sudden braking, or acceleration). Therefore, in emergencies, rapid state assessment methods should be used—special nonlinear algorithms based on decision-making theory. Additionally, a sufficient distance should be maintained between moving units to prevent emergency situations.