Розвиток наукових основ функціонування ергатичної системи «Локомотивна бригада-поїзд»

Abstract

UA: В результаті аналізу існуючих систем і засобів підвищення ефективності ергатичної системи «лЛкомотивна бригада-поїзд» встановлено, що вони мають ряд обмежень і не гарантують запобігання аварій. Використання локомотивних СППР дозволить уникнути недоліків традиційних систем керування локомотивом. Розроблено модель прийняття керуючих рішень машиністом за допомогою теорії нечітких імовірнісних графів, що дозволило оцінити швидкість прийняття рішень машиністом. Запропоновано класифікувати фактори, які впливають на імовірність виникнення нештатних ситуацій (НС), по їхній природі на людський фактор, технічний фактор і зовнішні впливи. Визначено критерій оцінки дій людини при виникненні позаштатних ситуацій запропонований коефіцієнт, що характеризує здатність локомотивної бригади (ЛБ) запобігти розвитку транспортної події. За допомогою гібридної нейромережі отримане значення складності НС, що виникають у процесі керування поїздом. На підставі статистичних даних отримане гранично припустиме значення цієї величини. Основним критерієм роботи локомотивної СППР є корисність прийнятих рішень. У роботі корисність визначена в тривимірній системі координат залежно від складності НС, витрати енергії на рух поїзда, відхилення від графіка руху. Найбільш доцільною для використання ЛБ є СППР, що використовують імовірнісне завдання індивідуального прийняття рішень з векторним критерієм. Розроблено інформаційну модель прийняття керуючого рішення машиністом при веденні поїзда, що дозволяє визначити шляхи зниження інформаційного навантаження. В результаті розрахунків встановлено, що орієнтовна вартість впровадження СППР на один локомотив складає 64 тис. грн, а термін окупності становить 1 рік 7 місяців.

EN: The analysis of existing systems and methods for "locomotive crew train" ergatic system efficiency improving has shown that they have several limitations and do not guarantee an accident prevention. The use of the locomotive DSS will allow avoiding the disadvantages of traditional locomotive control systems. The model for making control decisions by the locomotive driver has been developed using the theory of fuzzy probabilistic graphs that allows us to estimate the driver`s decision making speed. The factors affecting the probability of emergency situations (ES) occurrence are classified according to their nature as a human factor, a technical factor and external influences. The criterion for the evaluation of human actions in emergency situations has been defined, the coefficient characterizing the locomotive crew (LC) ability to prevent accidents has been proposed. By means of the hybrid neural network the value of the ES complexity, which occurs during the train operation, has been obtained. On the basis of statistical data the limit value of this quantity has been obtained. The main criterion of the locomotive DSS work is the utility of decisions made. In the work the utility has been defined according to the ES complexity, the energy cost of the train movement, deviations from the timetable in the three-dimensional coordinate system. The most appropriate system for LC is DSS that uses probabilistic task of individual decision making with a vector criterion. The information model for making control decisions by the operator driving the train has been developed, which allows identifying ways to reduce information load. The calculations have shown that the approximate cost of DSS implementing on one locomotive is 64 thousand UAH, and the payback period is 1 year and 7 months.