Задачи исследования

• формализация задачи по энергосберегающему управлению пассажирским электропоездом с использованием АИСС.

• разработка алгоритмов решения указанной задачи;

• разработка эффективной программной реализации алгоритмов;

• исследование эффективности алгоритмов и выработка рекомендаций по их применению АИСС;

Методы исследования

В работе применяются методы системного анализа, в том числе математического программирования, машинного эксперимента, имитационного моделирования, объектно-ориентированного проектирования программ, клиент - серверной технологии, распределенных вычислений.

Результаты,выносимые на защиту

• содержательная и формализованная постановка задачи формирования советующей информации в АИСС ведения поезда;

• алгоритмы выработки советующей информации по энергосберегающему управлению движением пассажирского электропоезда с учетом заданного графика движения, возможных отклонений от него и изменений массы поезда на остановках (посадка-высадка пассажиров);

• результаты исследования алгоритмов и рекомендации по их применению в АИСС;

• система имитационного моделирования движения поезда для исследования и модельной отработки алгоритмов выработки советующей информации.

Научная новизна

• осуществлены содержательная и формализованная постановки задачи управления пассажирским электропоездом, для выработки советующей информации по выбору энергосберегающих режимов движения пассажирского электропоезда;

• разработан алгоритм выработки советующей информации по энергосберегающему управлению пассажирским электропоездом;

Практическая значимость

В результате выполнения диссертационной работы автором получены следующие результаты:

• разработан моделирующий комплекс, позволяющий проводить исследования различных вариантов алгоритмов выработки советующей информации по энергосберегающему управлению электропоездом, в том числе для дальнейшего полунатурного моделирования;

• даны рекомендации по реализации в бортовой АИСС алгоритмов выработки советующей информации по энергосберегающему управлению пассажирским электропоездом.

Реализация результатов работы

Результаты диссертационной работы нашли практическое применение в опытной эксплуатации на предприятии заказчика, выполненные по х/д НИР No 23670-03020

Апробация работы

Основные результаты данной работы докладывались на конференциях и научно – технических семинарах, в частности на XII и XIII международном научно-техническом семинаре в г. Алуште в 2003, 2004 гг. Обсуждались в рамках плановой НИР кафедры 302 МАИ.

Публикации

Результаты отображены в 4-х публикациях и в 2-х отчетах по НИР.

Структура, объем диссертации

Диссертация состоит из 137 страниц машинописного текста, в том числе введения, 4-х глав, заключения, списка литературы. Объем основной части диссертации составляет 116 страниц.

Основное содержание работы

Во введенииобоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель, задачи и основные положения, выносимые на защиту, научная новизна и практическая значимость работы, а также дано краткое содержание разделов диссертационной работы.

В первой главеосуществляется обзор и анализ существующих работ по автоматизации управления движения поезда, обсуждаются их недостатки, главными из которых являются ориентация разработок на создание систем автоведения электропоезда, не обеспечивающих на современном уровне в полной мере требования к надежности и безопасности движения. Эти системы характеризуются дороговизной создания внедрения и эксплуатации, требуют значительного переобучения машинистов для их использования, адаптированы, как правило, под определенный тип электропоезда.

Предлагается альтернативный подход к решению задачи автоматизации, заключающийся в создании недорогой АИСС для выдачи рекомендаций машинисту по управлению электропоездом, при сохранении определенной степени свободы в рамках выработанных рекомендаций и его ответственности за конечную стадию реализации управлений.

Осуществлены содержательная и формализованная постановки задачи на разработку энергосберегающих алгоритмов для АИСС управления электропоездом.

В содержательной постановке определяются следующие компоненты задачи:

• основная цель управления – экономия электроэнергии;

• учитываемые факторы : характеристики двигательной установки (по требованию заказчика в качестве основы был взят двигатель ), профиль пути с разбивкой всего пути на однородные участки, масса поезда, график движения, скоростные ограничения на участках и др.

• характер управлений, определяемых как диапазон скоростей, в которых машинист должен выдерживать скорость поезда.

В следствии отсутствия надежной статистической информации по действию случайных факторов на процесс движения электропоезда формализованная постановка указанной задачи на длинном перегоне, включающем множество контрольных точек сформулирована в виде следующей детерминированной задачи последовательного принятия решений :

Z^º = ,(1)

при следующих условиях:

S_j=φ_j(U_j, S_j-1),

,

V_j≤V_j^max(j J_v),

где

S_j=; - состояние процесса оптимизации

J_v– множество участков маршрута, на которых ограничена скорость;

- время, оставшееся в соответствии с графиком на прохождение пути отj–ой контрольной точки до конца перегона,

скорость прохожденияj–ой контрольной точки;

Uj – управления, применяемые на j-том участке пути;

R_j(U_j, S_j-1) - затраты электроэнергии на прохождение j-го участка маршрута в зависимости от начального состояния на j-том участке S_j-1и управлений, применяемых на этом участке U_j;

Во второй главеопределен метод и осуществлена разработка алгоритмов решения задачи (1). В качестве основного метода решения этой задачи используется динамическое программирование.

Рекуррентное соотношение динамического программирования для данной задачи определено в следующем виде:

Λ_j(t_j,) ={R_j(t_j,) + Λ_j+1(t_j-t_j, φ_j(t_j,))} , (2)

Где

t_j- указанная выше переменная состояния. Может принимать значения на отрезкес выбранным шагом dt;

- минимально возможное время на движение по оставшейся заj–ой контрольной точкой части пути при реализации на ней максимально возможного скоростного режима;

- максимально возможное время на движение по оставшейся заj–ой контрольной точкой части пути при реализации на предыдущей части пути максимально возможного скоростного режима;

- начальная скорость прохождения j-ой контрольной точки. Введен шаг дискретизации этой переменной состояния dV в пределах отдо, определяемых с учетом максимального скоростного режима j-го участка;

t_j – обобщенное управление наj-том участке пути, определяющее планируемое время движения по нему (при решении рассмотренной ранее расчетной задачи этому временному интервалу однозначно ставиться в соответствие диапазон скоростей на этапах «разгон-выбег» движения поезда, и если необходимо, включение в необходимые моменты режима торможения поезда.);

- минимально возможное время на движение наj–ом участке (определяется, исходя из максимально возможного скоростного режима на нем);

- максимально возможное время на движение наj–ом участке (определяется, исходя из максимально возможного скоростного режима на всем остальном пути);

φ_j(t_j,) – обобщенная функция, отражающая алгоритмический расчет программы движения на j-ом участке с определением конечной скорости, являющейся одновременно начальной для следующего участка;

Λ_j(t_j,) –функция Беллмана, определяющая минимальные затраты электроэнергии на оставшуюся заj–ой контрольной точкой часть пути.

Решение задачи (2) осуществляется перебором по t_j с шагом, равным шагу дискретизации переменной состояния t_j. Это исключит необходимость расчета функции Беллмана в точках, где она не табулирована.

В отличие от t_jпеременная состоянияпри реализации пересчета φ_j(t_j,) не будет, как правило, совпадать с табуляцией. Поэтому значения Λ_j+1(t_j-t_j, φ_j(t_j,)) могут быть рассчитаны с использованием линейной интерполяции по соседним слева и справа потабулированным значениям функции Беллмана.

Значение , доставляющее соотношению (2) минимум, является условно оптимальным управлением, потому что оно вычислено при условии реализации состояния S_j=.

При расчетах функции Беллмана в соответствии с (2), как самостоятельная выделена задача по определению значений R_j(U_j, S_j-1) и программы движения на j -том участке, представленной обобщенной функцией

φ_j(t_j,).

Она состоит в отыскании режима управления на jтом участке, удовлетворяющего, в первую очередь, заданному времени его прохожденияt_j с учетом начального значения скорости, динамики поезда (его массы, тормозных диаграмм, характеристик двигательной установки и др.) Эта задача решается также по специальному оптимизационному алгоритму с минимизацией затрат электроэнергии.

Как отдельная выделена задача минимизации затрат электроэнергии при прохождении коротких перегонов. Как показали исследования на таких участках экономия (до 20%) может быть получена за счет устранения дробности циклов «разгон-выбег» и их рациональной состыковки с кривой торможения. Формально решение этой задачи может быть сведено к указанной выше расчетной задаче с внутренней оптимизацией по выбору диапазона скоростей на этапах «разбег - выбег»

Как спомогательные, в этой главе рассмотрены следующие две задачи:

• задача подготовки исходных данных для решения оптимизационной задачи по описанию маршрута движения: формализованы, алгоритмически и программно реализованы процедуры спрямления и приведения участков пути (представления их эквивалентными прямыми с уклонами);

• задача оценки величены массы поезда в начальный момент его движения от остановки. Замер интервала времени (порядка нескольких сек.), за который поезд наберет определенную скорость, при известных характеристиках двигательной установки, дает возможность достаточно точно провести эту оценку. Информация об изменении массы на остановках может быть использована при выборе оптимального режима управления на очередном участке движения.

В этой же главе рассмотрен подход к использованию результатов решения детерминированной задачи (1) в условиях действия случайных воздействий на процесс движения пассажирского электропоезда, таких, как: изменение массы поезда на остановках, непредвиденные задержки в пути, действия неконтролируемых факторов (изменение коэффициента сцепления с рельсами, скачки напряжения в контактной сети и др.), приводящие в конечном итоге к отклонению фактических времен прохождения участков от расчетных значений. Предполагается использование принципа скользящего управления, заключающегося в следующем:

Решение задачи осуществляется в расчете на номинальные (средние) значения действующих случайных факторов. Расчет функции Беллмана и условно-оптимальных управлений осуществляется для значений переменных состояния t_jV_j , варьируемых в достаточно широких границах. С учетом этого, перевод заранее рассчитанных условно – оптимальных управлений в разряд безусловно – оптимальных осуществляется на очередном участке маршрута с учетом фактических значений параметров (в частности фактической массы поезда) и переменных состоянияt^ф_jV^ф_j. При отставании от графика движения, приводящих к выходу за границы возможного варьирования переменной состоянияt_j, для ликвидации отставания предполагается использовать максимально – возможный скоростной режим до момента вхождения фактических значений этой переменной состояния в диапазон расчетных значений.

Помимо алгоритмов, планируемых для использования в АИСС, в диссертации разработан алгоритм формирования управлений более детально учитывающий профиль пути, позволяющий изменить управления (включать, выключать тяговый двигатель электропоезда, тормоза) при изменении скорости движения на достаточно малую заданную величину. Этот алгоритм назван условно «алгоритм полного перебора». В условиях АИСС он не может быть применен, но, как показали исследования, позволяет оценить нижнюю границу минимальных затрат энергии при проезде по заданному маршруту, и исходя из этого провести сравнительный анализ предлагаемых оптимизационных алгоритмов.

Третья главапосвящена описанию результатов разработки разработанного программного имитационного комплекса, служащего для исследования и отладки предложенных в главе 2 алгоритмов выработки советующей информации для АИСС.