Методы повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Симаков, Евгений Владимирович

  • Симаков, Евгений Владимирович
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2003, Санкт-Петербург
  • Специальность ВАК РФ05.13.06
  • Количество страниц 163
Симаков, Евгений Владимирович. Методы повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях: дис. кандидат технических наук: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям). Санкт-Петербург. 2003. 163 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Симаков, Евгений Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

1. Проблемы и задачи повышения эффективности б работы технологического комплекса метрополитена

1.1. Повышение эффективности процесса оперативного 6 управления метрополитеном

1.2. Комплекс задач функционирования метрополитена

1.3. Синтез формализованной структурной схемы 18 метрополитена

1. 4. Постановка задач диссертации

2. Способы повышения эффективности 29 функционирования технологического комплекса метрополитена в нештатных ситуациях

2. 1. Анализ перспектив внедрения систем поддержки принятия 29 решений на метрополитене

2. 2. Анализ технологии организации движения поездов при возникновении нештатных ситуаций

2.2.1. Классификация нештатных ситуаций, возникающих 34 на метрополитене и стратегий их разрешения 2.2.2 Периоды развития нештатных ситуаций

2. 3. Постановка задачи оптимизации управления движением 48 поездов в периоды разрешения нештатных ситуаций 2. 4. Методика нахождения решения задачи выбора оптимальной траектории движения поезда при восстановлении планового графика движения

2. 5. Методика построения модели входного пассажиропотока станции метрополитена д Выводы по разделу

3. Функции систем поддержки принятия решений для 83 повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена при нештатных ситуациях

3.1. Описание множества функций, реализуемых на основании 83 разработанных методов

3.2. Методика реализации функций поддержки принятия решений при управлении технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях

3.3. Методика реализации функций поддержки принятия решений при оценке действий оперативного персонала метрополитена в нештатных ситуациях

Выводы по разделу

4. Использование и перспективы развития юз разработанных методов

4. 1. Система поддержки принятия решений поездного 103 диспетчера метрополитена

4.2. Система поддержки принятия решений в процессе 106 планирования и организации работы метрополитена

4. 3. Перспективы использования разработанных методов для 113 повышения эффективности функционирования технологического комплекса метрополитена

Выводы по разделу

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», 05.13.06 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях»

Метрополитены крупных городов являются важнейшим звеном в цепи системы пассажирских перевозок. Как показывает статистика [3], объем перевозок постоянно растет, что заставляет увеличивать интенсивность движения поездов. На загруженных участках линий пассажиропоток превышает 70 тыс. чел. в час при расчетной порядка 54.4 тыс. чел [4]. При такой загрузке движение поездов организуется с минимальным расчетным интервалом, соответствующим пропуску 40-44 пар поездов в час при существующих системах управления движением поездов и до 48 при внедрении систем нового поколения, разработка которых ведется в настоящее время в России (АСУ «Движение»). Чтобы обеспечить указанные размеры, плановый график должен выдерживаться с точностью до 2.5 сек. Задержка поезда более чем на 2-3 мин. в часы «пик» и на 5 мин. в остальное время является нештатной ситуацией и нарушает нормальную работу линии. Также негативно отражаются ситуации, связанные с отказами эскалаторов и других устройств, различные ошибки эксплуатационного персонала, в особенности диспетчеров. Данные события нарушают ритмичность перевозочного процесса, приводят к неоправданным задержкам движения поездов, сбою планового графика и, как следствие, снижению пропускной способности линии в целом.

Как показывает опыт разработки систем управления движением поездов метрополитена, даже при идеальной работе всех подсистем и отсутствии ошибок со стороны персонала, максимальная пропускная способность составит менее 50-ти пар поездов в час [5]. Таким образом, для максимального использования пропускной способности с одной стороны и оптимальном использовании энергетических и людских ресурсов метрополитена с другой, необходимо обеспечить четкую работу всех подсистем управления работой линии, а в случае вынужденного снижения пропускной способности свести к минимуму последствия, выработав оптимальный режим работы по критериям минимального времени восстановления исходных размеров движения, с минимальными затратами электроэнергии на дополнительные передвижения поездов, а также с обеспечением заданного уровня комфорта и безопасности пассажиров, определяемого соблюдением норм плотности пассажиров в вестибюлях, платформах и эскалаторах.

В настоящее время в системах управления основными устройствами комплекса технических средств метрополитена достигнут достаточно высокий уровень автоматизации, оперативный и диспетчерский персонал получает в реальном масштабе времени информацию о состоянии устройств и систем, поездном положении. Однако организационно-технологическая составляющая процесса управления движением поездов по-прежнему основывается на плановых значениях параметров перевозочного процесса, не учитывающих динамики изменения ситуации метрополитене в течение дня, особенно при возникновении разного рода нештатных ситуаций, что резко снижает эффективность функционирования метрополитена.

В процессе оперативного управления до сих пор не используются данные о реальных входных пассажиропотоках, формируемые автоматизированной системой контроля оплаты проезда (АСКОП) [63].

В настоящей работе разработана методика построения и основные алгоритмы функционирования систем поддержки принятия решений (СППР) для диспетчерского и ревизорского аппаратов метрополитена, повышающих эффективность оперативного управления при нештатных режимах за счет более полного учета действующих значений существенных параметров, влияющих на работу метрополитена (время суток, поездная ситуация, интенсивность пассажиропотоков). Учет этих параметров позволит повысить эффективность выхода из нештатных ситуаций, а также объективность ретроспективной оценки действий оперативного персонала.

Также в данной работе решены задачи дополнения информационного поля центров диспетчерского управления (ЦДУ) метрополитена посредством расчета и визуализации существенных параметров перевозочного процесса, необходимых для принятия адекватных решений при возникновении нештатных ситуаций.

Решенные задачи имеют большую практическую важность как при переоборудовании диспетчерских центров на действующих метрополитенах, так и при проектировании новых.

Похожие диссертационные работы по специальности «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», 05.13.06 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Симаков, Евгений Владимирович

Выводы

В данном разделе на основании разработанной методики предложена структура и описаны основные функции систем поддержки принятия решений для диспетчерского и ревизорского аппаратов метрополитена.

Методика построения СППР диспетчерского аппарата использована при проектировании единого центра диспетчерского управления (ЦЦУ) метрополитена г. Казани: определен состав данных, вводимой в состав информационного обеспечения ЦЦУ и способы их предоставления пользователям; определена структура баз данных СППР и механизмы их увязки с базами данных автоматизированной системы диспетчерского управления и системы контроля оплаты проезда.

Методика построения СППР ревизорского аппарата использована при решении ряда практических задач на Петербургском метрополитене: оценка эффективности действий оперативного персонала при разрешении НС, связанных с изменением порядка следования маршрутов поездов относительно планового графика движения; разработка новых форм отчетных документов с использованием ряда дополнительных параметров.

Также определен ряд перспективных направлений дальнейшей автоматизации функционирования технологического комплекса метрополитена. Одним из наиболее перспективных является информационная увязка существующих автоматизированных систем для создания комплексной системы управления пассажиропотоками.

Заключение

В диссертационной работе предложена методика повышения эффективности функционирования технологического комплекса метрополитена в нештатных ситуациях.

Основные научные и практические результаты диссертации, заключаются в следующем:

1) В синтезированной системной модели метрополитена выделены существенные элементы, эффективность функционирования которых определяет качество сохранения выполнения задач метрополитена при нештатных ситуациях. Определена актуальность и наличие технических предпосылок для создания систем поддержки принятия решения (СППР) для работников диспетчерского и ревизорского аппарата.

2) На основании анализа статистических данных о нарушениях нормальной работы Петербургского метрополитена произведена классификация нештатных ситуаций (НС). Определены 4 группы стратегий их разрешения. Показано, что в настоящее время наименее эффективно разрешаются серьезные НС, связанные с нарушением порядка следования поездов относительно заданного плановым графиком движения (ПГД), относящиеся к 4-й классификационной группе.

3) Произведена постановка оптимизационной задачи выбора стратегии восстановления нарушенного порядка поездов. При решении задачи введен дополнительный энергетический критерий эффективности возможных решений, а также ограничение по населенности платформ станций.

4) Синтезирован алгоритм решения поставленной задачи методом динамического программирования. Для формирования ограничений по пассажиропотоку предложена регрессивная модель, осуществляющая формирование ограничений на уровне достоверности 95%.

5) Синтезирована структура СППР для центра диспетчерского управления (ЦДУ) Казанского метрополитена. Определена методика расчета 4 дополнительных параметров для ввода в состав информационного поля ЦДУ. Показано, что использование предлагаемой методики оптимизации позволяет повысить эффективность разрешения НС 4-й группы по временному критерию до 15%, по энергетическому критерию до 25%.

6) Синтезирована структура СППР для ревизорского аппарата Петербургского метрополитена. Разработана методика комплексной оценки эффективности действий оперативного персонала при разрешении НС с учетом ряда дополнительных параметров, а также разработаны формы отчетных документов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Симаков, Евгений Владимирович, 2003 год

1. Правила технической эксплуатации метрополитенов Российской Федерации. 2003 г.

2. Инструкция по движению поездов и маневровой работе на метрополитенах Российской федерации. 2003 г.

3. Баранов JI. А. Структура автоматизированной системы управления движением поездов метрополитена. Автоматизация управления поездами магистральных железных дорог и метрополитенов. Межвузовский сб. науч. тр. — М., МИИТ, 1989.

4. Баранов JI. А. и др. "Концепция создания интегрированной автоматизированной системы управления метрополитеном (ИАСУМ)". М: МИИТ. 1993г.

5. Астрахан В. И., Барышев Ю. А. Системы автоматики для управления поездами метрополитена. М.:Транспорт, 1989 - 87с.

6. Жербина А. И. Методы построения на ЭВМ графиков движения поездов для системы управления перевозками на метрополитене: Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. тех. наук (05.22.08).-М., 1982.-23С.

7. Феофилов А. Н. Разработка и применение математической модели составления графиков движения поездов метрополитена: Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. тех. наук (05.13.06).-ВНИИ ж.д трансп., 1989.-24с.

8. Боровой К. Н. Исследование динамики движения поездов метрополитена для оперативного управления с помощью ЭВМ: Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. тех. наук (05.13.07).МГУПС., 1990.-24с.

9. Козлов В. П. Оперативное управление движением поездов метрополитена в системе автоведения метрополитенов в периоды сбояграфика движения: Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. тех. наук (05.13.07).М., 1981.-23с.

10. Межох А. К. Исследование влияния пассажиропотоков на динамику централизованных систем автоматического управления движением поездов метрополитена: Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. тех. наук (05.13.07).М., 1981.

11. Василенко М. Н. Теория и методы анализа качества функционирования автоматизированных технологических комплексов на железнодорожном транспорте. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора тех. наук. JI., 1993.-49с.

12. Василенко М. Н. Теория и методы анализа качества функционирования автоматизированных технологических комплексов на железнодорожном транспорте. Диссертация на соискание ученой степени доктора тех. наук. JI., 1993.-420с.

13. Лисенков В. М. Теория автоматических систем интервального регулирования. М.:Транспорт, 1987. — 149с.

14. Быков В. П. Теоретические и методологические основы построения систем поддержки принятия решений по управлению движением поездов на участках железных дорог. Диссертация на соискание ученой степени доктора тех. наук. ПГУПС, 1996.-356с.

15. Баранов JI. А., Ерофеев Е. В., Сапожников В. В., Василенко М. Н., Быков В. П. Система поддержки принятия решений. Железнодорожный транспорт. -1994., N12.

16. Баранов JI. А., Ерофеев Е. В., Сапожников В. В., Василенко М. Н., Быков В. П. Комплексная система поддержки принятия эффективных решений по управлению движением. Автоматика, телемеханика и связь. -1995., N8.

17. Василенко М. Н., Марков Д. С., Соколов В. Б., Погребняк А. Б. Принципы построения имитационной модели метрополитена.

18. Автоматика и телемеханика на железных дорогах. Техническая эксплуатация и сертификация:сб. науч. трудов под ред. Вл. В. Сапожникова.-СПб., 1998.

19. Быков В. П, Лукьянов М. С. Система поддержки принятия решений на железнодорожном транспорте. Новые информационные технологии-3. Сб. семинара.-М:МГИЭМ. 2000.

20. Кузьминский Г. В. и др. "Обоснование единой системы оперативного управления работой линии метрополитена". Л: МПС. Отчет о НИР. 1990г.

21. Е. Л. Кулида, В. Г. Лебедев, А. М. Чесноков. «Проектирование интеллектуальных систем поддержки операторов сложных объектов». М: Автоматизация №1/99.

22. Гриненко А. В. Методы исследования надежности и эффективности автоматизированных технологических комплексов на сортировочных горках. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора тех. наук. Л., 1986.-29с.

23. Марков Д. С. Методы построения имитационных моделей и исследования операционных характеристик систем управления технологическими процессами на железнодорожном транспорте. -Диссертация на соискание ученой степени канд. тех. наук. Л., 1985.-309с.

24. Вентцель Е. С. Исследование операций: Задачи, принципы, иетодология. М.:Наука, 1980. 208с.

25. Сербер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.:Мир, 1980. 456с.

26. Якушкин И. М. Рациональная организация пассажирских перевозок метрополитена. М.:Стройиздат, 1965. 99с.

27. Якушкин И. М. Пассажирские перевозки на метрополитенах. М.:Транспорт, 1982. 175с.

28. Баранов JI. А., Ройзнер А. Г., Зеликман Б. JI «Тренажеры для машинистов локомотивов и пути их развития». Транспорт, наука, техника, управление. М.-.ВНИИТИ, 1998. N12.

29. Андерсон Т. «Статистический анализ временных рядов». М.:Мир, 1976, 90с.

30. Уиммельбакер Д. «Анализ процессов статистическими методами». М.:Мир, 1973. 85с.

31. Делооз Ф. «Применение тренажеров на железнодорожном транспорте» Железные дороги мира. 1999. N9.

32. Доенин В. В., Ким Хи Те «Проблемы построения тренажеров поездных диспетчеров». Тезисы доклада на Всесоюзной конференции «Моделирование систем и процессов управления на транспорте». М.-.МИИТ. 1991. С. 195.

33. Баранов Л. А. «Тренажер поездного диспетчера линии метрополитена». Метро и тоннели. 2002. N1. С. 66-67.

34. Василенко М. Н., Дегтярев Д. П. Проблемы автоматического управления движением поездов на метрополитене. VII Санкт Петербургская международная конференция «Региональная информатика-2000». Сб. трудов конференции, Спб, 2000.

35. Василенко М.Н, Марков Д.С., Симаков Е. В. Динамическое ведение графика движения поездов на метрополитене./ 62-я научно-техническая конференция с участием студентов, молодых специалистов и ученых, ПГУПС, 2002.

36. Борисенко JI. И., Симаков Е. В. Динамическое ведение графика движения поездов. /В жур. «Автоматика, связь, информатика» N6, 2003.

37. Микони С. В., Петров И. В. Объектно ориентированная модель линии метрополитена. Региональная информатика-1998. VI международная конференция. Тезисы докладов. ПГУПС. 1998.

38. Успенский В. А., Семенов A. JI. Теория алгоритмов: основные открытия и применения. М.:Наука, 1987.-248 с.

39. Алексеев О. Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации. М.:Наука, 1987.-248с.

40. Карманов В. Г. Математическое программирование. — М.:ФИЗМАТЛИТ, 2000.-264с.

41. Васильев Ф. П., Иваницкий А. Ю. Линейное программирование. — М.:Факториал, 1998.-176с.

42. Цветков В. Я. Методы и системы п одд ержки принятия решений в управлении: Аналит.обзор/ В. Я. Цветков; М-во пром-ти, науки и технологии РФ, Всеросс. Научно-техн. Инф. Центр. М:ВНТЦ, 2001.138 с.

43. Акимов О. Е. Дискретная математика: логика, группы, графы/О. Е. Акимов.-М.: Лаб. Базовых знаний, 2001.-Б.П.

44. Барский А. Б. Параллельные технологии решения оптимизационных задач/ А. Б. Барский, д.т.н, профессор.-М.: Машиностроение, 2001.-24с.

45. Моделирование, декомпозиция и оптимизация сложных динамических процессов: Сб.ст./Рос. Акад. Наук. Вычисл. Центр;-М.:ВЦ РАН, 1999.95, [2]с.

46. Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах : Межвуз.сб.науч.трудов/М-во общего и проф. Образования РФ, Воронеж. Гос. Ун-т; Воронеж: изд-во ВГТУ, 1998.-Б.П; 20 см.

47. Курбацкий А. Н., Чешуев В. А. Информационный метод анализа и оптимизации в системах поддержки принятия решений/А.Н. Курбацкий, В.А. Чешуев;Нац.акад. наук Беларуси, Ин-т техн. кибернетики. -Минск:Ин-т. тех. кибернетики, 1999.-199с.

48. Губанов В. С. Обобщенный метод наименьших квадратов: Теория и применение в астрометрии/В. С. Губанов; Рос. Акад. Наук, Ин-т прикладной астрономии. -М.:Наука, 1997.-318с.

49. Исследование операций: в 2-х т./Под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби; Перевод с англ. Под ред. И. М. Макарова, И. М. Бескровного.-М.:Мир, 1981.-712с.

50. Журбин О. В. Численные методы анализа в инженерных работах: Учеб. пособие/ О. В. Журбин; М-во общ. И проф. Образования РФ, Комсомольск-на -Амуре гос. Тех. унив-т Комсомольска-на-Амуре :Комсомольск-на-Амуре гос. Тех. ун-т, 1998.-73с.

51. Антонов В. М. Обучаемые системы управления/ В. М. Антонов-Липецк: Липецк. Гос. Техн. Ун-т, 1998.-414с.

52. Вопросы автоматизации процессов управления движением поездов: Сборник статей/ Под общ. Ред. Д.т.н, проф. Л. А. Баранова.-М.:МИИТ, 1980.-245с.

53. СП 102-08 «Свод правил по проектированию метрополитенов». Госстрой РФ. 2003г.

54. СНиП 32-08 «Метрополитены». Госстрой РФ. 2003г.

55. Статистические методы в инженерных исследованиях. Под ред. Круга П.К. М.: Высшая школа, 1983.214 с.

56. Математическая модель пассажиропотоков метрополитена / В.А. Елсуков, Г.В., Костылева, В.Г., Кучумов и др. Вестник ВНИИЖТ, 1984, №4, с. 21-23.

57. Астрахан В.И., Малинов В.М. Алгоритмы расчета и прогнозирования пассажиропотоков метрополитена. В сб.: Проблемы развития метрополитенов СССР. Труды ЦНИИ МПС, вып. 543. М., Транспорт, 1978, с.82-87.

58. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.:Наука, 1978.-312с.

59. Малинов В. М. Математическая модель для расчета и анализа показателей пассажиропотоков метрополитена. Вестник ВНИИЖТ, N2,1979 г.

60. Автоматизированная система контроля оплаты проезда на метрополитене (АСКОП). Техническое описание, С-Пб., ЗАО «Электронные системы», 1998.-25с.

61. Уильям Дж. Основы систем баз данных. М.:Мир, 1993.

62. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. С-Пб, изд. Дом «Питер», 2000. 384с.

63. Александров Е. А. Основы теории эвристических решений. М.:Наука, 1975.

64. Борисов А. Н., Федоров И. П, Архипов И. Ф. Приобретение знаний для интеллектуальных систем. Рижский тех. ун-т. Рига.: Рижский тех. ун-т. 1991.

65. Гаврилова Т. А. От поля знаний к базе знаний через формализацию. Ст в сб. «Представление знаний в экспертных системах». Л.:ЛИИАН. 1989.

66. Епифанов М. Е. Индуктивное обобщение в ассоциативных сетях. Известия АН СССР. Техническая кибернетика. N5, 1984.

67. Иберла К. Факторный анализ. Пер. с нем. М.:Статистика. 1980.

68. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. М.:Наука, 1981.

69. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. 1981.

70. Поспелов Д. А. Многоагентные системы — настоящее и будущее. М.: Ст. в жур. «Информационные технологии и вычислительные системы». N1,1998.

71. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. Пер. с англ. В 2-х кн. М.:Мир. 1985.

72. Форсайт Ф. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь. 1987.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.