Навигация по сайту

Первый этап в управлении качеством эксплуатационной работы
российских железных дорог

Информационная подсистема многоуровневой системы управления и
обеспечения безопасности движения поездов (АСУ МС)

Автоматизированное управление разработкой проекта АСУ МС с
использованием пакета MS PROJECT

Разработка бизнес-плана инвестиционного проекта «Многоуровневая
система управления и обеспечения безопасности движения поездов»

Оценка вероятности возникновения опасных отказов при перезапуске
двухканальных систем

Интернет-технологии в управлении распределенными системами и на
железнодорожном транспорте

Статистическая обработка результатов измерений временных
характеристик web - приложений.

Структуризация тематического мониторинга геоинформационного
портала отрасли

Автоматизированное рабочее место оператора группы учета
локомотивного депо (АРМ ТЧУ)

Автоматизированное рабочее место оперативно-ситуационного
анализа диспетчерского центра управления движением поездов (АРМ ОСА)

Влияние синхронизации на помехоустойчивость приема данных
по узкополосному каналу связи

Системы и средства обеспечения безопасности движения поездов
метрополитена

Повышение эффективности использования частот диапазона 160 МГц
на железных дорогах.

Построение единой системы нумерации общетехнологической
телефонной связи (ОБТС)

Основные направления развития цифровых сетей технологической
связи ОАО «РЖД»

Особенности построения модемов в цифровых системах технологической
радиосвязи стандарта TETRA на железнодорожном транспорте

О фазовом методе повышения устойчивости сетей связи в условиях
возникновения тупиковых ситуаций

К вопросу обеспечения устойчивого функционирования систем связи
и автоматизации на железнодорожном транспорте

Перенапряжение во вторичных цепях электроустановок, питающихся
от системы электроснабжения ДПР

Реализация комплексной программы оптимизации эксплуатационной
работы сети железных дорог России

Мониторинг технического и коммерческого состояния грузовых
вагонов в системе ДИСПАРК

Определение годности грузовых вагонов для перевозок по результатам
натурного осмотра

Экономический критерий оценки эффективности вариантов использования
после выгрузки вагонов стран содружества

Обоснование новой системы взаиморасчетов за пользование грузовыми
вагонами собственности других государств с учетом дальности
перевозки грузов

Дисперсия наработки.

Тогда прогнозный момент освобождения груженого вагона в цикле ω может быть вычислен по формуле: Для вычисления у по информации ВМД формируется совокупность наблюдений: - tγ,lдисл ω время 1 - ои операции с груженым вагоном на станции дислокации γ для освобождения ω, - Lyω количество операции на станции дислокации для вагона освобождения ; - tγосв ω момент освобождения время первой операции отправления в порожнем состоянии вагона освобождения на станции выгрузки ω; - tγγ ω задержка, вычисленная для освобождения ω. Для проверки прогноза использовалась информация за февраль 2004 г. Дисперсия наработки до опасного отказа системы.

Исследовано статистическое поведение и предсказуемость факторов, указанных на рисунке в порядке сверху вниз. Аналогичные явления характерны и при частотно-селективных замираниях сигнала в канале, когда отдельные частотные составляющие полосы ∆F передаваемого сигнала при приеме могут иметь разные амплитуды и сдвиги начальной фазы, а разброс задержек компонент сигнала становится соизмеримым со значением 1/∆F из-за разности хода сигналов Щ радиолучей по времени. В данной работе устанавливаются общие формульные выражения, пригодные для расчетов показателей функциональной безопасности устройств и систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи, поведение которых описывается полумарковскими случайными процессами. Коэффициенты трендов, параметры регрессии и дисперсия остатка хранятся системой и пересчитываются по скользящей выборке с переходящими периодами на следующие сутки в целом и по часам суток. Разработанная модель входит в состав автоматизированной управляющей системы оперативного регулирования парка порожних вагонов на базе динамических моделей. Выборочные характеристики случайной величины: СРЕДНЕЕ= 1,63781538 СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОЕ ОТКЛОНЕНИЕ= 1,76435735 КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ= 1,07726266 МИНИМАЛЬНОЕ ЗНАЧЕНИЕ XMIN=0,07 МАКСИМАЛЬНОЕ ЗНАЧЕНИЕ ХМАХ=8,853 Как видим, порядок гамма - распределения меньше 1, хотя внешне гистограмма напоминает экспоненциальное распределение.

N для полувагонов инвентарного парка МПС. Алгоритм расчета Средняя наработка до опасного отказа системы.

Ж; рассчитывают дисперсию наработки до опасного отказа системы по формуле 3. Ход графиков нагрузки за период: август 2003 г. Все операции выделения путей и контуров на графе выполняются с помощью стандартной процедуры «поиск с возвращением» backtrack. Эти гипотезы возникли при построении прогнозов потребления электроэнергии для железных дорог, и ответы на которые применительно к другим отраслям были бы интересны. Далее, начиная с σλ≥0,07 , энергетический проигрыш уже превосходит 3 дБ и резко возрастает, а ухудшение помехоустойчивости составляет 2-3 порядка даже при отношении сигнал-шум E/No > 12 дБ. При современном состоянии рынков электроэнергии для выбора оптимальной стратегии закупок важно отделять объекты с хорошо предсказуемым потреблением электроэнергии от объектов с плохо предсказуемым потреблением. Применительно к функциональной безопасности железнодорожной автоматики и телемеханики, а также ряд дополнительных показателей, которые имеют существенное значение для рационального проектирования безопасных систем: средняя наработка до опасного отказа ТОП, дисперсия наработки до опасного отказа DОП средняя наработка до защитного отказа ТЗ дисперсия наработки до защитного отказа DЗ, вероятность безопасной работы PБt; вероятность опасного отказа QОПt; интенсивность опасных отказов λОПt; В приведенном перечне отсутствуют установленные ОСТ 32. Приведенные результаты статистического анализа временных характеристик работы WEB-приложения позволяют сделать вывод о том, что при построении математических моделей вычислительных систем можно считать, что случайные величины - времена обработки имеют экспоненциальные распределения, а входной поток запросов считать пуассоновским. Причина, по которой был разработаны различные варианты вычисления задержек, состоит в следующем. Основные факторы и зависимости между ними изображены на рис.

Анализ гармонического спектра временного ряда для выявления доминирующих гармоник. T}, суток дислокации tдисл Z0, tдисл +t ≤ S отделений i = 1,.

Далее, полагая отношение сигнал/шум Окончательное выражение для нормированной плотности вероятности ωλ получим из 10 и 6 функциональным преобразованием в следующем виде - дисперсия распределения; где После подстановки 13и14в8и численного решения получим зависимости рис. Поэтому задача расчета указанных показателей основывается на анализе функциональной безопасности последовательности зависимых версий изделия и имеет самостоятельное значение. Итоговые межстанционные времена задержек были вычислены в четырех вариантах: - tγγ средние времена задержек от всей совокупности наблюдений tγγ; - tγγmode наиболее часто встречающиеся значения задержек для корреспонденции между станциями γk. Сказанное иллюстрируется на рис. Фактическое и прогнозное освобождение интегрально на всех дорогах России при глубине прогноза 4 суток 4. Для некоторых станций массовой выгрузки например, крупных портов высокая дисперсия определения времен задержек может негативно сказаться на точности прогнозирования основной освобождаемой там части Рис. Дисперсия наработки до защитного отказа системы. Экспоненциальное распределение с плотностью распределения вероятностей: Гамма-распределение с плотностью распределения вероятностей с параметром X и с порядком распределения v: Эрланговское распределение с плотностью распределения вероятностей с параметром X и с порядком распределения v >1 так как для порядка, равного 1, имеем экспоненциальное распределение: Среднее значение математическое ожидание теоретического распределения и дисперсия второй центральный момент случайной величины и гамма, и Эрланговского распределений вычисляются одинаково: Перечисленные распределения были выбраны потому, что они просто реализуются при имитационном моделировании вычислительной системы. Оценка случайного остатка и его вклада в общий случайный остаток. По результатам проведенной проверки методов вычисления времен задержек, в качестве рабочего был выбран метод вычисления наиболее вероятного значения, так как он обеспечивает наилучшую точность в режиме краткосрочного прогнозирования, даже для мест выгрузки, имеющих существенную неравномерность освобождения вагонов, что продемонстрировано для Северо-Кавказской дороги рис. При этом известными или хорошо предсказуемыми можно считать лишь факторы, изображенные серым цветом.

И с заменой весов разложений графа ∆GsH и ∆G0sH на веса разложений ∆GsHUsH и ∆G0sHUsH соответственно. В этой связи оценка условий обеспечения высокой помехоустойчивости передачи данных в каналах связи и анализ причин ее снижения при приеме дискретной информации продолжают быть актуальными.

Авторы исходили из следующей общей логики. Изображены графики фактического и прогнозного потребления для сравнительно плохо прогнозируемого объекта. Наименее тривиальные стадии этого процесса - построение достоверных прогнозов электропотребления, а также оптимальных стратегий закупки с учетом потенциальных возможностей перераспределения закупки между рынками и точками поставки. Количество получаемых времен задержек в зависимости от их стандартного отклонения для станции освобождения Краснодарского отделения Северо-Кавказской ж. Расчет выполняется с помощью операций а, . Фактическое и прогнозное освобождение интегрально на всех дорогах России при глубине прогноза 0 суток Рис.

На основании следствия 1 определяются формульные выражения следующих показателей функциональной безопасности системы: средняя наработка до опасного отказа дисперсия наработки до опасного отказа где: где: 0,i SH; средняя наработка до защитного отказа где: ∆GisHUsH —вес разложения графа без множества опасных состояний SH и множества защитных состояний S3; дисперсия наработки до защитного отказа где значение t03-2 рассчитывается по формуле 4 во множестве работоспособных или неопасных и защитных состояний множество SH заменяется множеством S3, веса разложений ∆GsH и ∆G0sH заменяются на веса разложений ∆G0sHUsH и ∆GsHUsH соответственно; вероятность безопасной работы где: inf PБnt и sup PБt —точные значения соответственно нижней и верхней границ вероятности безопасной работы системы, рассчитанные по численным значениям первых n моментов времени пребывания системы в множестве работоспособных или неопасных состояний с помощью численного алгоритма, построенного на основе модифицированного симплекс-метода; вероятность опасного отказа где интенсивность опасного отказа где Алгоритм расчета показателей безопасности Подготовительный этап Определяют вероятности переходов р математические ожидания Ti и Tij соответственно безусловного и условного времени, а также второй и третий моменты Ti 2 и Ti 3 времени пребывания системы в каждом из состояний; определяют веса путей l0ik, lijk из начального состояния 0 во все состояния i графа системы, а также из любого i-го в любое j-ое состояние графа; определяют веса всех замкнутых контуров Сj графа.

 

     >>>     0
!...................
20
!...................
40
!...................
60
!...................
80
!...................
100
!...................
120
!...................









Системы передачи данных

 


Комплексные проектные решения

 


Управление распределенными системами

 


Автоматизированные рабочие места

 


Системы и средства обеспечения безопасности движения

 


Цифровые сети технологической связи

 


Информационные системы управления движением

 


Автоматизированное управление разработками проектов

 






 



Copyright (c) 2008, Infotest, Inc.