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 отказов.

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. При этом из перечня замкнутых контуров Сj исключаются те, которые имеют вершины, принадлежащие множеству S1 и рассчитывают вес разложения ∆G0sH .

Количество получаемых времен задержек в зависимости от их стандартного отклонения для станции освобождения Краснодарского отделения Северо-Кавказской ж. Вычисляется nijmσ t - количество порожних вагонов, дислоцирующихся на станциях отделения i, имеющих отделение назначения j, прогнозное время прибытия которых на стык попадает в сутки при движении способом т. Для ее настройки требуются дополнительные исследования и желательно объем данных за период, не менее года.

Так, математическое ожидание теоретического распределения приравнивалось выборочному среднему, полученному по результатам наблюдений. Иерархия объектов потребления в ОАО «РЖД» Рис. А и 66 отображены два примера графиков за три аналогичных рабочих дня вторник, среда, четверг одной недели. Интервал времени от t0 до t4 называется временем обдумывания пользователем. Тогда зависимость вероятности ошибки приема может быть получена усреднением 7 по всей области определения {λ} в виде σδ , %1015202530 P строб5·10-79,7·10-41,236·10-24,445·10-2 9,69·10-2 Пример наглядно иллюстрирует известный из практики факт невозможности получения ошибки регистрации Р строб ≤10-3при «джиггере» фронтов у принятого символа более 15% даже в случае идеальной синхронизации. Для накопленных измерений моменты времени в таком потоке - суть величины t0, а интервалы в этом потоке есть разность между текущим измерением минус предыдущее начиная со второго измерения. Дисперсия наработки до защитного отказа системы.

Данные имеют получасовую дискретность и были загружены в базу комплекса «Энергостат» для анализа. Характерно, что в отличии от графиков электропотребления для энергорайона в целом, нагрузки в рабочие и выходные дни для тяговых подстанций находятся на одном уровне и по форме подобны друг другу. Исследовано статистическое поведение и предсказуемость факторов, указанных на рисунке в порядке сверху вниз. Правило остановки вычислений: λОП t + ∆t - λОП t < ε, где ε — заданная погрешность вычислений. Расчетными кривыми помехоустойчивости, где представлены зависимости минимума вероятности ошибки Ре при различных реальных методах узкополосного приема двоичных символов от отношения E/No. 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. T}, суток дислокации tдисл Z0, tдисл +t ≤ S отделений i = 1,. Проведена проверка точности прогнозирования образования порожняка на отделениях дорог России на примере полувагонов инвентарного парка МП С. 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. Такие модели принято представлять ориентированными графами. И тот, и другой интервалы t2-t1 и t3-t1 часто называют временем отклика. С этой целью для тех пар станций γ, γk, для которых разность медианы и среднего превышает 6 часов, из исходного множества удаляются наблюдения, для которых выполняется условие: где medtγγ - значение медианы, tγγ’ - значение среднего. Топологический а по сути графовый марковский метод применим для определенного класса систем, поведение которых описывается в основном моделями типа схемы «гибели и размножения». На графиках ниже представлены результаты прогнозирования освобождения полувагонов для некоторых глубин прогноза.

Дисперсия наработки до опасного отказа системы. 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. 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. Если рассматривать исследуемую WEB-систему «тонкий клиент-сервер» как разомкнутую систему массового обслуживания, в которой интенсивность поступления новых запросов на вход системы не зависит от того, сколько уже имеется запросов в системе, то тогда весь процесс поступления запросов от клиентов можно рассматривать как поток из бесконечного источника. В данном случае станции γk приписаны отделению i, а станции γk’ - отделению j. Известный полумарковский топологический также в сути своей графовый метод свободен от перечисленных ограничений. Для этого было исследованы варианты движения порожних полувагонов через дорожные стыки и определены доли потоков βijm каждого варианта от общего потока вагонов между отделениями образования и погрузки Рис. Для некоторых станций массовой выгрузки например, крупных портов высокая дисперсия определения времен задержек может негативно сказаться на точности прогнозирования основной освобождаемой там части Рис. В формульном представлении начало реализации этой программы выглядит следующим образом.

Ошибки прогноза по модели предыдущего среднего дня В заключение хотелось бы поделиться двумя гипотезами или наблюдениями несколько естественнонаучного толка. Основные факторы и зависимости между ними изображены на рис. Исходные данные: ориентированный граф состояний GS,H, где S— конечное множество вершин состояний системы; Н- конечное множество дуг между вершинами ij состояния Si, Sj; критерий опасного отказа в виде множества работоспособных или неопасных состояний SH S, множества состояний опасного отказа SH S, где SH = 0, SH =S, а также начальное состояние 0 = S0 или i ≡ Si, где Si с SH ; критерий защитного отказа в виде множества защитных состояний S3 SH, множества работоспособных или неопасных и не защитных состояний S3 SH, где S3 = 0 ,S3 =Sh, а также начальное состояние 0 = S0 или i ≡ S3, где Si S3 ; квадратная матрица Fijt условных функций распределения времени пребывания системы в состояниях вершинах графа, матрица смежности и вектор распределения начальных вероятностей для эргодических или невозвратных состояний.

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. Изображены графики фактического и прогнозного потребления для сравнительно плохо прогнозируемого объекта.

 

     >>>     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.