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

Основные параметры транспортных потоков на сети вычисляются с использованием статистических методов на основе информации хранилища данных о событиях с вагонами и поездами.

Производится поиск станций агрегации X, Y, входящих в расчетный полигон. То есть, в большинстве случаев АСПМ на вопрос формирует варианты ответов, и пользователю нужно только ответить «да» или «нет». Однако маршрут подачи вагонов пересекает маршрут движения передаточных поездов. Допустим, что i - j — исходный рассматриваемый вагонопоток с мощностью Nij, a I - j - поток, полученный на данном этапе агрегации.

Под воздействием этих факторов в течение последнего времени происходит создание и внедрение новой совокупности программно-аппаратных средств, обеспечивающих управление процессом перевозок. Если в узле несколько станций плана формирования, то такой узел разбивается на подузлы по зонам тяготения, согласно действующей технологии организации местных вагонопотоков. Рассматриваются проблемы создания модели оперативного прогноза образования порожних вагонов на сети железных дорог России. Следовательно, появляется возможность производить расчет сетевого плана формирования на реальных расчетных вагонопотоках и приближать его к оптимальному. Все, что можно взять автоматически из баз данных, из информационного хранилища и других источников, не нужно заставлять пользователя вводить вручную. Оптимизационная модель базируется на динамической транспортной задаче с задержками ДТЗЗ. Далее план может корректироваться путем варьирования стоимостных параметров модели в диалоговом режиме. Схема упрощенной модели транспортно-производственного узла.

Влияние потока по пересечению на производительность фронтов Как можно видеть, для разных условий зависимости различные. Прогноз базируется на межстанционных временах задержек, вычисленных по данным информационного хранилища вагонной модели. Вместе с тем, получаемые оперативные планы передислокации будут в целом адекватны перевозочному процессу, так как параметры моделей получены на основе ретроспективной информации о перевозочном процессе. Требуется формировать план передислокации порожняка отдельно по каждому роду, собственнику вагонов и пр.

В данном случае станции γk приписаны отделению i, а станции γk’ - отделению j. 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. В системе хранения предполагаются следующие логические разновидности данных: единая нормативно-справочная информация: система справочников об объектах перевозочного процесса, их типах и характеристиках типов. Если станция i - станция плана формирования, то станция I принимается за станцию зарождения потока I = i, величина которого i- станция зарождения потоков, S1, S2, S3 - станции привязки. ЕМПП должна удовлетворять следующим принципам построения: полнота, целостность и непротиворечивость данных; связность; открытость; преемственность; обеспечение сквозных управляющих технологий; однократность ввода информации о событиях, операциях; использование единой НСИ; полное представление жизненного цикла объектов перевозочного процесса для построения аналитических приложений; создание целостного корпоративного информационного хранилища на базе ЕМПП; процедурное построение системы ведения и объектный интерфейс доступа к данным.

Постановка задачи Задача формулируется следующим образом. Схема потоков порожних вагонов через дорожные стыковые пункты σ Прогноз передачи порожних вагонов через стык может быть вычислен следующим образом. Аналогично для станции Y: если Y не совпадает с j, то выбирается система по выходящему из Y назначению на пути Рij иначе - по входящему в Y назначению.

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. Постановка задачи По каждому вагону с уникальным номером k имеется информация о состоянии, станции дислокации γк .

Для узлов Ai заданы объемы производства ресурса ait, t Т0 — Ti, T0 — t1 + T — 1, которые определяются из прогноза образования порожних вагонов на отделениях по информации о дислокации и назначении груженых и порожних вагонов. Из хранилища выбирается история движения тех грузовых вагонов, которые имели факт освобождения внутри анализируемого периода выборки. На первом этапе агрегации решаются две задачи: - определение подмножества станций плана формирования, к которым привязана каждая станция погрузки множество привязок; - для каждого вагонопотока выбор конкретной станции привязки из полученного множества и получение новой «шахматки» вагонопотоков. Часть вагонов не может быть принята, и фронты потом будут простаивать. Среда должна обеспечивать возможность хранения более полного состава данных о перевозочном процессе, включая состав объектов, их состояния, историю операций над объектами и документарное отражение операций. Однако, эти величины могут существенно изменяться во времени. Особенности объекта Анализ исследований в области обоснования инвестиционных проектов показывает, что в качестве объекта, как правило, подразумевается промышленное предприятие с выпуском определенного товара.

Требуется построить модель прогноза образования порожних вагонов, состоящую из двух частей: a количественный прогноз образования порожних вагонов на отделениях сети aij , i = 1,. Из информационного хранилища ЕК ИОДВ извлекаются значения вагонопотоков как суммарное количество вагонов, курсирующих между всеми станциями, открытыми для грузовых операций около 8000 станций, а также величины вагонопотоков, передаваемых по внешним стыкам сети Российских железных дорог. Процесс агрегации вагонопотоков, полученных из информационного хранилища, производится с использованием интегрированной системы технико-экономических расчетов по организации вагонопотоков СЕТЬ-3, разработанной во ВНИИАС.

Основные параметры транспортных потоков на сети вычисляются с использованием статистических методов на основе информации хранилища данных о событиях с вагонами и поездами. Алгоритм агрегации вагонопотоков между выделенными станциями Одной из основных составляющих информационного обеспечения задач организации вагонопотоков является постанционная «шахматка» вагонопотоков. Однако необходимо учесть, что среди станций выделенного полигона имеются двусторонние сортировочные станции.

Вагоны, двигающиеся в кольцевых маршрутах, исключаются из рассмотрения.

 

     >>>     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.