Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методы повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях

Диссертация: Методы повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Метрополитены крупных городов являются важнейшим звеном в цепи системы пассажирских перевозок. Как показывает статистика, 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. При такой загрузке движение поездов организуется с минимальным расчетным… Читать ещё >

Методы повышения эффективности управления технологическим комплексом метрополитена в нештатных ситуациях (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 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

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.

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 пользователямопределена 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 движенияразработка 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.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Правила технической эксплуатации метрополитенов Российской Федерации. 2003 г.
  2. Инструкция по движению поездов и маневровой работе на метрополитенах Российской федерации. 2003 г.
  3. 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. JI. А. и др. «Концепция создания интегрированной автоматизированной системы управления метрополитеном (ИАСУМ)». М: МИИТ. 1993 г.
  5. В. И., Барышев Ю. А. Системы автоматики для управления поездами метрополитена. М.:Транспорт, 1989 — 87с.
  6. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. В. М. Теория автоматических систем интервального регулирования. М.:Транспорт, 1987. — 149с.
  14. 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. JI. А., Ерофеев Е. В., Сапожников В. В., Василенко М. Н., Быков В. П. Система поддержки принятия решений. Железнодорожный транспорт. -1994., N12.
  16. 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. 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. В. П, Лукьянов М. С. Система поддержки принятия решений на железнодорожном транспорте. Новые информационные технологии-3. Сб. семинара.-М:МГИЭМ. 2000.
  20. Г. В. и др. «Обоснование единой системы оперативного управления работой линии метрополитена». Л: МПС. Отчет о НИР. 1990 г.
  21. Е. Л. Кулида, В. Г. Лебедев, А. М. Чесноков. «Проектирование интеллектуальных систем поддержки операторов сложных объектов». М: Автоматизация № 1/99.
  22. 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. 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. Е. С. Исследование операций: Задачи, принципы, иетодология. М.:Наука, 1980. 208с.
  25. Дж. Линейный регрессионный анализ. М.:Мир, 1980. 456с.
  26. И. М. Рациональная организация пассажирских перевозок метрополитена. М.:Стройиздат, 1965. 99с.
  27. И. М. Пассажирские перевозки на метрополитенах. М.:Транспорт, 1982. 175с.
  28. 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. Т. «Статистический анализ временных рядов». М.:Мир, 1976, 90с.
  30. Д. «Анализ процессов статистическими методами». М.:Мир, 1973. 85с.
  31. Ф. «Применение тренажеров на железнодорожном транспорте» Железные дороги мира. 1999. N9.
  32. 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. Л. А. «Тренажер поездного диспетчера линии метрополитена». Метро и тоннели. 2002. N1. С. 66−67.
  34. 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. JI. И., Симаков Е. В. Динамическое ведение графика движения поездов. /В жур. «Автоматика, связь, информатика» N6, 2003.
  37. С. В., Петров И. В. Объектно ориентированная модель линии метрополитена. Региональная информатика-1998. VI международная конференция. Тезисы докладов. ПГУПС. 1998.
  38. В. А., Семенов A. JI. Теория алгоритмов: основные открытия и применения. М.:Наука, 1987.-248 с.
  39. О. Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации. М.:Наука, 1987.-248с.
  40. В. Г. Математическое программирование. — М.:ФИЗМАТЛИТ, 2000.-264с.
  41. Ф. П., Иваницкий А. Ю. Линейное программирование. — М.:Факториал, 1998.-176с.
  42. 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. О. Е. Дискретная математика: логика, группы, графы/О. Е. Акимов.-М.: Лаб. Базовых знаний, 2001.-Б.П.
  44. 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. 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. 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. 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. 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. 2003 г.
  54. СНиП 32−08 «Метрополитены». Госстрой РФ. 2003 г.
  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. 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. Н. П. Моделирование сложных систем. М.:Наука, 1978.-312с.
  59. 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. Дж. Основы систем баз данных. М.:Мир, 1993.
  62. Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. С-Пб, изд. Дом «Питер», 2000. 384с.
  63. Е. А. Основы теории эвристических решений. М.:Наука, 1975.
  64. А. Н., Федоров И. П, Архипов И. Ф. Приобретение знаний для интеллектуальных систем. Рижский тех. ун-т. Рига.: Рижский тех. ун-т. 1991.
  65. Т. А. От поля знаний к базе знаний через формализацию. Ст в сб. «Представление знаний в экспертных системах». Л.:ЛИИАН. 1989.
  66. М. Е. Индуктивное обобщение в ассоциативных сетях. Известия АН СССР. Техническая кибернетика. N5, 1984.
  67. К. Факторный анализ. Пер. с нем. М.:Статистика. 1980.
  68. Н. Н. Математические задачи системного анализа. М.:Наука, 1981.
  69. С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. 1981.
  70. Д. А. Многоагентные системы — настоящее и будущее. М.: Ст. в жур. «Информационные технологии и вычислительные системы». N1,1998.
  71. Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. Пер. с англ. В 2-х кн. М.:Мир. 1985.
  72. Ф. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь. 1987.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!