Разработка автоматизированной системы управления с поддержкой принятия решений в комплексах горочной автоматизации

Актуальность темы

исследования. Качественно новый уровень в обеспечении безопасности функционирования систем горочной автоматизации во время, эксплуатации может, быть, достигнут при использовании новых информационных технологий, в том числе систем поддержки принятия решений, автоматизированных информационно-планирующих и контрольно-диагностических средств, предназначенных для автоматизации технического обслуживания и ремонта горочных устройств, а также компьютерного анализа результатов работы оборудования и персонала. Особенно это актуально в настоящее время в условиях, характеризующихся серьезными кризисными явлениями в мировой экономике, и, как следствие, стремлением к экономии различных видов ресурсов.

Создание подобных систем полностью соответствует одному из основных направлений программы стратегического развития ОАО «РЖД» до 2030 года, стимулирующему разработку и внедрение инновационных технологий во все сферы деятельности железнодорожной отрасли.

В настоящее время на многих сортировочных станциях процесс расформирования составов автоматизирован. Для этой цели используются специальные программно-аппаратные комплексы, такие как «Комплексная система автоматизации управления сортировочным процессом» (КСАУ СП).

Как известно, автоматизированный процесс расформированияформирования составов на сортировочных горках требует четкой и скоординированной работы всех' участников процесса, как трудовых ресурсов: дежурного по горке, горочных операторов, старшего электромеханика, электромехаников, начальника станции, начальника горки и т. д. (в дальнейшем, именуемых как лица, принимающие решения — ЛПР), так и программно-аппаратных ресурсов: постовых и напольных устройств сортировочной горки.

Можно выделить некоторые специфические особенности процесса принятия решений: острый дефицит времени на оценку ситуации и принятие решения, высокая степень неопределенности оперативно-технологических ситуаций и исходных данных, многофакторный характер задачи.

Все выше сказанное обуславливает актуальность создания специальной системы для мониторинга и многофакторного анализа работы сортировочной горки на основе данных автоматически поступающих из подсистем горочного комплексаподдержки процессов принятия решений по функциональному и стратегическому управлению технологическим процессом работы сортировочной горки за счет использования новых информационных технологий, обеспечивающих оперативное предоставление сводных агрегированных показателей работы, необходимых для принятия оперативного и взвешенного решения.

Степень разработанности проблемы. Проблемы горочной автоматизации подробно исследованы Ю. Боровковым, И. Долгим, В. Иванченко, А. Савицким, Ю. Самойленко, А. Сепетым, Е. Тишкиным, А. Федорчуком, Н. Фонаревым, В. Шелухиным и др.

Вопросы разработки математического, информационного, алгоритмического обеспечения автоматизированных систем управления освещены в работах А. Воронова, А. Горелика, В. Иванченко, Л. Канторовича, М. Королева, И. Лакина, Н. Лябаха, Т. Соколова, В. Финаева, Д. Швалова и др.

Различные фундаментальные и прикладные аспекты интеллектуальных систем управления нашли отражение в работах таких ученых как Н. Винер,.

B. Глушков, А. Гуда, Д. Дубровский, С. Ковалев, А. Ляпунов, М. Минский, Д. Поспелов, Ф. Розенблатт, В. Тарасов, А. Шабельников и др.

Вопросы применения математического инструментария теории нечетких множеств и регрессионного анализа как для решения общих задач, так и для управления транспортными процессами рассмотрены в работах Р. Беллмана,.

C. Воробьева," Л. Заде, А. Кофмана, А. Муравского и др.

Исследованием" процесса. проектирования и реализации систем-поддержки принятия решений занимались Б. Инмон, Р. Кимболл, Э. Кодд, О. Ларичеву А. Петровский, В. Сачко, В. Уманский'И др.

Вместе — с тем, — в настоящее, время отсутствует единаясовокупность методовпостроения' систем поддержки принятия решений (СППР)' в условиях автоматизированной' сортировочной горки, и многие вопросы, имеющие высокую^ актуальность и заслуживающие самого" пристального внимания, раскрыты не полностью.

Помимо этого, различные прикладные задачи, возникающие в процессе разработки" подобной" системы, требуют адаптации имеющегося теоретического и методического инструментария и применения формализованных процедур моделирования и принятия решений. Эти моменты и определили цели и задачи исследования.

Целили задачи исследования. Разработка средств поддержки принятия решений оперативно-диспетчерским и эксплуатационным персоналом сортировочной горки по функциональному и стратегическому управлению технологическим процессом работы сортировочной горки, систематизация и адаптация алгоритмических и математических методов для решения прикладных задач в процессе проектирования и построения системы поддержки принятия решений.

В соответствии с данной целью были поставлены следующие теоретические и практические задачи исследования.

1. Характеристика объекта автоматизации с целью* выявления проблем в процессе принятия решений диспетчерским и эксплуатационным! персоналом автоматизированной сортировочной горки. Выявление объективных предпосылок к созданию АСУ поддержки принятия решений.

2. Анализ и систематизациясуществующих подходов* к построению систем^ поддержки принятия решений' на транспорте. Поиск оптимальной структуры и технологий построения СППРГ.

3.Систематизация— и. адаптация• алгоритмических и математических методов исследования процесса1 принятия* решений персоналом автоматизированной сортировочной, горки.

4. Разработка и проектированием АСУ поддержки принятия решений: на-основе сформированного математического, алгоритмического и информационного обеспечения;

5. Внедрение разработанных предложений и методик в решение задач, возникающихв, процессе принятия: решений: на автоматизированных сортировочных горках сети.

Объектом исследования: являются системы поддержки принятиярешений" для персоналам организационно-технологических объектов железнодорожного транспорта, к которым относится автоматизированная сортировочная горка:

Предмет исследования — алгоритмические, математические методы: и механизмы поддержки, принятия решенийинформационные технологии и технические средства построения систем поддержки принятия решений: Соответствующие пункты паспорта специальности: п. 9-. Методы эффективной! организации и ведения специализированного информационного5 ипрограммного обеспечения АСУТП, АСУП, АСТПП и др., включая, базы и банки данных-и методы их оптимизациип. 15. Теоретические основы: методы, и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.).

Теоретико-методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных авторов в области проектирования и построения систем поддержки принятия решенийсовременныеконцепции у правления? активными, системамиа такжеработы в. области^ моделирования технологических, процессов и теории нечетких множеств: При разработке автоматизированной системыуправления применялись, современные? методологии проектирования и средства разработки программного обеспечения.

Концепция диссертационного исследования исходит из того, что в современных условиях политика всеобъемлющего внедрения инновационных технологий в отрасли повлечет за собой потребность в системах поддержки принятия решений, реализующих принципы интеллектуального функционирования сортировочного процесса. В связи с этим необходим теоретико-прикладной аппарат, способный оказать помощь в принятии решений управленческому персоналу автоматизированной сортировочной горки. Суть предлагаемого подхода состоит в использовании методов регрессионного моделирования, аппарата нечеткой логики и теории адаптивных систем для анализа сортировочного процесса в рамках разрабатываемой СППР.

Положения диссертации, выносимые на защиту:

1. В условиях автоматизированной сортировочной горки для принятия эффективных и обоснованных решений оперативно-диспетчерскому и эксплуатационному персоналу требуется провести анализ большого количества статистических данных. Вследствие ограничений систем учета и контроля необходимую выборку не всегда можно представить в удобном для ЛПР виде, а длительность проведения данного анализа может превысить длительность управляемого процесса. Решением данной проблемы является создание специальной системы поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала сортировочной горки, использующей современную программную и аппаратную платформу, эффективный математический аппарат для проведения анализа и прогнозирования изменений состояния горочного оборудования.

2. Разрабатываемая система поддержки принятия решений должна состоять из следующих подсистем: подсистемы сбора и предварительной обработки информации, подсистемы статистического и интеллектуального анализа, подсистемы технического обслуживания и ремонта. Подсистема сбора и предварительной обработки информации получает данные из различных источников информации, в том числе из подсистем комплекса. автоматизации сортировочной горки, и выполняет1 загрузку подготовленных данных в консолидированное хранилище данных СППР. Подсистема статистического и интеллектуального анализа позволяет пользователям проводить различные виды, анализа процессафункционирования, как отдельных устройств, так и сортировочной горки в целом. Подсистема технического обслуживания и ремонта реализует возможности по оптимизации и мониторингу процесса выполнения работ по техническому обслуживанию и ремонту горочного оборудования.

3. В процессе моделирования сложных объектов следует уделять пристальное внимание этапу выбора модели. В условиях автоматизированной сортировочной горки можно выделить следующие цели моделирования: выявление и анализ физической природы исследуемого технологического процесса, анализ параметров функционирования объекта с целью построения прогноза и анализ с целью формирования управленческого воздействия.

4. Для формирования оптимального плана работ по техническому обслуживанию и ремонту следует использовать теорию нечетких множеств, так как в современных системах автоматизации и управления на железнодорожном транспорте ключевое значение имеют не только точные, математические обоснованные данные, но и модели, содержащие. качественную информацию, которая включает многолетний опыт эксплуатации и важные сведения о данной области знаний.

5. Сложность задач, решаемых системами поддержки принятия решений на автоматизированной сортировочной горке, требует придания алгоритмам и методам идентификации состояния объектов, а также. процедурам принятия решений интеллектуальности, которая обеспечит извлечение из данных и практическое применение необходимых знаний.

Научная новизна. Научную — новизну диссертационного исследования составляют следующие результаты:

1. Разработана структура системы поддержки принятия решений, обеспечивающая проведение оперативного качественного и количественного анализа информации, требуемой для помощи в решении сложных проблем персоналом автоматизированной сортировочной горки.

2. Усовершенствована полезная модель СППР КДК СУ, с использованием концепции «интеллектуального функционирования» системы, путем добавления нового блока, реализующего возможность коррекции управляющего сигнала по результатам анализа выходных данных системы.

3. Проведена адаптация математического аппарата моделирования на основе регрессионного анализа и теории нечетких множеств с учетом особенностей технологического процесса автоматизированной сортировочной горки для решения задач прогнозирования изменений показателей функционирования оборудования и формирования оптимального плана выполнения работ по техническому обслуживанию и ремонту горочных устройств.

4. Разработаны структура и средства визуализации контролируемых параметров оборудования и показателей работы персонала и функционирования сортировочной горки в целом.

5. На основе принципов, методов и алгоритмов, изложенных в диссертационном исследовании, разработано консолидированное хранилище данных системы поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала автоматизированной сортировочной горки.

Теоретическая^ ценность диссертационного' исследования определяется направленностьюего результатов на развитие и совершенствование принципов,' методов и алгоритмов построения эффективной*- СППР' для*-персонала автоматизированной" сортировочной-горки, что полностью < отвечает выбранному направлению-инновационного развития железнодорожной отрасли. Основные положения, работы могут быть использованы, при проектировании, и разработке различных АСУ, в том числе и не содержащих.механизмы.поддержки принятия, решений.

Практическая значимость. Практическую значимость диссертационного исследования составляют следующие результаты:

1. Разработана система поддержки принятия решений, позволяющая:

— повысить качество принимаемых управленческих решений за счет использования современных технологий, обеспечивающих оперативное получение и наглядное представление всего необходимого объема информации об управляемом объекте;

— пользователям, не имеющим глубоких знаний в статистике, применять современный математический аппарат для проведения анализа и построения прогноза развития ситуации.

2. Выполнены проектирование' и разработка программного продукта «Системаподдержки принятиярешений для оперативно-диспетчерского-и эксплуатационного персонала автоматизированной сортировочной горки» в Ростовском филиале ОАОНИИАС. Внедрение данной системы осуществляется, в настоящее. время? на сортировочных горках всей сети в составе «Комплекса контроля и диагностики, станционных устройств зоны ГАЦ с рабочим местом горочного электромеханика АРМ ШН СГ» (КДК СУ ГАЦ).

Реализация', результатов.^ работы. Основные результаты диссертационного ~ исследования' были внедрены при реализации-программного продукта «Системаподдержки, принятия'- решений для оперативно-диспетчерского иэксплуатационного персонала,. автоматизированной’сортировочной горки» РосгФНИИАС. Данная, система в настоящий момент внедрена на следующих станциях: Бекасово-Сортировочное Московской^ ж.д., Красноярск-Восточный Красноярской* ж.д., Санкт-Петербург-Московский-Сортировочный Октябрьской ж.д., Новая.-Еловка Красноярскойж.д., Иркутск-четный Восточно-Сибирской ж.д., Инская-нечетная Восточно-Сибирской ж.д., Московка Западно-Сибирской ж.д. Результаты* диссертационного исследования, используются в работе Научно-исследовательской части" РГУПС. Использование результатов подтверждено соответствующими актами. Работа^ выполнена при поддержке РФФИ, проекты № 09−07−192 и № 10−01−58. Также по результатам исследования получено 2 авторских свидетельства и 1 патент на полезную' модель.

Апробация результатов исследования. Результаты и основные положения диссертационной работы докладывались на Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт 2005» (г. Ростов-на-Дону, 2005 г.), Седьмой* Международнойнаучно-практической конференции «Телекоммуникационные, информационные и. логистические технологии, на транспорте» «ТелекомТранс — 2010» (г. Ростов-на-Дону, 2010 г.), Международной научно-практической конференции- «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте '2010» (г. Одесса, 2010 г.). Основные положения, диссертации опубликованы' в 13 работах, общим объемом 3,08 п.л., в том числе 2,00 п.л. лично автором.

Объем, и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения, списка литературных источников, а также актов реализации результатов диссертационной работы. Общий объем диссертации^ составляет 190 стр., включая 42 рисунка- 8 таблиц, список литературы из 118 наименований, приложения’и акты реализации.

Выводы по главе.

1. В рамках подсистемы сбора, предварительной обработки и хранения" СППР КДК. СУ нами было реализовано хранилище данных по схеме «снежинка», на основе СУБД MS SQL Server 2005. В процессесоздания* ХД были мы использовали теоретические наработки и практический опыт создания подобных систем как отечественных, так и зарубежных авторов. Также были учтены особые требования при выборе схемы построения хранилища и используемого программного и аппаратного обеспечения, накладываемые политикой инновационного развития отрасли.

2. Чтобы оказать помощь в принятии рациональных и эффективных управленческих решений ЛПР, СППР должна позволять провести наиболее полный и глубокий анализ проблемы, раскрыть природу явления или объекта автоматизации для целей прогнозирования развития. Все это возможно только при использовании в СППР современного аппарата математической статистики и искусственного интеллекта, однако, при этом следует учитывать, что пользователи системы в большинстве своем не имеют глубоких познаний в соответствующих областях математики.

3. Вследствие особенностей функционирования комплексов автоматизации технологических процессов, присущим сфере железнодорожного транспорта, разрабатываемые комплексы должны* включать в себя" элементы искусственного^ интеллекта, самоорганизации и адаптивного. управления. Таким образом, используяконцепцию «интеллектуального» функционирования систем, автором модифицирована существующая схема системы СППР КДК СУ.

Заключение

<

В задаче’инновационного развития-отрасли * одном из приоритетных направлений/является: разработка, и внедрение специализированных систем-поддержки принятия. решений,.-для повышения качества решений. персонала, в условиях*, сложных технологических" процессов, 1 к которым относится и автоматизированная сортировочная, горка. Однако анализ1 отечественных и зарубежных^ систем* поддержки принятия.• решений на железнодорожном." транспорте позволил выявить, что-существенные отличия, в технологической, и экономической базы, значительно затрудняют возможность использования зарубежных аналогов, -а потребности в большом^ количестве структурных, изменений для адаптации существующих отечественных аналогов.

Современные автоматизированные сортировочные горки оборудованы большим количеством напольных и постовых устройств, таких как устройства счета осей, весомеры, индикаторы скорости отцепов, аппаратура контроля заполнения путей сортировочного парка, метеостанции и др. Каждое устройство характеризуется набором контролируемых параметров, отражающих процесс его функционирования.

Для оказания реальной помощи обслуживающему персоналу в контроле состояния, оперативном поиске неисправностей, предотказной диагностике, анализе работы отдельных устройств и сортировочного процесса в целом, а также для организации работ по техническому обслуживанию-и ремонту напольных и постовых устройств сортировочной^ горки, в Ростовском филиале ОАО НИИАС разработана система. поддержки, принятия: решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала, автоматизированной сортировочной’горки (СППР КДК. СУ). Эта Впервые она была, внедрена на • автоматизированной сортировочной горке станции Красноярск-Восточный Красноярской железной дороги;

В работе дано краткое описание задач, функций, процесса, проектирования, разработки и технической’реализации системы поддержки принятия решения, для. персонала автоматизированной сортировочной горки.

Структурно" СППР КДК СУ' разделена на несколько подсистем. Технологической и диагностической-информация, поступающая! в СППР как из подсистем: КГМ ПК и КДК СУ, так. и других источников, проходит предварительную' обработку в подсистеме сбора и предварительной обработки информации, .эта: же подсистема осуществляет загрузку готовых данных в хранилище данных. Особенности программной реализации позволяют в кратчайшие сроки добавлять новые источники данных и изменять существующие. При построении хранилища данных былучтен опыт зарубежных и отечественных разработчиков, особое внимание уделялось выбору программно-аппаратной платформы.

Подсистема статистического и интеллектуального анализа, используя современный математический аппарат, обеспечивает возможность проведения анализа и прогнозирования состояния как напольных и постовых устройств, так и показателей работы всей сортировочной горки.

Помимо большого количества контролируемых параметров напольных и постовых устройств в СППР КДК СУ ведется учет статистики как процесса выполнения работ обслуживающим персоналом, так и показателей работы СГ в целом: Поэтому для обеспечения более удобной и эффективной работы пользователей разработана структура комплекса параметров, облегчающая построение отчетов и доступ к информации с учетом профессиональной специализации.

Повышение качества проведения ¦ работ по техническому обслуживанию и ремонту горочного оборудования — главная, задача подсистемьь по планированию и контролю технического обслуживания и ремонта оборудования КСАУСП'. Для достижения’этой задачи пользователям предоставляются удобные средства/для * мониторинга и контроля процесса проведения работ по техническому' обслуживанию и ремонту, используя аналитические данные. Сохранению и накоплению опыта проведения работ ТОиР способствует модуль базы знаний. Воспользовавшись этим модулем, пользователь может получить инструкции и рекомендации по проведению работ, как общего характера, так и с учетом специфики оборудования установленного на данной сортировочной горке.

Очевидно, что реализация подобной системы невозможна без глубокого анализа современных систем горочной автоматизации, методов и алгоритмов построения систем поддержки принятия решений, математического и алгоритмического аппарата принятия решений в условиях сложных объектов, что и определило часть задач данной диссертации.

Технически СППР КДК СУ реализована в виде веб-портала, что позволяет значительно сократить требования к аппаратной части пользовательского оборудования. Реализованная в рамках ОАО «РЖД» корпоративная сеть передачи данных обеспечивает возможность контроля и анализа сортировочного процесса не только обслуживающим персоналом непосредственно на станции, но и управленческим аппаратом дороги и сети.