Леонид Аврамович Баранов – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Управление и защита информации»
Москва
Leonid A. Baranov, Doctor of Engineering, Professor, Head of Department of Management and Protection of Information
Moscow
Валентина Геннадьевна Сидоренко – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Управление и защита информации»
Москва
Valentina G. Sidorenko, Doctor of Engineering, Professor, Department of Management and Protection of Information
Moscow
Екатерина Петровна Балакина — кандидат технических наук, доцент кафедры «Управление и защита информации»
Москва
Ekaterina P. Balakina, Candidate of Engineering, Senior Lecturer, Department of Management and Protection of Information
Moscow
Людмила Николаевна Логинова — кандидат технических наук, доцент кафедры «Управление и защита информации»
Москва
Ludmila N. Loginova, Candidate of Engineering, Senior Lecturer, Department of Management and Protection of Information
Moscow
Цель. В условиях современных мегаполисов обеспечение повышения использования пропускной способности, увеличение провозной способности линий внеуличного транспорта (метрополитен, скоростной трамвай, пригородные электропоезда, имеющие остановки внутри мегаполиса) при безусловном обеспечении безопасности движения реализуются интеллектуальными системами автоматического управления движением поездов. Целью данной статьи является выбор и обоснование принципов построения и структуры такой системы.
Методы. Используя методы системного анализа, обоснованы принципы построения и структура системы. Применение генетических алгоритмов позволяет решать задачи автоматизации планирования движения поездов. Методы теории оптимального управления дают возможность выбирать энергоэффективные режимы управления движением поезда по перегону, распределять время хода по линии на времена хода по перегонам по критерию минимума энергозатрат, разрабатывать энергоэффективные плановые графики движения. Методы теории автоматического управления используются при выборе и обосновании алгоритмов управления движением поездов на различных функциональных уровнях, при построении экстраполяторов случайных возмущений, обеспечивающих минимизацию числа остановок поездов на перегонах.
Результаты. Разработаны и обоснованы принципы построения и структура централизованной интеллектуальной иерархической системы автоматического управления движением поездов внеуличного городского транспорта. Описано распределение функции между уровнями иерархии, приведена совокупность подсистем, реализующих цель управления – обеспечение безопасности движения и комфорта пассажиров. Сформулированы и обоснованы критерии качества управления при компенсируемых и некомпенсируемых возмущениях. Рассмотрены алгоритмы управления движением и автоматизация построения планового графика движения. Показано место алгоритмов принятия решений в условиях неопределенности при использовании прогноза возмущений, генетических алгоритмов при автоматизации планирования движением поездов. Приведено описание принципов построения алгоритмов управления и планирования движения транспортных средств, обеспечивающих уменьшение расхода энергии на тягу поездов. Показана эффективность реализации централизованной интеллектуальной системы управления движением городского внеуличного транспорта, отмечена фундаментальная роль системы для цифровизации транспортного комплекса.
Заключение. Рассмотренные принципы построения и алгоритмы функционирования системы интеллектуального централизованного управления движением внеуличного городского транспорта показали эффективность этих систем, определяемую следующим: повышение использования пропускной и увеличения провозной способности внеуличного городского транспорта; повышение энергоэффективности планирования и управления движением поездов; повышение безопасности движения; обеспечение оперативного управление движением во время чрезвычайных ситуаций и больших сбоев движения; повышение комфорта пассажиров.
Aim. In today’s major cities, increased utilization and capacity of the rapid transit systems (metro, light rail, commuter trains with stops within the city limits) – under condi[
Methods. Using systems analysis, the design principles and architecture of the system are substantiated. Genetic algorithms allow automating train traffic planning. Methods of the optimal control theory allow managing energy-efficient train movement patterns along open lines, assigning individual station-to-station running times following the principle of mini[
Results. Development and substantiation of the design principles and architecture of a centralized intelligent hierarchical system for automatic rapid transit traffic management. The distribution of functions between the hierarchy levels is described, the set of subsystems is shown that implement the purpose of management, i.e., ensuring traffic safety and comfort of passengers. The criteria are defined and substantiated of management quality under compensated and non-compensated disturbances. Traffic management and target scheduling automation algorithms are examined. The application of decision algorithms is demonstrated in the context of uncertainty, use of disturbance prediction and genetic algorithms for the purpose of train traffic planning automation. The design principles of the algorithms of traffic planning and management are shown that ensure reduced traction energy consumption. The efficiency of centralized intelligent rapid transit management system is demonstrated; the fundamental role of the system in the digitalization of the transport system is noted.
Conclusion. The examined design principles and operating algorithms of a centralized intelligent rapid transit management system showed the efficiency of such systems that ensured by the following: increased capacity of the rapid transit system; improved energy efficiency of train traffic planning and management; improved train traffic safety; assurance of operational traffic management during emergencies and major traffic disruptions; improved passenger comfort.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.