Обгрунтування виду функції приналежності нечітких параметрів локомотивних інтелектуальних систем керування

Автор(и)

  • Тетяна Василівна Бутько Українська державна академія залізничного транспорту майдан Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна
  • Олександр Борисович Бабанін Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна https://orcid.org/0000-0001-7500-336X
  • Олександр Миколайович Горобченко Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна https://orcid.org/0000-0002-9868-3852

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.35996

Ключові слова:

керування поїздом, нечітке число, локомотивна бригада, функція приналежності

Анотація

Для підвищення ефективності керування локомотивом необхідно використовувати прогнозне значення швидкості поїзду через визначений інтервал часу. Так як на цю величину впливає низка випадкових факторів, пропонується представити її у вигляді нечіткого числа. Обґрунтовано вибір класу функції приналежності на підставі експериментальних даних та критерію Пірсона. Це дозволить використати методи теорії штучного інтелекту при моделюванні роботи локомотивної системи підтримки прийняття рішень. 

Біографії авторів

Тетяна Василівна Бутько, Українська державна академія залізничного транспорту майдан Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Доктор технічних наук, професор

Кафедра управління експлуатаційною роботою

Олександр Борисович Бабанін, Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха 7, м. Харків, Україна, 61050

Доктор технічних наук, професор

Кафедра Експлуатація і ремонт рухомого складу 

Олександр Миколайович Горобченко, Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха 7, м. Харків, Україна, 61050

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра Експлуатація і ремонт рухомого складу 

Посилання

  1. Gorobchenko, O. M. (2014). Metodologіchnі osnovi pobudovi іntelektual'nih sistem pіdtrimki prijnyattya rіshen' dlya lokomotivnih brigad. Mezhdunarodnyj informacionnyj nauchno-tekhnicheskij zhurnal "Lokomotiv-inform", 8, 12–13.
  2. Jiang, C., Yang, J., Yuan, J., Xu, F. (2012). Overview of Intelligent Railway Transportation Systems in China. Intelligent Automation & Soft Computing, 18 (6), 627–634. doi:10.1080/10798587.2012.10643272
  3. But'ko, T. V., Prohorchenko, A. V. (2007). Udoskonalennya sistemi operativnogo upravlіnnya pasazhirs'kimi perevezennyami na osnovі vikoristannya іntelektual'nih tekhnologіj. Suchasnі іnformacіjnі tekhnologії na transportі, v promislovostі ta osvіtі. Dnіpropetrovs'k:DNUZT, 55.
  4. Gapanovich, V. A., Rozenberg, E. N. (2011). Osnovnye napravleniya razvitiya intellektual'nogo zheleznodorozhnogo transporta Zheleznodorozhnyj transport, 4, 5–11.
  5. Rozenberg, E. N. (2011). Sovremennye tekhnologii dlya perekhoda k intellektual'nomu zheleznodorozhnomu transportu». Vsemirnyj ehlektrotekhnicheskij kongresse (VEHLK-2011). Moscow. Available at: http://www.ruscable.ru/print.html?p=/article/Sovremennye_texnologii_dlya_perexoda_k/
  6. Intelligent Transport Systems (ITS) for sustainable mobility (2012). UN, Economic Commission for Europe, UNECE. Geneva, 120.
  7. Tarasov, V. A. Gerasimov, B. M., Levin, I. A., Kornejchuk, V. A. (2007). Intellektual'nye sistemy podderzhki prinyatiya reshenij. Teoriya, sintez, ehffektivnost'. Kiev: MAKNS, 336.
  8. Mitaim, S., Kosko, B. (2001). The shape of fuzzy sets in adaptive function approximation. IEEE Trans. Fuzzy Syst., 9 (4), 637–656. doi:10.1109/91.940974
  9. Raskin, L. G., Seraya, O. V. (2008). Nechetkaya matematika: monogr. Kharkiv: Parus, 352.
  10. Demin, D. A. (2013). Nechetkaya klasterizaciya v zadache postroenie modelej «sostav – svojstvo» po dannym passivnogo ehksperimenta v usloviyah neopredelyonnosti. Problemy mashinostroeniya, 6, 15–23.
  11. Danilova, N. V. (2010). Primenenie metoda nechetkih srednih dlya postroeniya funkcij prinadlezhnosti parametrov tekhnologicheskogo processa. Innovacionnye tekhnologii, modelirovanie i avtomatizaciya v metallurgii. Sankt-Peterburg, 11–12.
  12. Dzharratano Dzh., Rajli, G. (2007). Ekspertnye sistemy: principy razrabotki i programmirovanie. Moscow: OOO "I.D.Vil'yams", 1152.
  13. Rutkovskaya, D. Pilin'skij, M., Rutkovskij, L. (2006). Nejronnye seti, geneticheskie algoritmy i nechetkie sistemy M.: Goryachaya liniya –Telekom, 452.
  14. Gorobchenko, O. M. (2014). Modelyuvannya viniknennya neshtatnoї situacії v ergatichnіj sistemі «lokomotivna brigada – poїzd», 38, 144–147.
  15. Osipov, S. I., Mironov, K. A., Revich, V. I. (1972). Osnovy lokomotivnoj tyagi. Moscow: Transport, 336.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-02-27

Як цитувати

Бутько, Т. В., Бабанін, О. Б., & Горобченко, О. М. (2015). Обгрунтування виду функції приналежності нечітких параметрів локомотивних інтелектуальних систем керування. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3(73), 4–8. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.35996

Номер

Розділ

Процеси управління