Удосконалення процесу керування локомотивом шляхом використання систем підтримки прийняття рішень

Автор(и)

  • Eduard Tartakovskyi Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна https://orcid.org/0000-0002-5739-0084
  • Oleksandr Gorobchenko Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна https://orcid.org/0000-0002-9868-3852
  • Artem Antonovych Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050, Україна https://orcid.org/0000-0002-4920-6849

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.80198

Ключові слова:

керування локомотивом, прийняття рішень, інтелектуальна система, база знань, нечіткий класифікатор

Анотація

Розроблено структуру та архітектурну ієрархію локомотивних СППР. Алгоритм дій машиніста локомотива представлено нечітким імовірнісним графом. Вагові коефіцієнти переходів між вершинами завдані нечіткими числами, значення яких записані в матриці графа. Вибір варіанта рішення локомотивної СППР реалізовано за адитивним критерієм. Опис динамічної бази знань проведено з використанням продукційної моделі представлення знань

Біографії авторів

Eduard Tartakovskyi, Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Доктор технічних наук, професор

Кафедра «Експлуатація і ремонт рухомого складу» 

Oleksandr Gorobchenko, Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра «Експлуатація і ремонт рухомого складу» 

Artem Antonovych, Український державний університет залізничного транспорту майдан Фейєрбаха, 7, м. Харків, Україна, 61050

Аспірант

Кафедра «Експлуатація і ремонт рухомого складу» 

Посилання

  1. Railway safety statistics (2015). Eurostat. Statistics Explained. Available at: http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Railway_safety_statistics (Last accessed: 02.02.2016).
  2. Volkovskiy, D. (2013). Systems of automatic driving of trains and traffic safety. Evraziya Vesti XII. Available at: http://www.eav.ru/publ1.php?publid=2013-12a15 (Last accessed: 10.12.2015).
  3. Conventional Automatic Train Protection (ATP) (2015). Siemens AG. Available at: http://www.mobility.siemens.com/mobility/global/en/urban-mobility/rail-solutions/rail-automation/automatic-train-control-system/conventional-automatic-train-protection-atp/pages/conventional-automatic-train-protection-atp.aspx (Last accessed: 23.12.2015).
  4. A new generation for driverless automated transit systems (2016). Bombardier Inc. Available at: http://www.bombardier.com/en/transportation/products-services/rail-control-solutions/mass-transit-solutions/cityflo-650.html (Last accessed: 24.12.2015).
  5. Alstom to supply automatic train control system to Santiago de Chile metro’s line 1 (2012). ALSTOM. Available at: http://www.alstom.com/press-centre/2010/1/Alstom-to-supply-automatic-train-control-system-to-Santiago-de-Chile-metros-line-1-20100120 (Last accessed: 10.12.2015).
  6. Wang, Z. (2005). Study on the structure design and optimization for RITS. China Academic of Railway, 13, 89.
  7. Yan, M. (2006). Study on the structure design for RITS. China Academic of Railway, 11, 166.
  8. Fomin, O. V. (2015). Increase of the freight wagons ideality degree and prognostication of their evolution stages. Scientific Bulletin of National Mining University, 2, 68–76.
  9. Goswami, S., Mehjabin, S., Kashyap, P. A. (n.d.). Driverless Metro Train with Automatic Crowd Control System. Intelligent Applications for Heterogeneous System Modeling and Design, 76–95. doi: 10.4018/978-1-4666-8493-5.ch004
  10. Potekhin, A. I., Branishtov, S. A., Kuznetsov, S. K. (2014). Supervisory control of the railway system based on Petri nets. XII all-Russia meeting on control problems VCPU-2014, 4956–4965.
  11. El-Fakih, K., Simao, A., Jadoon, N., Maldonado, J. C. (2016). An Assessment of Extended Finite State Machine Test Selection Criteria. Journal of Systems and Software. doi: 10.1016/j.jss.2016.09.044
  12. Sales, D. O., Correa, D. O., Fernandes, L. C., Wolf, D. F., Osório, F. S. (2014). Adaptive finite state machine based visual autonomous navigation system. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 29, 152–162. doi: 10.1016/j.engappai.2013.12.006
  13. Hahanov, V., Kaminska, M., Fomina, E. (2006). Testability Analysis of Digital Design Verification. 2006 International Biennial Baltic Electronics Conference, 171–175. doi: 10.1109/bec.2006.311090
  14. Filippenko, I. G. (2015). Vzaimodeystvuyuschie neyroavtomatyi i neyroavtomatno-vyichislitelnyie strukturyi [Interactive neuroantomy and nanoautomation-computational structures]. Kyiv, Ukraine: Caravel, 440.
  15. Tarasov, V. A., Gerasimov, B. M., Levin, I. A., Korneychuk, V. A. (2007). Intellektualnie systemi podderzhki prinyatiya resheniy: teoriya, sintez, effektivnost [Intelligent Decision Support Systems: theory, synthesis efficiency]. Kyiv: MAKNS, 336.
  16. But'ko, T. V., Gorobchenko, O. M. (2015). Modelyuvannya keruyuchoyi diyalnosti mashunista locomotiva za dopomogoyu teorii nechitkih grafiv[Modeling the management of locomotive driver with the help of fuzzy graphs]. Visnuk DNUZT, 2, 88–96.
  17. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. New York, USA: Springer, 738.
  18. Theodoridis, S., Koutroumbas, K. (2006). Pattern Recognition. 3rd edition. London, UK: Academic Press, 631.
  19. Demin, D. A. (2013). Nechetkaya klasterizaciya v zadache postroeniy modeley «sostav-svoystvo» po dannim passivnogo experimenta v usloviyah neopredelennosti [Fuzzy Clustering in the problem of model building «structure - property» according to the passive experiment in conditions of uncertainty]. Problemy mashinostroeniya, 15–23.
  20. Melyhov, A. N., Bershteyn, L. S., Korovin, S. Ya. (1990). Situacionnie sovetueschiye systemi s nechetkoy logikoy [Situational council system with fuzzy logic]. Moscow, Russia: Gl. Red. Fiz. Mat. Lyt., 272.
  21. Rottshteyn, A. P., Shtovba, C. D. (1997). Nechetkaya nadezhnost algorytmycheskyh processov [Fuzzy reliability of algorithmic processes]. Vinnytsa: Contynent, 142.
  22. Gorobchenko, O. M. (2010). Vyznachennya imovirnosti vynyknennya transportnoyi podii v locomotyvnomu gospodarstvi [Determining the potential traffic accident in the locomotive sector]. DNUZT, 35, 48–51.
  23. Madsen, A. L., Kjaerulff, U. B., Kalwa J. (2005). Applications of Probabilistic Graphical Models to Diagnosis and Control of Autonomous Vehicles. The Second Bayesian Modeling Applications Workshop, 12.
  24. Raskyn, L. G., Seraya, O. V. (2008). Nechetkaya matematyka. [Fuzzy Math]. Kharkiv: Parus, 352.
  25. Olkkonen, E. A. (1997). Modeli predstavleniya znaniy v yazikovyh intelektualnyh obuchayuchih systemah [Models of knowledge representation language in intelligent tutoring systems]. Works of PGU, 6, 168–182.
  26. Gorobchenko, O. M. (2011). Korreguvannya funkcii mashinista locomotyva za dopomogoyu system pidtrimki priynyatih rishenn’ [Editing functions locomotive driver using decision support systems]. Locomotiv-inform, 5, 4–5.
  27. Shtovba, S. D. (2007). Proektirovaniye nechetkyh system sredstvamy MATLAB [Design of fuzzy systems MATLAB tools]. Moscow: Goryachaya linia, 288.
  28. Gorobchenko, O. M. (2013). Rozrobka matematichnoi modeli dynamichnoi bazi znan’ dlya intelektualnogo keruvannya locomotyvom [Development of a mathematical model of dynamic knowledge bases for intelligent management engine]. Zbirnyk naukovyh praz DIZT, 33, 189–192.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-10-30

Як цитувати

Tartakovskyi, E., Gorobchenko, O., & Antonovych, A. (2016). Удосконалення процесу керування локомотивом шляхом використання систем підтримки прийняття рішень. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(3 (83), 4–11. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.80198

Номер

Том 5 № 3 (83) (2016): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Eduard Tartakovskyi, Oleksandr Gorobchenko, Artem Antonovych

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.