Интеллектуализация методов и алгоритмов управления технологическими процессами на сортировочных горках тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Рогов Станислав Александрович

• Рогов Станислав Александрович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Рогов Станислав Александрович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Роль и место интеллектуальных сортировочных систем

в обеспечении живучести, безопасности, эффективности и

качества транспортных услуг

1.1. Анализ отечественных и зарубежных разработок с точки зрения обеспечения живучести, безопасности, эффективности и качества транспортных услуг

1.1.1. Анализ российских систем автоматизации сортировочных горок

1.1.2. Анализ зарубежных систем автоматизации сортировочных горок

1.2. Проблемы совершенствования сортировочных систем, инновационная концепция их развития

1.3. Постановка задач диссертационного исследования

1.4. Выводы по главе

Глава 2. Развитие теоретических исследований в области систем автоматического регулирования скоростей скатывания

2.1. Категориальный аппарат исследования безопасности и живучести автоматизированных сортировочных систем

2.2. Моделирование и управление эффективностью сортировочного процесса

2.3. Автоматизация и интеллектуальное управление сортировочными процессами

2.4. Выводы по главе

Глава 3. Разработка программно-алгоритмического инструментария обеспечения функционирования АРС

3.1. Управление процессом роспуска составов на сортировочных горках с учетом обеспечения живучести, безопасности и экономической эффективности

3.2. Разработка интеллектуальной системы управления прицельным торможением отцепов на сортировочной горке

3.2.1. Анализ модели и алгоритма функционирования автомата-советчика по прогнозу скорости выхода отцепа из тормозной позиции

3.2.2. Совершенствование автомата-советчика по прогнозу и реализации заданной скорости роспуска

3.2.3. Расчет скорости выхода из парковой тормозной позиции

3.2.4. Разработка алгоритма и устройства плавного непрерывного управления тормозными средствами (блок реализации скорости)

3.3. Выводы по главе

Глава 4. Практические аспекты разработки систем

автоматизации и интеллектуализации сортировочных процессов

4.1. Внедрение КСАУ СП на станции Лоста

4.2. Результаты внедрения разработанных моделей, механизмов и технологий автоматизации и интеллектуализации сортировочных процессов

4.3. Эффективность внедрения микропроцессорных систем автоматизации сортировочных процессов

4.3.1. Методические аспекты расчета эффективности

4.3.2. Результаты расчета основных экономических показателей

4.4. Выводы по главе

Заключение

Список использованной литературы

Список основных сокращений и обозначений

АРМ - автоматизированное рабочее место;

АСОУП - автоматизированная система оперативного управления перевозочным процессом;

АСУ ЖТ - автоматизированные системы управления на железнодорожном транспорте;

АСУ СС - автоматизированная система управления сортировочной станцией; АСУ ТУ - Автоматизированная Система Управления Транспортного Узла; БД - база данных;

ВНИИАС - Всероссийский НИИ автоматизации, проектирования и связи; ВНИИЖТ - Всероссийский НИИ железнодорожного транспорта; ГЛОНАСС - глобальная навигационная спутниковая система; ЕСТП - Единый сетевой технологический процесс в отрасли; ИМ - индикативный мониторинг;

КДК СУ - контрольно-диагностический комплекс системы управления; КЗП - системы контроля заполнения путей;

КСАУ СП - комплексная система автоматизированного управления сортировочным процессом;

КСАУ СС - комплексная система автоматизированного управления

сортировочной станцией;

ЛПР - лицо, принимающее решение;

МАЛС - Маневровая автоматическая локомотивная сигнализация; МБПР - машинный блок принятия решений; ПП - признаковое пространство; РМ - репрезентативный мониторинг;

СЖАТ - системы железнодорожной автоматики и телемеханики;

СГ - сортировочная горка;

СМО - система массового обслуживания;

СППР - системы поддержки принятия решений;

СКИПР - системы контроля исполнения принятых решений;

СС - сортировочная станция;

СТЭЭП-факторы - комплекс социальных, технологических, экономических,

экологических и политических факторов;

СУ - система управления;

ТМО - теория массового обслуживания;

ТоиР - техническое обслуживание и ремонт;

ТП - тормозная позиция;

УВК - управляющий вычислительный комплекс; ЧМК - человеко-машинные комплексы; ЧМС - человеко-машинные системы; ЧС - чрезвычайные ситуации.

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуализация методов и алгоритмов управления технологическими процессами на сортировочных горках»

Актуальность темы исследования.

Перевозочный процесс на железнодорожном транспорте (ЖДТ) характеризуется многими, тесно взаимосвязанными показателями. К важнейшим из них относятся: скорость и своевременность доставки грузов и пассажиров, эффективность экономическая (прибыль, рентабельность, себестоимость) и производственная (объемы переработки грузов, производительность и т.д.), безопасность технологического процесса перевозки грузов и пассажиров. Сортировочный процесс, являясь неотъемлемой его частью, в полной мере должен соответствовать установленным требованиям.

Очевидно, что изменения этих показателей часто имеют взаимно противоположные направления. Например:

- При увеличении скорости роспуска составов с горки повышается производительность, но снижаются показатели безопасности и точности реализации технологических процессов (скорости соударения вагонов, точки останова отцепов в парке и т.д.).

- Повышение безопасности роспуска составов автоматически повышает себестоимость этого процесса.

Состав таких противоречий можно расширить. Следовательно, необходимо применить системный подход (то есть провести всесторонний анализ с учетом всех указанных показателей), как железнодорожного транспорта в целом, так и сортировочными процессами, в частности. Реализовать эту задачу в рамках автоматизации сортировочных процессов (в этих системах прерогатива принятия ответственных решений остается за человеком) в силу сложности задач контроля и управления не удается. Выход видится в разработке и внедрении интеллектуальных методов и алгоритмов управления технологическими процессами сортировки составов.

Для эффективного решения проблем перевозочного процесса в Российской Федерации разработана Стратегия развития железнодорожного транспорта до 2030 года [80], которая ставит задачи повышения качества и безопасности перевозок в стране до уровня лучших мировых стандартов. Обеспечение требований населения и экономики страны к перевозочному процессу планируется осуществить на основе технологического и технического развития железнодорожного транспорта с активным использованием цифровых технологий.

Производительность управляющих систем в высокой степени зависит от степени их автоматизации. Вышеупомянутая стратегия [80] в качестве основных направлений научных исследований предполагает:

- «применение мало обслуживаемых конструкций инфраструктуры железнодорожного транспорта, оборудования железнодорожной автоматики, связи и системы электроснабжения»;

- «внедрение комплексных компьютерных систем на сортировочных станциях, включая автоматическое управление локомотивами».

Однако, создание горки-автомата средствами теории автоматического управления и регулирования в условиях высокой зашумленности данных, чрезвычайно широкого диапазона природно-климатических условий не реально, что потребовало обратиться в настоящем исследовании к идеологии интеллектуально функционирующих систем.

В связи с вышесказанным в работе заявлен системный подход к развитию интеллектуально функционирующих сортировочных комплексов, которые рассматриваются с позиции технико-технологической развитости (широта и точность реализуемых функций по сортировке вагонов на горке); экономической эффективности, как при разработке, так и при функционировании сортировочных комплексов; обеспечения безопасности функционирования и живучести синтезируемых систем.

Степень разработанности проблемы.

Вопросам обеспечения безопасности движения поездов с помощью средств автоматики, телемеханики и связи посвятили свои труды: Баранов Л.А., Горелик А.В., Горелик В.Ю., Гавзов Д.В., Дмитренко И.Е., Иванченко В.Н., Кокурин И.М., Кобзев В.А., Козлов П.А., Кравцов Ю.А., Лисенков В.М., Модин Н.К., Марков Д.С., Никитин А.Б., Никифоров Б.Д., Резер С.М., Розенберг Е.Н., Савицкий А.Г., Сапожников В.В., Сапожников Вл.В., Тарандин Н.А., Шалягин Д.В., Шаманов В.И., Шелухин В.И. и многие другие.

Методические и математические вопросы синтеза сортировочных систем исследованы в трудах Бутаковой М.А., Гуды А.Н., Денисова А.В., Иванченко В.Н., Лябаха Н.Н., Одикадзе В.Р., Ольгейзера И. А., Савицкого А.Г., Соколова В.Н., Тартынского В.А., Честы А.В., Шабельникова А.Н., Шелухина В.И. и др.

Проблемы создания систем интеллектуального функционирования на железнодорожном транспорте развивались в работах Ададурова С.Е., Гапановича В.А., Долгого И.Д., Ковалева С.М., Лябаха Н.Н., Поплавского А.А., Сарьян А.С., Шабельникова А.Н. и др.

Следует отметить, что, к сожалению, все затронутые проблемы, часто рассматриваются обособленно и не учитывается их взаимная связь. Провозглашаемый в исследовании системный подход (одновременный анализ экономических, организационных, технических, технологических аспектов) позволит компенсировать этот недостаток.

Кроме того, в настоящее время актуальными являются следующие направления исследования:

- выявления роли и места автоматических и интеллектуальных систем сортировки вагонов на станциях;

- обеспечения безопасности и живучести разрабатываемых систем;

- повышения общей и финансовой эффективности функционирования сортировочных комплексов;

- развития интеллектуальных «способностей» сортировочных систем.

Указанные направления рассматриваются в работе в двух аспектах:

1. Разработка моделей, методов и технологий синтеза систем автоматизации сортировочных процессов на основе принципов интеллектуализации;

2. Развитие моделей, методов и технологий интеллектуального функционирования сортировочных систем.

Сказанное выше позволяет сформулировать актуальные цели и задачи исследования.

Целями настоящего исследования являются: разработка общего подхода к интеллектуализации систем автоматизации сортировочных процессов, развитие соответствующего инструментария исследования и функционирования сортировочных комплексов.

Поставленные цели достигаются в работе путем реализации следующих задач:

- -формируются актуальные направления исследований сортировочных систем на основе анализа их состояния и перспектив развития;

-совершенствуется и систематизируется понятийный аппарат исследования при выявлении и классификации факторов, обеспечивающих эффективность и безопасность сортировочных процессов;

-адаптируется инструментарий интеллектуализации производственных процессов для решения задач автоматизации сортировочных горок;

-разрабатываются алгоритмы и математический аппарат интеллектуализации управления скатыванием отцепов с сортировочной горки;

-развивается многокритериальный подход согласования параметров сортировочных систем, учитывающий экономические критерии работы, показатели безопасности и живучести синтезируемых систем.

Разработанные в диссертации механизмы и методики внедряются в практику деятельности отрасли, научные исследования и учебный процесс.

Таким образом, в качестве объекта исследования выступают сортировочные системы и процессы скатывания отцепов с горки.

Предметом исследования являются методы и механизмы интеллектуализации сортировочных процессов.

Проведенные исследования соответствуют паспорту специальности 05.13.06 - «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (транспорт)» по пунктам 4, 13, 15 раздела 2 «Области исследования» паспорта специальности: «Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация»; «Теоретические основы и прикладные методы анализа и повышения эффективности, надежности и живучести АСУ на этапах их разработки, внедрения и эксплуатации»; «Теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.)».

Рабочая гипотеза исследования:

Техническо-технологическая, экономическая эффективность и безопасность сортировочных процессов повышаются на основе системного подхода к исследованию и разработке сортировочных систем, а также за счет:

1. Переориентации общей парадигмы синтеза сортировочных систем от концепции автоматического управления к интеллектуальному управлению.

2. Интеллектуализации механизмов и процедур управления сортировочным процессом.

3. Согласования организационных, экономических, методологических (математические и нормативные аспекты), технических, технологических решений при сортировке составов на СГ.

На защиту выносятся:

1. Авторская инновационная концепция развития сортировочных систем. В ее основу положены следующие принципы: преемственность различных вариантов исполнения системы, модульность и универсальность ее блоков, адаптируемость технологии управления к изменяющимся условиям функционирования, интеллектуализация процессов управления, самодиагностика управляющего комплекса, дружественный человеко-машинный интерфейс подсистемы СППР и др. Реализация этих принципов обеспечивает высокую эффективность, живучесть и безопасность сортировочных работ.

2. Структура и содержание разрабатываемых в диссертации моделей, методов и механизмов, позволяющих осуществить разработку технологических решений в разных вариантах модульного набора функциональных подсистем сортировочных комплексов, учитывающих местные условия и задачи, и обеспечивающих системный подход к решению проблемы автоматизации сортировочного процесса.

3. Усовершенствованный категориальный аппарат исследования безопасности и живучести автоматизированных сортировочных систем, учитывающий средствами теории нечетких множеств экспертное представление о безопасности и живучести объектов автоматизации.

4. Методика управления процессом роспуска составов на сортировочных горках с учетом обеспечения живучести, безопасности и экономической эффективности сортировочного процесса.

5. Модели, идентифицирующие динамику скатывания отцепов с горки и процедуры управления эффективностью сортировочного процесса, обеспечивающие многокритериальный анализ исследуемого процесса.

6. Инструментарий и методика функционирования автомата-советчика, обеспечивающего задание (прогноз) и реализацию заданной скорости роспуска.

7. Алгоритм и устройство плавного непрерывного управления тормозными средствами.

Научная новизна исследований:

1. Уточнены базовые понятия исследования. В том числе:

- Показатели надежности, живучести и безопасности сортировочных систем представлены в виде векторов, комплексно учитывающих логические связки «и» и «или» компонент этих векторов. Это позволило реализовать системный подход к исследованию и учесть экспертное представление о составе и параметрах критериев функционирования сортировочной системы.

- Введено понятие технологической безопасности - безопасности, зависящей от значений управляющих воздействий.

- Предложено синтезировать управляющие воздействия (скорость роспуска, параметры торможения) на основе учета трех базовых критериев: безопасности, живучести, экономической эффективности сортировочных систем. Уточнен вид критерия экономической эффективности на основе учета затрат на содержание системы.

- Обосновано, что живучесть системы, обеспечивающей роспуск составов, является основой (часто первопричиной) технологической безопасности роспуска.

- Обоснована необходимость развития сортировочных систем в направлении: механизация, автоматизация, интеллектуализация процессов. Показана ограниченность подхода, основанного на концепции автоматических систем на железнодорожном транспорте.

2. Поставлена и решена многокритериальная оптимизационная задача совершенствования сортировочного процесса, использующая три вида процедур оптимизации:

- Свертку критериев (за счет формирования интегрального показателя).

- Максимальную алгоритмическую надежность (осуществлена на множестве трех критериев: «живучесть», «безопасность» и «экономическая эффективность»);

- Выделение критических ограничений на ключевые критерии функционирования (использованы показатели безопасность роспуска и живучесть сортировочной системы).

3. Разработан новый подход к обеспечению оптимальной эффективности сортировочных систем (в расширенном смысле), в котором реализуется идея покоординатного спуска, используемая при решении задач оптимизации, заданных в многомерных признаковых пространствах характеристик и критериев работы систем.

4. Обоснована ориентация развития российских сортировочных систем на сочетанное использование автоматизации и интеллектуализации сортировочного процесса, которые в авторской концепции не противопоставляются, а дополняют друг друга, обеспечивая разрабатываемым сортировочным системам новое качество функционирования.

5. Предложены методы и механизмы интеллектуализации сортировочных процессов, обеспечивающие совершенствование автомата-советчика по прогнозу и реализации заданной скорости роспуска. Совершенствование касается:

- процедуры замены вида решающей зависимости;

- процедур выбора вида зависимости, критерия идентификации ее и критерия обучения эксперта, отбора информативных признаков;

- использования идей и принципов теории распознавания образов для управления ТП с импульсным торможением отцепов;

- механизма реализации прогнозируемой скорости выхода отцепа из парковой тормозной позиции (в частности: оценивается качество работы соответствующего автомата-советчика).

Теоретико-методологическую основу диссертационного исследования составляют: системный подход к анализу и синтезу сортировочных систем, методы теорий: вероятностей и статистики, оптимизации сложных процессов, автоматического управления и регулирования; надежности, живучести и безопасности транспортных комплексов; интеллектуальных систем; нечетких множеств. Это позволило: формализовать и использовать имеющийся опыт эксплуатации сортировочных систем, интуицию экспертов и специалистов по управлению сортировочными процессами.

Информационно-эмпирическую базу данного исследования составили следующие источники информации:

- результаты научных и экспериментальных исследований, проведенных лично автором;

- экспертные данные, полученные от разработчиков и специалистов, эксплуатирующих сортировочные системы;

- периодическая печать;

- специальная (научная и методическая) литература по теме исследования;

- статистические и отчетные данные о работе отечественных и зарубежных сортировочных систем.

Теоретическая ценность материалов диссертационного

исследования состоит в следующих результатах:

- разработаны новые методики (модели и алгоритмы) моделирования динамических процессов на СГ;

-дана оригинальная постановка задач оптимизации сортировочных процессов (комплексно учитывающая несколько производственных параметров);

-разработаны новые технологии управления сортировочными процессами;

-представлена методика прогноза развития сортировочных систем.

Практическая значимость исследования состоит в решении конкретных задач управления сортировочными процессами на сортировочных станциях: расчет оптимальной скорости роспуска составов, плавное управление отцепом на замедлителе, обеспечение заданных уровней живучести, безопасности, производственной эффективности роспуска. Автор принял непосредственное участие во внедрении разработанных сортировочных систем на железных дорогах страны.

Достоверность полученных результатов определяется корректностью разработанных математических моделей, совпадением модельных и экспериментальных данных, характеризующих скатывание отцепов с горки, успешным функционированием внедренных сортировочных систем.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались на семинарах кафедры «Информатика» РГУПС, научных совещаниях ОА «НИИАС», Третьей международной научно-практической конференции «ТрансЖат-2006», 2326.08.2006, г. С.-Петербург, Международной научно-практической конференции «Автоматизация и механизация технологических процессов на СС», 24-25.10.2010, г. Москва, Шестой научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование» (ИСУЖТ-2017), Седьмой научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое

моделирование (ИСУЖТ-2018), школы передового опыта сотрудников дирекций управления движением и управления автоматики и телемеханики.

Результаты диссертационного исследования внедрены:

- в научных разработках ОА «НИИАС»;

- на железнодорожных станциях Бекасово и Орехово-Зуево Московской ж.д., Санкт-Петербург Московский Сортировочный Октябрьской ж.д. и др. (всего на 20 станциях);

- в учебном процессе РУТ (МИИТ).

По результатам исследования в соавторстве получено четыре патента на полезную модель и один патент на изобретение.

Публикации по теме. Основные положения диссертации опубликованы в коллективной монографии, 20 печатных работах, общим объемом 20,7 п. л. (авторских 5,6 п. л.).

Структура и объем работы. Диссертация имеет традиционную структуру и состоит из введения, четырех глав, заключения, двух приложений. Она содержит 156 стр. машинописного текста, 13 рисунков, 10 таблиц, и библиографию, содержащую 121 наименование.

Глава 1. Роль и место интеллектуальных сортировочных систем в обеспечении живучести, безопасности, эффективности и качества

транспортных услуг

Проведен анализ отечественных и зарубежных систем автоматизации сортировочных процессов (СП) с целью:

- выявления существующих проблем автоматизации, формирования перспективных направлений исследований и совершенствования управления ими (в частности: интеллектуализация и цифровизация сложных транспортных процессов);

- систематизации разрозненных исследований по теме единой концептуальной идеи расширения функционала, повышения безопасности, точности и эффективности роспуска, интеллектуализации функционирования сортировочных систем.

1.1. Анализ отечественных и зарубежных разработок с точки зрения обеспечения живучести, безопасности, эффективности и качества

транспортных услуг

Сортировочные горки - сложный объект автоматизации. Ее содержание и направления развития зависят от существующего состояния теории, техники и технологий расформирования-формирования поездов. Ниже проанализировано развитие отечественных и зарубежных систем автоматизации сортировочных процессов с целью выявления актуальных вопросов исследования, определения проблемных зон теории и практики управления сортировочными процессами [25, 26, 87].

1.1.1. Анализ российских систем автоматизации сортировочных

горок

1. Горочная автоматическая централизация, разработанная в 50-ых годах прошлого столетия Всесоюзным научно-исследовательским институтом железнодорожного транспорта (ГАЦ-ЦНИИ), была предназначена для автоматического перевода стрелок по маршрутам следования отцепов. В основу ГАЦ-ЦНИИ был заложен пучковой принцип объединения приборов с унифицированными схемами восприятия и передачи номера маршрута.

Связь движущегося отцепа с соответствующими блоками обеспечивалась при помощи рельсовых цепей (стрелочных и междустрелочных). В основу схем перевода стрелок был положен блочный принцип построения. Эта позитивная идея впоследствии нашла свое развитие в КСАУ СП.

Схемные решения ГАЦ-ЦНИИ выполняли формирование заданий, их регистрацию, накопление маршрутов, трансляцию заданий и обеспечивали возможность их корректировки эксплуатационным персоналом. Возможность совместной работы машины и человека трансформировалась в КСАУ СП в идею использования ИИ.

Система ГАЦ-ЦНИИ реализовывала два режима работы: заблаговременное накопление маршрутов для всего состава или группы отцепов (программный режим) и установление маршрутов следования непосредственно перед подходом отцепов к головной стрелке (маршрутный режим).

Требования к повышению интенсивности работы сортировочных систем, совершенствованию технологий и полному контролю протекания сортировочного процесса, создание и внедрение на сети новых конструкций вагонов определили направления дальнейшего развития систем ГАЦ-ЦНИИ. Для этих целей в 60-х годах прошлого столетия Уральским отделением

ЦНИИ МПС совместно с институтом «Гипротранссигналсвязь» была разработана система ГАЦ с контролем роспуска (ГАЦ-КР).

К принципиально новым функциям, реализованным в ГАЦ-КР, относятся [25]:

- быстродействие системы управления маршрутами;

- автоматизация операций управления и ввода корректировок в программу;

- контроль над ходом роспуска;

- автоматизация восстановления маршрутных заданий при устранении нагонов;

- обеспечение безопасного скатывания вагонов всех типов, включая длиннобазные, транспортеры и др.

Эти идеи положены в основу развития адаптивной системы мониторинга и управления КСАУ СП.

Главное достоинство и новое эксплуатационное качество системы ГАЦ-КР это объединение функций управления с функциями достоверного контроля хода роспуска.

В случае отклонения от программы (неправильное число вагонов, нагон, запуск из-за не перевода стрелки и др.) соответствующие данные автоматически фиксировались и протоколировались на ЭУМ23.

Как уже отмечалось, при устранении ранее произошедшего нагона отцепов и проследования согласно заданной программе, обеспечивалось восстановление маршрутного задания. Это чрезвычайно ценное качество ГАЦ-КР обеспечивало высокую эксплуатационную эффективность в целом системы автоматизации управления маршрутами движения отцепов. Рассмотренная и описанная система ГАЦ-КР была защищена авторским свидетельством на изобретение и внедрена на ряде сортировочных горок [25].

2. Система автоматического задания скорости роспуска составов

являлась развитием системы ГАЦ. Решая задачи комплексной автоматизации процессов расформирования составов, в ЦНИИ МПС была разработана в начале 70-х годов [25, 88] и нашла практическое применение система автоматического задания скорости роспуска составов (АЗСР-ЦНИИ).

Предпосылками создания АЗСР-ЦНИИ явились эксплуатационно-технологические требования, к которым в первую очередь относятся:

- сокращение времени нахождения составов на горке за счет внедрения переменной скорости роспуска, вычисляя оптимальную скорость роспуска для каждого очередного отцепа;

- реализация этих значений скоростей машинистом горочного локомотива.

В АЗСР-ЦНИИ поставлена задача задания необходимого начального интервала между смежными отцепами на вершине горки, при котором решаются задачи интервального и прицельного регулирования роспуска. При расчете этого интервала учитываются различные ходовые свойства отцепов, а также существующие особенности спускной части горки. Последнее свойство в КСАУ СП усилено применением теории распознавания образов (ТРО) - первый шаг к интеллектуализации этого процесса.

3. Система автоматического регулирования скоростей скатывания отцепов АРС-ЦНИИ. Подсистема регулирования скоростей скатывания отцепов (АРС) является наиболее ответственной и сложной задачей управления. Она определяет эффективность всего комплекса автоматизации сортировочных процессов. В начале 70-х годов прошлого столетия для регулирования скоростей скатывания отцепов на горке была разработана система АРС-ЦНИИ.

Базовые принципы функционирования АРС-ЦНИИ:

- Решаются задачи интервального и прицельного регулирования скоростей скатывания.

- Расчет скорости скатывания отцепов осуществляется с учетом весовой категории и длины отцепа, величины его пробега, измеряемых ускорений движения отцепа, сопротивлений движению отцепа на кривых участках пути.

- Учитываются внешние факторы среды.

Рассмотренная система АРС-ЦНИИ прошла апробацию на ряде сортировочных горок, на ее основе накоплен богатый опыт эксплуатации, который разработчики учитывали при создании и совершенствовании комплексов автоматизации процессов регулирования скоростей скатывания отцепов.

4. Вторым вариантом из рассматриваемого класса отечественных систем является система, разработанная коллективом «Гипротранссигналсвязь» АРС-ГТСС. Рассмотрим кратко ее структуру и принципы, которые были использованы в алгоритмах функционирования.

Базовые принципы управления скоростью скатывания отцепов в АРС-ГТСС (использованы далее в усовершенствованном виде в задаче интеллектуализации КСАУ СП) [74, 89, 94]:

- Использование статистических данных о фактических скоростях движения отцепов по замедлителям для самонастройки режимов управления ТП (отдельно по каждой средней весовой категории).

- Автоматическая корректировка программ роспуска.

5. Разработка, в 70-х годах прошлого столетия, целого семейства мини-ЭВМ с широкими возможностями их сопряжения с объектом автоматизации, позволило создать Автоматизированную систему управления расформированием составов на горке (АСУ РСГ). Она была разработана учеными и специалистами ДИИТа на базе двухпроцессорного вычислительного комплекса ЭВМ СМ-2 [48, 111].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Рогов Станислав Александрович, 2019 год

Список использованной литературы

1. Авдеева З. К., Коврига С. В., Макаренко Д. И. Когнитивное моделирование для решения задач управления слабоструктурированными системами (ситуациями) // Управление большими системами / Сборник трудов. Выпуск 16, - М.: ИПУ РАН, 2007. - 193с.

2. Авдеева З. К., Коврига С. В., Макаренко Д. И., Максимов В. И. Когнитивный подход в управлении // Проблемы управления, 2007. - Спец. выпуск памяти И. В. Прангишвили.

3. Ададуров С.Е., Гапанович В.А., Лябах Н.Н., Шабельников А.Н. Железнодорожный транспорт: на пути к интеллектуальному управлению. Монография. - Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН, 2009. - 322 с.

4. Апатцев В.И. Оптимизация транспортного производства в железнодорожных узлах. - М.: РГОТУПС, 2000. - 244 с.

5. Афонин К.В. Расчет временных и энергетических характеристик замедлителей сортировочных горок // Труды Международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы развития транспортного комплекса: образование, наука, производство». - Ростов-на-Дону: РГУПС, 2009.

6. Безопасность железнодорожной автоматики и телемеханики. Статистические данные, экспертные оценки и нормы безопасности / В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, Д.В. Гавзов, Р.Ш. Ягудин, Т.А. Чугуй // Автоматика, телемеханика и связь, 1993, № 10, с. 17-19.

7. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Функционирование и развитие сложных народнохозяйственных, технических, транспортных систем, систем связи и коммуникаций / Под ред. К.В. Фролова. - М.: МГФ "Знание", 1998.

8. Бурков В. Н. Человек. Управление. Математика. - М.: Просвещение, 1989. -85с.

9. Бурлуцкий В.С., Бушнев Г.В., Ефремов С.В., Мазур А.С., Малаян К.Р., Монашков В.В., Пелех М.Т., Украинцева Т.В., Улыбин В.Б., Хорошилов О.А., Янковский И.Г. Производственная безопасность. Часть 1. Опасные производственные факторы. Учеб. Пособие. Под ред. С.В. Ефремова. - / СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. - 177 с.

10. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. -СПб.: Издательство СПбГГУ, 2001.

11. Воронин В.С. Интеллектуальные системы на железнодорожном транспорте // Железнодорожный транспорт, № 3, 2009.

12. Гапанович В.А. Задачи и перспективы инновационного развития отрасли / АСИ, № 11, 2007.

13. Гапанович В.А. Инновационное развитие кампании // Железнодорожный транспорт, № 2, 2016. - С. 18 - 25.

14. Гапанович В.А., Поплавский А.А. Интеллектуальные железнодорожные системы: состояние и направления развития // Железнодорожный транспорт, 2009, № 11.

15. Горелик А.В., Тарадин Н.А. Модель оценки безопасности систем железнодорожной автоматики по параметрам движения поездов // Наука и техника транспорта, № 4, 2008.

16. Горелова Г. В., Верба В. А. Захарова Е. Н. Когнитивные модели в интеллектуальных системах поддержки управленческих решений // Известия ТРТУ. 2004. Вып. «Проектирование и моделирование интеллектуальных систем». № 5. С. 35 - 39.

17. Гуда А.Н., Иванченко В.Н., Лябах Н.Н. Программа идентификации процессов с применением устойчивой процедуры нахождения оценок коэффициентов. - Гос. фонд алгоритмов и программ. - Рег. № 50850000973. - 1985, - 7 с.

18. Даньшин А.И., Золотарев Ю.Ф., Одикадзе В.Р., Рогов С.А., Родионов Д.М.,

Сапков И.Г., Сачко В.И., Соколов В.Н., Шабельников А.Н., Шумский А.В.

Комплексная система автоматизации управления сортировочным процессом

145

/ Патент на полезную модель № 95623. Дата начала отсчета срока действия патента: 15.03.2010.

19. Денисов А.В. Оценка компетентности эксперта в экспертной системе // Журнал ОПиПМ, 2009. - т.16, в.1. - С.142-143.

20. Долгий И.Д., Долгий А.И., Ковалев В.С., Ковалев С.М. Гибридные нейро-стохастические модели обработки первичной информации в системах железнодорожной автоматики // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2011. - № 9. С. 58 - 63.

21. Долгий И.Д., Долгий А.И., Ковалев В.С., Ковалев С.М. Интеллектуальные модели нелинейной фильтрации данных в волноводно-оптических системах сбора и обработки первичной информации // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2011. - № 9.

22. Единый сетевой технологический процесс железнодорожных грузовых перевозок. - Москва: ОАО «РЖД», 2012.

23. Золотарев Ю.Ф., Ольгейзер И.А., Рогов С.А. Перспективы развития КСАУ СП на сортировочных станциях // АСИ, № 10, 2012.

24. Иванченко В.Н. Исследование и разработка алгоритмов функционирования информационно-логической системы автоматизированной сортировочной горки. - Ростов н/Д, 1976. (Труды РИИЖТа, вып. 133), С. 18-24.

25. Иванченко В.Н. и др. Системы автоматики и телемеханики на железных дорогах мира: Учебное пособие под редакцией Грегора Теега и Сергея Власенко. Интекст, 2010. С. 398 - 418.

26. Иванченко В.Н. Новые информационные технологии: интегрированная информационно-управляющая система автоматизации процесса расформирования-формирования поездов: учебник / В.Н. Иванченко, С.М. Ковалев, А.Н. Шабельников. - Ростов н/Д: РГУПС, 2002.

27. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. - Киев.: Наукова думка, 1981. - 296 с.

28. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. Пер. с англ. - М.: «Прогресс», 1975. - 607 с.

29. Кайнов В.М. Хозяйство СЦБ: проблемы и перспективы реструктуризации / АСИ, № 11, 2007.

30. Кобзев В.А. Инновационные решения в конструкции устройств тормозной горочной техники // АСИ, № 6, 2019, с. 37-39.

31. Кобзев В.А. Актуальные задачи технического оснащения сортировочных горок // АСИ, № 4, 2018, с. 29-30.

32. Кобзев В.А., Старшов И.П., Сычев Е.И. Проблемы повышения безопасности роспуска составов на сортировочных горках // Журнал «Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии», №7(ч.1), 2017, с.82-84.

33. Козлов П.А. Новый этап в разработке автоматизированных систем управления // Автоматика, связь, информатика. - 2000. - №4. C. - 7-10.

34. Кочкаров А.А., Малинецкий Г.Г. Обеспечение стойкости сложных систем. Структурные аспекты. - М.: ИПМ им. М.В.Келдыша РАН, 2005.

35. Круглов В. В., Дли М. И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. - М.: Физматлит, 2002. Описаны системы 9-11.

36. Лисенков В.М. Управление безопасностью и рисками потерь. Штатные и нештатные состояния перевозочного процесса // Автоматика, связь, информатика, № 4, 1996.

37. Лябах Н.Н., Бутакова М.А. Системы массового обслуживания: развитие теории, методология моделирования и синтеза: монография. - Ростов-на-Дону: РГУ ПС, 2004. - 200 с.

38. Лябах Н.Н. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта. - Ростов н/Д: СКНЦ ВШ, 1989. - 112 с.

39. Лябах Н. Н., Ольгейзер И. А. Алгоритм и методика учета климатических воздействий на сортировочный процесс // Вестник РГУПС. - 2009 №1.

40. Лябах Н. Н., Ольгейзер И. А. Стратегия адаптивного управления сортировочными процессами на станциях в условиях дефицита управляющих ресурсов. - М.: Мир транспорта, - 2010, №1. С. 14 - 17.

41. Лябах Н.Н., Пирогов А.Е. Автоматизация технологических процессов на железнодорожном транспорте на основе микропроцессоров с применением методов распознавания: Учеб. пособие. - Ростов н/Д: РИИЖТ, 1984. - 76 с.

42. Лябах Н.Н., Сарьян А.С. Разработка и внедрение автоматов-советчиков на сортировочных станциях // Известия ПГУПС, № 3, 2009.

43. Лябах Н.Н., Сарьян А.С. Разработка интеллектуальной системы мониторинга оползневых ситуаций // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям AIS-IT' 10 -Дивноморск, 2010.

44. Лябах Н.Н., Честа А.В. Развитие методов многокритериального анализа деятельности транспортных систем // Вестник РГУПС, № 2, 2009.

45. Лябах Н.Н., Шабельников А.Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: Учебник // Ростов н/Д: РГУПС, СКНЦ ВШ, 2002. - 283 с.

46. Мамаев Э.А. Основы информационной безопасности и защиты данных: Учебное пособие. - Ростов н/Дон: Рост. гос. ун-т путей сообщения, 2004. -127 с.

47. Марков Д.С, Сапожников В.В., Сапожников В.В., Талалаев В. И., Гавзов Д.В. О соотношении понятий надежности и безопасности. Автоматика, связь, информатика. - 1992. - N7. - С. 18-20.

48. Модин Н.К. Безопасность функционирования горочных устройств. - М.: Транспорт, 1994.

49. Муха Ю.А. Описание процесса скатывания отцепов с горки при помощи метода планирования эксперимента. - Днепропетровск: ДИИТ, 1975. Вып. 168/9. - С. 3-19.

50. Никитин А. Б., Грошев В. А. Автоматизация контроля хода технологического процесса станции в режиме реального времени // Известия ПГУПС, № 2, 2016. - С. 229 - 238.

51. Одикадзе В.Р. Многоуровневый мониторинг и контроль функционирования системы автоматизации сортировочной горки // Вестник РГУПС. №4 2007 г., с. 21-26.

52. Одикадзе В.Р., Родионов Д.В. Средства мониторинга и контроля функционирования автоматизированной сортировочной горки. Автоматика, связь, информатика №11, 2007 г., с. 23-26.

53. Ольгейзер И. А. Анализ работы замедлителей парковых тормозных позиций. // Ольгейзер И. А., Афонин К. В., Оленич Д. А. - М.: Автоматика, связь и информатика, 2007. - С. 27-28.

54. Ольгейзер И.А, Рогов С.А, Жальский М.А. Расширение возможностей КСАУ СП. - Автоматика, связь, информатика №01, 2017 г., с. 24-25.

55. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. - М.: ИКЦ «МарТ»; Ростов н/Д, 2005. - 496 с.

56. Пирогов А.Е., Иванченко В.Н., Лябах Н.Н. Расчет скоростей выхода отцепов из тормозных позиций в системе КГМ-РИИЖТ. - Ростов н/Д: РИИЖТ, 1986. Вып. 188. - С. 159-163.

57. Пирогов А.Е., Лябах Н.Н., Иванченко В.Н., Гуричев Ю.Т., Пономарев А.И. Обучающаяся программа распознавания объектов. - Гос. фонд алгоритмов и программ. - Рег. № 50860001269. - 1986. - 66 с.

58. Поляков А. А., Цветков В. Я. Прикладная информатика: учебно-методическое пособие: в 2-х частях. - М.: МАКС Пресс, 2008, - Ч 1 - 778 с., Ч 2 - 860 с.

59. Резер С.М. Развитие транспортного комплекса России в среднесрочной перспективе / С.М. Резер // Транспорт: наука, техника, управление. 2009. № 7. С. 3-10, № 8. С. 2-8.

60. Рогов С.А. Автоматизированная система управления компрессорной станцией // Третья МНПК ТрансЖат-2006, 23-26.08.2006, С. Петербург.

61. Рогов С.А. Совершенствование автомата-советчика по прогнозу и реализации заданной скорости роспуска // Журнал «Молодой ученый» (№21 (101), ноябрь-1 2015 г.) Рубрика «Технические науки».

62. Рогов С.А. Формализация управления процессом роспуска составов на сортировочных горках // Международный научный журнал: инновационная наука». - Научно-издательский центр «Аэтерна», №. (0,5 п.л.)

63. Рогов С.А. Эффективность внедрения микропроцессорных систем автоматизации сортировочных процессов // МНПК «Автоматизация и механизация технологических процессов на СС», 24-25.10.2010, г. Москва.

64. Савицкий А.Г., Шелухин В.И., Соколов В.Н. Микропроцессорная система горочной автоматической централизации ГАЦ МН / Автоматика, связь, информатика, 2004, № 10.

65. Савицкий А.Г., Шелухин В.И., Соколов В.Н. Управление движением составов и отцепов на автоматизированных сортировочных горках / Автоматика, связь, информатика, 2004, № 7.

66. Савченко П. В. Методы обеспечения и оценки живучести станционных систем железнодорожной автоматики // диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - М.: РГОТУПС, 2007.

67. Сайт Стратегии 2020 http://2020strategy.ru.

68. Сапожников В.В., Кравцов ЮА, Сапожников Вл.В. Теория дискретных устройств железнодорожной автоматики, телемеханики и связи. - М.: УМК МПС России. 2001. 312с.

69. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В., Талалаев В.И., Гавзов Д.В., Наседкин О.А. Сертификация на железнодорожном транспорте // Железнодорожный транспорт, 1997, № 12, с. 26-29.

70. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В., Шаманов В.И. Надежность систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи: Учебное пособие для вузов ж.д. трансп. / Под ред. Вл.В. Сапожникова. - М.: Маршрут, 2003. -263 с.

71. Сарьян А.С. Разработка систем функционирования на железнодорожном транспорте: проблемы, пути развития // Сборник трудов конференции «Транспорт - 2009» - Ростов-на-Дону, 2009

72. Скнарина Н. А. Интеллектуализация функционирования геоинформационной системы мониторинга и управления оползнями // Труды молодых ученых ВГУ, 2010. - с. 102 - 105.

73. Соколов В.Н. Методы прицельного вытормаживания отцепов Автоматика, связь, информатика, 2007, № 11.

74. Соколов В.Н. Новейшие технологии автоматизации технологических процессов на сортировочных станциях Сборник трудов Третьей международной научно-практической конференции ТрансЖАТ-2006. С-Пб. 2006.

75. Соколов В.Н. Комплексная система автоматизации сортировочных процессов: техническое, технологическое, интеллектуальное обеспечение // кандидатская диссертация (05.13.06). - Ростов-на-Дону: РГУПС, 2008.

76. Соколов В.Н. Контрольно-диагностический комплекс в автоматизированной системе управления сортировочным процессом с обнаружением предотказных состояний устройств и удаленным мониторингом / Сборник трудов Второй международной научно-практической конференции ТрансЖАТ-2005. Сочи. 2005.

77. Соколов В.Н., Рогов С.А. Управление скоростью скатывания и прицельным торможением отцепов // Железнодорожный транспорт, № 8, 2010. С. 41-43.

78. Сопротивление движению грузовых вагонов при скатывании с горок: Тр. ВНИИЖТа / Под ред. Е.А.Сотникова. - М.: Транспорт, 1975. - Вып. 545. -104 с.

79. Станционные системы автоматики и телемеханики / В.В. Сапожников, Б.Н. Елкин, И.М. Кокурин и др.; Под ред. Вл.В. Сапожникова. - М.: Транспорт, 2000. 432 с.

80. Стратегия развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации до 2030 года Мр;/Мос.г7д.гиМос/риЬ11с/т?1ё=3997&1ауег 1ё=5104&8ТЯиСТиЯЕ Ю=704

81. Тартынский В.А. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений. Применение современных математических методов и информационных технологий - сборник научных трудов с международным участием. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2010 - С. 87-93.

82. Тартынский В.А. Поддержка принятия решений для персонала сортировочной горки. Автоматика Связь Информатика, г. Москва, 2007, № 11 - С.44-45.

83. Толкачёва М.М., Епишкин И.А. Экономика железнодорожного транспорта. Учебное пособие по дисциплине «Экономика железнодорожного транспорта» для студентов специальности «Экономика и управление на предприятии (железнодорожного транспорта)» очно-заочной формы обучения. - М: МИИТ, 2009. - 268 с.

84. Фонарев Н.М. Автоматизация процесса расформирования составов на сортировочных горках. - М.: Транспорт, 1971.

85. Честа А.В. Адаптивное управление транспортными системами на основе минимизации рисков деятельности // Сборник трудов молодых ученых, аспирантов и докторантов «Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта». - Ростов-на-Дону: РГУПС, 2009.

86. Честа А.В. Проблемы интеграции железнодорожной отрасли и ее предприятий в рыночные условия хозяйствования // Сборник научных трудов молодых ученых, аспирантов и докторантов РГУПС «Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта», 2008.

87. Шабельников А.Н. Иванченко В.Н., Ковалев С.М., Лябах Н.Н., Соколов В.Н., Одикадзе В.Р., Сачко В.И. Системы автоматизации сортировочных горок на основе современных компьютерных технологий. Учебник для вузов железнодорожного транспорта. Под общей редакцией проф. А.Н. Шабельникова. - Ростов-на-Дону: НИИАС, РГУ ПС, 2010. - 436 с.

88. Шабельников А.Н. Иванченко В.Н. Зарубежные Системы автоматизации сортировочных горок.// АСИ, № 1, 2014. С.30-33.

89. Шабельников А.Н., Иванченко В.Н. Теория разработки и техническая реализация многофункциональной системы автоматизации процессов расформирования поездов: Монография / Рост. гос. ун-т путей сообщения. -Ростов н/Д, 2012 - 422 с.

90. Шабельников А.Н. Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте: Монография // Ростов н/Д: ВНИИАС МПС РФ, РГУПС, ЮРНЦ РАН, 2004. - 214 с.

91. Шабельников А.Н. Новейшие технологии автоматизации работы сортировочных станций // 2В. Н. Москва: Автоматика, связь и информатика. - 2007, №11.

92. Шабельников А.Н., Одикадзе В.Р. Разработка систем интеллектуального принятия решений на железнодорожном транспорте Сборник трудов конференции «Нечеткие системы и мягкие вычисления». Тверь. 2006.

93. Шабельников А. Н., Ольгейзер И. А., Рогов С.А. Инновационная технология плавного управления тормозными средствами // АСИ, № 3, 2015. С.15-17.

94. Шабельников А. Н., Ольгейзер И. А., Рогов С.А. Управление тормозными средствами сортировочных горок: повышение качества и эффективности // РГУПС, № 2, 2015. С. 74 - 79.

95. Шабельников А.Н., Соколов В.Н. Актуальные проблемы повышения безопасности роспуска составов на сортировочных горках / Сборник трудов 4-й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов». Москва. 2005.

96. Шабельников А.Н., Соколов В.Н. Моделирование динамической системы управления скоростью самопроизвольно движущегося объекта // СКНЦ, приложение «Научная мысль Кавказа». № 13, 2001.

97. Шабельников А.Н., Соколов В. Н. Новейшие технологии автоматизации работы сортировочных станций // Автоматика, связь и информатика. -Москва, 2007, №11.

98. Шабельников А.Н., Соколов В.Н. Новые методы защиты стрелок горочной

централизации от перевода под подвижным составом / Сборник трудов

153

Третьей международной научно-практической конференции ТрансЖАТ-2006. С-Пб. 2006.

99. Шабельников А.Н., Соколов В.Н., Одикадзе В.Р., Даньшин А.И., Рогов С.А. Горочная автоматическая централизация микропроцессорная с контролем накопления вагонов в сортировочном парке (ГАЦ МН) / Патент на полезную модель № 51955. Зарегистрирован в Гос. реестре полезных моделей РФ 10 марта 2006 г.

100. Шабельников А.Н., Соколов В.Н., Одикадзе В.Р., Даньшин А.И., Рогов С.А. Горочная автоматическая централизация микропроцессорная с ведением накопления вагонов в сортировочном парке (ГАЦ МН) // патент на полезную модель № 96088, приоритет от 25.03.2010.

101. Шабельников А.Н., Соколов В.Н., Одикадзе В.Р., Родионов Д.В., Даньшин А.И. Контрольно-диагностический комплекс станционных устройств горочной автоматической централизации (КДК СУ ГАЦ) / Патент на полезную модель № 56308. Зарегистрирован в Гос. реестре полезных моделей РФ 10 сентября 2006 г.

102. Шабельников А.Н., Соколов В.Н., Одикадзе В.Р., Рогов С.А. Модуль плавного управления тормозными средствами // патент на полезную модель № 57700, приоритет от 01.06.2006.

103. Шабельников А.Н., Соколов В.Н., Одикадзе В.Р., Рогов С.А. Устройство для плавного управления вагонозамедлителем // патент на изобретение № 2324615, приоритет от 30.05.2006.

104. Шабельников А.Н., Соколов В.Н. Ростовский филиал ВНИИАС - развитие и перспективы / Автоматика, связь, информатика, 2006, № 2.

105. Шабельников А.Н., Соколов В.Н., Сачко В.И., Одикадзе В.Р., Ольгейзер И.А., Рогов С.А., Юндин А.Л., Родионов Д.В. Обслуживание и эксплуатация КСАУ СП и КСАУ КС (монография) // Ростов-на-Дону, НИИАС, 2012 г.

106. Шабельников А.Н., Соколов В.Н. Средства автоматизации сортировочной горки ст. Бекасово Московской ж.д. // Железнодорожный транспорт. Серия:

Сигнализация и связь. Экспресс-информация. Москва: ЦНИИТЭИ, 2003.-выпуск 2-3.

107. Шабельников А.Н., Соколов В.Н. Устройство управления прицельным торможением / Патент на полезную модель № 54348. Зарегистрирован в Гос. реестре полезных моделей РФ 27 июня 2006 г.

108. Шабельников А.Н., Тартынский В.А. Реализация хранилищ данных в системах поддержки принятия решений. Автоматика Связь Информатика, г. Москва, 2010, № 7 - С. 2-4.

109. Шабельников А. Н., Шабельников В. А., Ковалев С. М. Интеллектуальные системы распределенного мониторинга на основе беспроводных сенсорных сетей с использованием системы мобильных объектов // Сборник научных трудов V-ой МНК «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте». Коломна. 2009.

110. Шабельников А.Н., Шумский А.В., Соколов В.Н., Одикадзе В.Р., Бирюков И.А. Комплекс технических средств логической защиты стрелки (КТС ЛЗС) / Патент на полезную модель № 52799. Зарегистрирован в Гос. реестре полезных моделей РФ 27 апреля 2006 г.

111. Шафит Е.М. и др. Применение ЭВМ СМ-2 в автоматизированной системе управления расформированием составов на горке (АСУ РСГ). Сб.: Автоматизированные системы управления технологическими процессами на железнодорожных станциях. - Днепропетровск, 1981. (Труды ДИИТа, вып. 218/10).

112. Шумский А.В., Рогов С.А. Проблемы автоматизации управления вагонными замедлителями // АСИ, № 11, 2007.

113. Nilesh Mishra. Design Issues and Experiences with BRIMON Railway BRIdge MONitoring Project // Indian institute of technology Kanpur. - 2006.

114. Rogov S.A. Steuerung von Effektivität und Qualität des Rangierbetriebes // Gannover: Kybernetika, № 1, 2010, S. 32-37.

115. Transportation Systems Rail Automation Mainline Germany Cargo / Siemens AG 2007. Transportation Systems.

116. MSR32 - system for automation of train formation yards / www.siemens.com/. Siemens AG 2012.

117. Peschel M. Rail Engenering International. // M.Peschel M. -1998, №1

118. Bowen J.P. Safety-critical systems. - Elsevier, 1994.

119. Bowen J.P., Stavridou V. Safety-critical systems: formal methods and standards // IEE / BCS Software Engineering Journal, 8(4).P. 189-209, July 1993.

120. Leveson N. Safeware: System safety and computers. - Addison-Wesley, 1995.

121. Storey N. Safety-critical computer systems. - Addison-Wesley, 1996.