Алгоритмы обработки информации в системе управления электроснабжением железных дорог

• Автор: Федорова, Вероника Анатольевна
• Шифр специальности: 05.13.01, 05.22.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 162 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

1. Математический аппарат исследовании характеристик СЭЖД

1.1. Построение моделей для задач исследования

1.2. Определение математической основы КЭС

1.3. Методические основы моделирования СЭЖД

1.4. Модель СЭЖД

1.5. Выводы к главе 1

2. Анализ параметров СЭЖД

2.1. Анализ СЭЖД

2.2. Исследование основных возмущающих факторов СЭЖД

2.3. Исследование параметров контактной сети
2.4. Анализ отклонения параметров контактного провода от номинальных значений, относительно железнодорожного полотна
2.5. Выводы по главе 2
3. Исследование параметров комплекса сооружений
и устройств СЭЖД
3.1 Алгоритм формирования накопления остаточных деформаций
3.2. Результаты экспериментальных исследований
3.3. Алгоритм расчета отклонения параметров контактной сети
от номинальных значений
3.4. Исследование СЭЖД в штатном и форсированном режиме
3.5. Выводы по главе З
4. Применение алгоритмов к решению задач определения отклонений СЭЖД
4.1. Структура комплекса программ определения
отклонений СЭЖД
4.2. Моделирование тематического содержания карт местности
4.3. Практическая реализация разработанных алгоритмов
4.4. Организация интерфейса программы
4.5. Выводы по главе 4
Выводы и заключение
Список литературы


В третьей главе исследованы доминирующие параметры элементов контактной сети, которые оказывают существенное значение на повреждения и отказы. Исследованы характеристики параметров положения контактного провода относительно железнодорожного полотна и токоприемника. Определены магматические зависимости износа и натяжения контактного провода. В четвертой главе на основании исследований выполненных в первой главе в диссертации разработаны алгоритмы накопления повреждений, которые основаны на аддитивно-марковских процессах моделей накопления повреждений, предполагающих гипотезу о линейном суммировании повреждений. В качестве алгоритмов построения модели объекта предлагается использовать модификации алгоритма самоорганизации и генетические алгоритмы. Для работы с какой-либо системой или объектом необходима математическая модель, представляющая собой совокупность соотношений, устанавливающих связь между параметрами, характеризующими данный объект или точнее его расчетную схему. Существует два подхода к формированию математических моделей. Один из них состоит в т. Формальное математическое объединение этих подсистем и становится моделью всей системы или объекта в целом. В рамках такого подхода проведение натурных экспериментов не является обязательным, по крайней мере, па начальных стадиях моделирования. Другой подход к формированию математических моделей предполагает непосредственное использование экс-« пери ментальных данных. Например, входных и выходных сигналов системы. Модель формируется в результате их обработки. Такой способ построения моделей называется идентификацией. Для процедуры идентификации необходимы два основных компонента. Это множество моделей-претендентов и критерии оценки степени соответствия этих моделей данным наблюдения. Множество моделей может формироваться на основе физики и других априорных знаний об идентифицируемой системе. Другой подход заключается в том, чтобы использовать как можно более разнообразный набор стандартных базовых моделей. Экстраполяция функций — это приближенное определение значений некоторой функции в точках, лежащих вне отрезка, на котором заданы ее значения, по значениям во внутренних точках этого отрезка. Х|,. Экстраполяция функции имеет смысл, только если на искомую функцию наложены определенные ограничения, т. Обычно класс функций жестко определен, но иногда его задают не вполне точно, указав функционал предпочтительности определенный на множестве функций. Таким образом, можно сформулировать единую постановку проблемы интерполяции и экстраполяции, как нахождение некоторой модели, принадлежащей классу I. К. Причем в критерий обычно включается информация о поведении модели на некотором наборе входных данных. Данная постановка задачи вполне согласуется с классическими задачами интерполяции. Пусть ^ ~ /Т" - множество всех алгебраических многочленов степени не выше /7. Методы экстраполяции также вполне согласуются с данной постановкой задачи. В качестве множества Ь в алгоритмах метода группового учета аргументов (МГУА) применяются линейные модели, объединяющие некоторые комбинации переменных состояния системы. В качестве К берется так называемый ансамбль критериев селекции. К = {/ є /. При синтезе алгоритмов прогноза наибольшей популярностью пользуются детерминистический, стохастический подходы и подход самоорганизации. Детерминистический подход предполагает, что вся информация априори имеется или достаточно точно может быть получена. Стохастический подход отличается тем, что позволяет учитывать вредные факторы и шумы, определяющие характеристики которых получают посредством выборочных реализаций. И детерминистический, и стохастический подходы предполагают наличие в таблице исходных данных полного информационного базиса, т. Эти факторы должны быть измерены с достаточно высокой точностью. Подход самоорганизации принципиально отличается от двух предыдущих подходов. Этот подход характеризуется минимальным объемом априорной информации, а также возможностью построения моделей без учета ряда существенных факторов. Посредством подхода самоорганизации строятся модели в условиях, когда помеха превышает полезный сигнал в несколько раз.