Методы повышения безопасности микропроцессорных систем интервального регулирования движения поездов

• Автор: Бестемьянов, Петр Филимонович
• Шифр специальности: 05.22.08
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 324 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

1. ДВИЖЕНИЕ ПОЕЗДОВ И ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА БЕЗОПАСНОСТЬ.

1.1. Показатели безопасности движения поездов.

1.2. Определение степени опасности неблагоприятных факторов

1.3. Ранжировка неблагоприятных факторов

1.4. Сравнение реального уровня безопасности движения с нормируемым.

1.5. Выводы.

2. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАС1ЮСТИ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ

2.1. Действия машиниста в особых ситуациях и их возможная алгоритмизция

2.2. Синтез закона управления по скорости при двух конечных условиях.

2.3. Синтез закона управления по ускорению
2.4. Нелинейная модель автоматического управления торможением поезда
2.4.1. Модель торможения с законом управления по скорости.
2.4.2. Модель торможения с законом управления по скорости
при двух конечных условиях.
2.4.3. Модель торможения с законом управления по ускорению
при двух конечных условиях.
2.5. Результаты моделирования автоматического управления торможением поезда.
2.6. Выводы.
3. МЕТОДЫ РАСЧЕТА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ТОЧНОСТИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ
3.1. Теоретическая оценка точности торможения при автоматическом управлении в разомкнутой системе
3.2. Теоретическая оценка точности торможения при автоматическом управлении в системе с обратной связью
3.2.1. Статистическая оценка плотности распределения вероятности
3.2.2. Статистическая оценка моментов случайной величины.
3.3. Результаты статистического моделирования точности остановки поезда.
3.4. Выводы
4. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ СИСТЕМ ИНТЕРВАЛЬНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ
4.1. Определение периода опроса управляющей микроЭВМ датчиков скорости и ускорения.
4.2. Методы спектральной оценки периода опроса датчиков параметров движения поезда
4.3. Операция обнаружения неисправностей в измерительных цепях системы интервального регулирования движения поездов.
4.3.1. Обнаружение неисправностей по текущим замерам величин.
4.3.2. Обнаружение неисправностей по статистическим характеристикам величин
4.4. Выводы
5. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕЗОТКАЗНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ И МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ ИНТЕРВАЛЬНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ
5.1. Показатели безотказности и модели отказов
5.1.1. Обоснование и выбор теоретической модели отказов
5.1.2. Анализ физических процессов деградации.
5.2. Математическая модель деградации и отказов микропроцессорных систем интервального регулирования
5.2.1. Математическая модель отказов микропроцессорных и электронных компонентов технических средств МСИР.
5.2.2. Математическая модель отказов механических компонентов технических средств МСИР.
5.3. Статистическая обработка данных о потенциальноопасных отказах технических средств систем интервального регулирования
5.4. Модель процесса контроля технического состояния системы интервального регулирования
5.4.1. Основные исходные понятия и определения.
5.4.2. Математическая формулировка задачи контроля технического состояния МСИР
5.4.3. Способы контроля технического состояния МСИР
5.5. Контроль технического состояния системы интервального регулирования как задача распознавания образов.
5.6. Обучение распознаванию технических состояний системы интервального регулирования.
5.7. Выводы
6. СТРУКТУРНЫЕ МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ ИНТРВАЛЬНОГО РЕГУЛИРОВI ГИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ.
6.1. Основные методы введения структурной избыточности для обеспечения безопасности МСИР
6.1.1.Способы повышения достоверности работы оперативной памяти.
6.1.2. Методы контроля ОЗУ.
6.2. Алгоритмы непрерывного контроля основных узлов микропроцессорных систем интервального регулирования
6.3. Допустимое время контроля правильности функционирования микропроцессорных систем интервального регулирования при введении структурной избыточности.
6.4. Оценка вероятности необнаруженного отказа изза почетности измерения схемой контроля
6.5. Выводы.
7. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СОВРЕМЕННЫХ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ ИНТЕРВАЛЬНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ.
7.1. Система автоматической локомотивной сигнализации непрерывного типа АЛСЕН.
7.2. Микропроцессорная система автоблокировки АБЕ1
7.3. Микропроцессорная система автоматического регулирования скорости движения поезда метрополитена.
7.4. Комплексная система обеспечения безопасности и автоматизированного управления движением поездов метрополитена система Движение.
7.5. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Выводы о возможности опасной ситуации или потенциальноопасной ситуации по определенным причинам, когда такие события непосредственно в эксплуатации не наблюдались, должны основываться не только на результатах статистической обработки, но в первую очередь на исследовании физики самих явлений математические результаты не должны противоречить практическому опыту. Вообще говоря, такого противоречия в большинстве случаев не будет, если потенциальноопасные ситуации будут квалифицироваться объективно как события, которые могут с вероятностью, отличной от нулевой, приводить к опасной ситуации крушению, аварии. Поэтому, чтобы результаты статистической обработки при оценивании достигнутого уровня безопасности движения поездов были правомерными и объективными, в первую очередь необходимо, чтобы исходная для анализа статистика была тщательно выверенной и объективной. Важной задачей анализа статистики аварийности является выявление факторов, оказывающих наиболее отрицательное влияние на уровень безопасности движения поездов. По этим факторам разрабатывают и реализуют первоочередные профилактические мероприятия, направленные на повышение безопасности движения поездов. Выявление наиболее опасных факторов связано с ранжировкой их по определенным показателям безопасности движения. В некоторых случаях такая ранжировка очевидна из самой практики эксплуатации и не требует проведения какихлибо расчетов. В остальных случаях для ранжировки целесообразно использовать методы статистического сравнения. Задача формулируется следующим образом. Требуется провести ранжировку п факторов по показателю уровня риска О, т. Казалось бы, что такая задача решается весьма просто расположением факторов в порядке убывания числа опасных ситуаций крушений или аварий по каждому из них. Однако такая ранжировка будет случайной, так как положенные в ее основу числа опасных ситуаций по каждому из факгоров являются случайными. Так как величины п и пг случайные, то и величина и также случайна. Обычно она полагается нормально распределенной с нулевым математическим ожиданием и единичным среднеквадратичным отклонением. Величина а имеет смысл вероятности отвергнуть проверяемую гипотезу 2, й, в то время как она в действительности верна. Обычно принимают а 0, . В статистике иха называют квантиль распределения, в частности при а 0, иха 1,5. Если вычисленное по формуле 1. Принятие гипотезы 1. В качестве примера вернемся к данным таблицы 1. Допустим й фактор это невнимательное наблюдение за показаниями напольных сигналов, т е. Необходимо оценить, является ли закономерным, что уй фактор более авариен, чем й фактор. Оценку производим при уровне значимости а 0,. По изложенной процедуре с использованием критерия 1. V.
По результатам попарного сравнения заполняют специальную таблицу табл. Таблица 1. Фактор 1 2 . Й 1. По правилу 1. Принцип заполнения ячеек, расположенных слева от главной диагонали ясен из таблицы и правила 1. Ранжировка факторов производится в соответствии с алгебраическими суммами баллов наиболее аварийному фактору соответствует наименьшая сумма. Выполним для примера статистическое сравнение причин и их ранжировку для данных таблицы 1. Результаты попарного сравнения по критерию 1. Из анализа таблицы 1. Тот же результат получен для ряда других попарно сравниваемых факторов. Для окончательной ранжировки причин потенциальноопасных ситуаций случаев брака составлена таблица 1. Из таблицы 1. Вклады ошибок в управлении тормозами и сна локомотивной бригады в уровень аварийности статистически неразличимы, также как и остальные три причины, объединенные в одну группу, хотя видимое различие существует соответственно 7, 5 и 2 ПОС. Ранжировку факторов может осуществляться по различным показателям безопасности движения поездов. Таблица 1. Если требуется произвести ранжировку по степени опасности при
чин крушений, аварий или случаев брака . Фишера
Таблица 1. Для вычисления критерия данные статистики представляются матрицей 2x2
п. Если ни один из элементов матрицы не равен нулю, то составляют серию более экстремальных матриц 1,2. Тогда точная вероятность Я0 Р0 Рх . Рк.