г. Москва и Московская область, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
УДК 004.942 Исследование поведения объекта на основе его математической модели
УДК 656.223.18 вагонов частного пользования (ведомственной принадлежности)
В статье проанализирован технологический процесс организации перевозочного процесса и управления им в различных системах скоростного транспорта городских агломераций. Представлено обобщение технологических схем организации перевозочного процесса при составлении нормативных документов-графиков: движения поездов, оборота подвижного состава, работы локомотивных бригад. Выявлены общие черты, позволяющие переносить положительный опыт автоматизации и цифровизации из одних транспортных систем в другие. В качестве типового примера для скоростного транспорта городских агломераций рассмотрена работа Московского центрального кольца в нотации диаграмм потоков данных. Показано, что условия планирования движения на Московском центральном кольце аналогичны действующим для кольцевых линий метрополитена. В качестве обобщающих понятий выступают: смешанность, непараллельность, зональность, неавтономность. Приведены соответствующие иллюстративные примеры. Накопленный опыт в области автоматизации управления перевозочным процессом скоростного транспорта городских агломераций рассмотрен на примерах железнодорожного участка Нижний Новгород — Урень, а также Калужско-Рижской линии Московского метрополитена (электродепо «Калужское» и «Свиблово»). В статье описано множество исходных данных для построения графика движения поездов, сформулирована цель его построения, выявлены ограничения, отражающие связи между объектами, внутри множества выделенных ресурсов и ограничения, определяемые правилами обслуживания пассажиров. Проведенный в статье анализ показал перспективные направления развития автоматизированных транспортных систем на основе накопленных баз знаний. В результате применения комплексного подхода к решению задач автоматизированного управления при использовании технологий искусственного интеллекта и больших данных планируется повышение эффективности использования множества выделенных ресурсов, процента выполнения графика движения поездов и др.; сокращение количества ошибок передачи информации, а также возникающих в результате влияния негативного человеческого фактора и др.
скоростной транспорт, городская агломерация, график движения поездов, график оборота, график работы локомотивных бригад, оперативное управление, обучение персонала, тренажер, база данных, база знаний
1. Баранов Л. А. Комплексное решение задач планирования и управления движением городских рельсовых транспортных средств / Л. А. Баранов, В. Г. Сидоренко, Е. П. Балакина и др. // Академик Владимир Николаевич Образцов — основоположник транспортной науки: труды Международной научно-практической конференции, посвященной 125-летию университета, Москва, 22 октября 2021 года. — М.: РУТ (МИИТ), 2021. — С. 56–64.
2. Вакуленко С. П. Разработка вариантов модернизации Московской монорельсовой транспортной системы / С. П. Вакуленко, Д. Ю. Роменский, В. А. Мнацаканов и др. // Метро и тоннели. — 2020. — № 4. — С. 28–36.
3. Shevlyugin M. V. Electric stock digital twin in a subway traction power system / M. V. Shevlyugin, A. A. Korolev, A. E. Golitsyna et al. // Russian Electrical Engineering. — 2019. — Vol. 90. — Iss. 9. — Pp. 647–652. — DOI: 10.3103/S1068371219090098.
4. Zhou W. Passenger Flow Forecasting in Metro Transfer Station Based on the Combination of Singular Spectrum Analysis and AdaBoost-Weighted Extreme Learning Machine / W. Zhou, W. Wang, D. Zhao // Sensors. — 2020. — Vol. 20. — Iss. 12. — Pp. 1–23. — DOI: 10.3390/s20123555.
5. Пазойский Ю. О. Выбор оптимальных параметров системы освоения пассажиропотоков в дальнем сообщении на железнодорожном транспорте / Ю. О. Пазойский, О. Н. Панова // Автоматизация и современные технологии. — 2008. — № 1. — С. 34–39.
6. Пазойский Ю. О. Максимизация числа пассажирских поездов дальнего следования в период роста пассажиропотоков за счет интенсификации использования составов поездов / Ю. О. Пазойский, М. Ю. Савельев, А. П. Батурин // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. — 2016. — № 9-1(23). — С. 166–171.
7. Пазойский Ю. О. Схематический график движения пригородных поездов по выходным дням / Ю. О. Пазойский, М. Ю. Савельев // Мир транспорта. — 2017. — Т. 15. — № 6(73). — С. 140–147.
8. Искаков Т. А. Подходы к оценке качества планирования и управления движением пассажирских поездов метрополитена / Т. А. Искаков, А. И. Сафронов, В. Г. Сидоренко и др. // Автоматика на транспорте. — 2020. — Т. 6. — № 1. — С. 38–63. — DOI: 10.20295/2412-9186-2020-6-1-38-63.
9. Сафронов А. И. Антология задач организации графического пользовательского интерфейса в интеллектуальной системе «АРМ графиста» / А. И. Сафронов, У. А. Старовойтова // Интеллектуальные транспортные системы: материалы Международной научно-практической конференции. — М.: РУТ (МИИТ), 2022. — С. 326–337.
10. Копылова Е. В. Технология организации пригородного пассажиропотока / Е. В. Копылова, П. А. Козлов, О. В. Осокин // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. — 2019. — № 3. — С. 109–117.
11. Искаков Т. А. Модель поведения различных клиентских групп в системе управления транспортного узла / Т. А. Искаков // Наука и техника транспорта. — 2016. — № 3. — С. 79–89.
12. Abdul Ghani N. An Alternative Algorithm for Vehicle Routing Problem with Time Windows for Daily Deliveries / N. Abdul Ghani, S. Shariff, S. Zahari // Advances in Pure Mathematics. — 2016. — Iss. 6. — Pp. 342–350. — DOI: 10.4236/apm.2016.65025.
13. Вакуленко С. П. Оценка целесообразности формирования логистических систем обслуживания пассажиров / С. П. Вакуленко, Е. В. Копылова, А. Ю. Белянкин // Мир транспорта. — 2015. — Т. 13. — № 2(57). — С. 122–128.
14. Копылова Е. В. Методические подходы к оценке влияния требований пассажиров к качеству транспортного обслуживания на технологию работы железнодорожного транспорта / Е. В. Копылова, М. А. Туманов // Транспортное дело России. — 2018. — № 4. — С. 178–181.
15. Копылова Е. В. Научные подходы к обеспечению качества обслуживания пассажиров при организации мультимодальных пассажирских перевозок / Е. В. Копылова, С. П. Вакуленко // Железнодорожный транспорт. — 2018. — № 6. — С. 21–26.
16. Роменский Д. Ю. Постановка задачи выбора мест расположения и емкости путей отстоя составов пригородных и пригородно-городских электропоездов / Д. Ю. Роменский // Наука и техника транспорта. — 2020. — Т. 1. — С. 60–65.
17. Ho T. K. Train service timetabling in railway open markets by particle swarm optimization / T. K. Ho, C. W. Tsang, K. H. Ip et al. // Expert System Applications. — 2012. — Vol. 39. — Pp. 861–868.
18. Быков В. П. Теоретические и методологические основы построения систем поддержки принятия решений при управлении движением поездов на участках железных дорог / В. П. Быков. — Хабаровск: ДВГУПС, 1999. — 135 с.
19. Казаков А. Л. Применение онтологического подхода для создания интеллектуальной системы управления на железнодорожном транспорте / А. Л. Казаков, А. В. Дудакова // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. — 2019. — № 3(43). — С. 33–41. — DOI: 10.20291/2079-0392-2019-3-33-41.
20. Баранов Л. А. Построение на ЭВМ графиков движения поездов метрополитена / Л. А. Баранов, А. И. Жербина // Вестник ВНИИЖТа. — 1981. — № 2. — С. 17–20.
21. Василенко М. Н. Автоматическое построение графиков движения поездов на метрополитене / М. Н. Василенко, Д. П. Дегтярев, О. А. Максименко // Труды Международной конференции «Транспорт XXI век». — Варшава, 2001.
22. Логинова Л. Н. Разработка аналитического алгоритма составления расписания движения поездов метрополитена / Л. Н. Логинова, Е. А. Сеславина, А. И. Сеславин // Интеллектуальные транспортные системы: материалы Международной научно-практической конференции, Москва, 26 мая 2022 года. — Москва: Российский университет транспорта, 2022. — С. 221–225.
23. Логинова Л. Н. Математические методы и основные принципы организации транспортных перевозок / Л. Н. Логинова, Е. А. Сеславина, А. И. Сеславин // Транспортное дело России. — 2021. — № 4. — С. 84–87.
24. Феофилов А. Н. Математическая модель составления графиков движения поездов на линиях метрополитена / А. Н. Феофилов // Вестник ВНИИЖТ. — 1991. — № 7. — С. 10–13.
25. Chaudhry I. A. Integrated process planning and scheduling using genetic algorithms / I. A. Chaudhry, M. Usman // Tehnicki Vjesnik. — 2017. — Iss. 24(5). — Pp. 1401–1409. — DOI: 10.17559/TV-20151121212910.
26. Chavhan S. Prediction based traffic management in a metropolitan area / S. Chavhan, P. Venkataram // Journal of traffic and transportation engineering. — 2020. — Vol. 7. — Iss. 4. — Pp. 447–466. — DOI: 10.1016/j.jtte.2018.05.003.
27. Aguado J. A. Optimal Operation of Electric Railways with Renewable Energy and Electric Storage Systems / J. A. Aguado, A. J. Sanchez-Racero, S. De la Torre // IEEE Transactions on Smart Grid. — 2018. — Vol. 9. — Iss. 2. — Pp. 993–1001. — DOI: 10.1109/TSG.2016.2574200.
28. Liu Р. A robust and energy-efficient train timetable for the subway system / Р. Liu, M. Schmidt, Q. Kong et al. // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. — 2020. — Vol. 121(2). — Pp. 102822–102849. — DOI: 10.1016/j.trc.2020.102822.
29. Wang P. Multi-train trajectory optimization for energy-efficient timetabling / P. Wang, R. M. Goverde // European Journal of Operational Research. — 2019. — Vol. 272. — Pp. 621–635. — DOI: 10.1016/j.ejor.2018.06.034.
30. Haładyn S. The Problem of Train Scheduling in the Context of the Load on the Power Supply Infrastructure. A Case Study / S. Haładyn // Energies. — 2021. — Iss. 14(16). — Pp. 8248–8260. — DOI: 10.3390/en14164781.
31. Baranov L. A. Minimization of Energy Consumption for Urban Rapid-Transit Traction / L. A. Baranov, V. G. Sidorenko, E. P. Balakina et al. // Russian Electrical Engineering. — 2021. — Vol. 92. — Iss. 9. — Pp. 492–498. — DOI: 10.3103/S1068371221090030.
32. Николаев К. Ю. Применение технологии «трамвай — поезд» в России. Требования к подвижному составу и технологическое обеспечение взаимодействия транспортных систем / К. Ю. Николаев // Наука 1520 ВНИИЖТ: Загляни за горизонт: сборник материалов научно-практической конференции АО «ВНИИЖТ», Щербинка, 26–27 августа 2021 года. — Щербинка: АО «ВНИИЖТ», 2021. — С. 132–138.
33. Пазойский Ю. О. Автоматизация расчета графика работы поездных бригад в пригородном сообщении / Ю. О. Пазойский, С. А. Бывшев; под общ. ред. Ф. П. Кочнева // Межвузовский сборник научных трудов «Оптимизация эксплуатационной работы железных дорог». — 1981. — № 657. — С. 84–90.
34. Пазойский Ю. О. Организация пригородных железнодорожных перевозок: Транспортные средства. Эксплуатация железных дорог / Ю. О. Пазойский, С. П. Вакуленко, А. В. Колин. — М.: ФГБУ ДПО «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2015. — 270 с.
35. Копылова Е. В. Оптимизация оборота составов по обеспечению ниток графика пригородного движения / Е. В. Копылова, П. А. Козлов // Наука и техника транспорта. — 2020. — № 2. — С. 68–73.
36. Козлов П. А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015663049 Российская Федерация. Система оптимального управления оборотом поездных локомотивов «Лабиринт»: № 2015619810: заявл. 15.10.2015: опубл. 09.12.2015 / П. А. Козлов, И. В. Иванов, А. А. Каляганов; заявитель общество с ограниченной ответственностью «Аналитические и управляющие системы на транспорте “Транспортный алгоритм”».
37. Жербина А. И. Расчет на ЭВМ графика оборота составов метрополитена / А. И. Жербина // Межвузовский сборник. — 1980. — № 612. — С. 105–109.
38. Guler H. Optimisation of railway track maintenance and renewal works by genetic algorithms / H. Guler // Gradevinar. — 2016. — Vol. 68. — Iss. 12. — Pp. 979–993. — DOI: 10.14256/JCE.1458.2015.
39. Ghofrani, F. Recent applications of big data analytics in railway transportation systems: A survey / F. Ghofrani, Q. He, R. Goverde et al. // Transportation Research Part C Emerging Technologies. — 2018. — Iss. 90. — Pp. 226–246. — DOI: 10.1016/j.trc.2018.03.010.
40. Reva O. Ergonomic assessment of instructors capability to conduct personality-oriented training for air traffic control (АТС) personnel / O. Reva, S. Borsuk, V. Shulgin et al. // Advances in Intelligent Systems and Computing. — 2020. — Vol. 964. — Pp. 783–793. — DOI: 10.1007/978-3-030-20503-470/.
41. Бархатный В. Д. Рациональное использование технических средств и персонала в условиях внутрисуточной неравномерности и спада перевозок / В. Д. Бархатный, Ю. С. Генералов, Д. В. Смирнов // Beстник ВНИИЖТ. — 1997. — № 4. — С. 3–7.
42. Luteberget B. Design-Time Railway Capacity Verification using SAT modulo Discrete Event Simulation / B. Luteberget, K. Claessen, C. Johansen // Proceedings of the 2018 18th conference on formal methods in computer aided design (FMCAD). — Austin, 2019. — Pp. 188–196. — DOI: 10.23919/FMCAD.2018.8603003.
43. Gan T. H. Industry 4.0: Why Machine Learning Matters? / T. H. Gan, J. Kanfoud, H. Nedunuri et al. // Advances in Condition Monitoring and Structural Health Monitoring. — 2021. — Pp. 397–404. — DOI: 10.1007/978-981-15-9199-0_37.
44. Pappaterra M. J. A Systematic Review of Artificial Intelligence Public Datasets for Railway Applications / M. J. Pappaterra, F. Flammini, V. Vittorini et al. // Infrastructures. — 2021. — Vol. 6. — Iss. 10. — Pp. 136. — DOI: 10.3390/infrastructures6100136.
45. Чумаков В. М. Автоматизация процесса анализа графика исполненного движения поездов и качества поездной работы в центре управления перевозками / В. М. Чумаков, О. В. Млявая // Тихомировские чтения: Синергия технологии перевозочного процесса: материалы Международной научно-практической конференции, Гомель, 10–11 декабря 2020 года. Под общ. ред. А. А. Ерофеева. — Гомель: учреждение образования «Белорусский государственный университет транспорта», 2021. — С. 413–417.
46. Бариев М. Ф. Взаимодействие информационных систем в мониторинге графика движения поездов на МЦД / М. Ф. Бариев, Р. А. Воротняк // Автоматика, связь, информатика. — 2020. — № 12. — С. 12–13. — DOI: 10.34649/AT.2020.12.12.003.
47. Баранов Л. А. Интеграционный подход в обучении оперативных работников городских рельсовых транспортных систем / Л. А. Баранов, В. Г. Сидоренко, Е. П. Балакина и др. // Наука и техника транспорта. — 2021. — № 2. — С. 22–31.
48. Pokusaev O. On Digital Twin for Metro System / O. Pokusaev, A. Checkmarev, D. Namiot // Proceedings of 19th IEEE EastWest Design & Test Symposium (EWDTS’2021). September 10–13, 2021. — Batumi, 2021. — Pp. 114–118. — DOI: 10.1109/EWDTS52692.2021.9581028.
49. Wang X. Digital twin Based Validation Platform for Smart Metro Scenarios / X. Wang, H. Song, W. Zha et al. // 2021 IEEE 1st International Conference on Digital Twins and Parallel Intelligence (DTPI). — 15 July — 15 Aug. 2021. — Beijing, 2021. — Pp. 386–389. — DOI: 10.1109/DTPI52967.2021.9540161.
50. Bao L. Review of digital twin for intelligent transportation system / L. Bao, Q. Wang, Y. Jiang // International Conference on Information Control, Electrical Engineering and Rail Transit (ICEERT). — 2021. — Pp. 309–315. — DOI: 10.1109/ICEERT53919.2021.00064.
51. Ali W. A. Digital Twin in Intelligent Transportation Systems: a Review / W. A. Ali, M. Roccotelli, M. P. Fanti // Conference: 2022 8th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). — Istanbul, 2022. — DOI: 10.1109/CoDIT55151.2022.9804017.
52. Гапанович В. А. Патент на полезную модель № 130113 U1 Российская Федерация, МПК G09B 9/05. Мобильный учебный демонстрационный комплекс: № 2012126762/11: заявл. 27.06.2012: опубл. 10.07.2013 / В. А. Гапанович, Ю. И. Попов, В. В. Власов и др.; заявитель открытое акционерное общество «Российские железные дороги».
53. Козлов П. А. Интеллектуальный тренажер для профессиональной подготовки диспетчеров / П. А. Козлов, В. А. Четвериков, И. М. Яриков // Железнодорожный транспорт. — 2011. — № 10. — С. 29–32.
54. Козлов П. А. Интеллектуальный тренажер для диспетчеров / П. А. Козлов, О. В. Осокин, Н. А. Тушин // Мир транспорта. — 2012. — Т. 10. — № 3(41). — С. 180–183.
55. Зеленцов Л. Б. Применение симулятора-тренажера при подготовке и переподготовке специалистов в сфере управления инвестиционно-строительными проектами / Л. Б. Зеленцов, Д. В. Пирко, И. А. Алаамери и др. // Строительное производство. — 2022. — № 1. — С. 50–54. — DOI: 10.54950/26585340_2022_1_50.
56. Великанов В. С. Тренажерная подготовка кадров для горной промышленности как системообразующий фактор в сфере обеспечения эффективной эксплуатации горного оборудования / В. С. Великанов, К. В. Исмагилов, А. А. Шабанов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2012. — № S2. — С. 153–158.
57. Габдуллин Т. Р. Разработка обучающих тренажеров для дорожно-строительных машин / Т. Р. Габдуллин // Техника и технология транспорта. — 2018. — № 4(9). — С. 2.
