CC BY
26
Николаев Виктор Александрович
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Теоретическая и прикладная механика», ОмГУПС.
Тел.: +7 (3812) 37-60-82.
E-mail: nikolaev.nva1949@yandex.ru
Леоненко Елена Геннадьевна
Красноярский институт железнодорожного транспорта - филиал Иркутского государственного университета путей сообщения (КрИЖТ ИрГУПС).
Новая заря ул., д. 2и, г. Красноярск, 660028, Российская Федерация.
Преподаватель отделения «Электромеханическое», КрИЖТ ИрГУПС.
Тел.: +7 (391) 248-16-44.
E-mail: leonenko-eg@mail.ru
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
Нехаев, В. А. Влияние сил сухого трения на устойчивость движения грузового вагона / В. А. Нехаев, В. А. Николаев, Е. Г. Леоненко. - Текст : непосредственный // Известия Транссиба. - 2022. -№ 3 (51). - С. 2 - 10.
Nikolaev Viktor Alexandrovich
Omsk State Transport University (OSTU).
35, Marx av., Omsk, 644046, the Russian Federation.
Doctor Of Sciences in Engineering, Professor, head of the department «Theoretical and applied mechanics», OSTU.
Phone: +7 (3812) 37-60-82.
E-mail: nikolaev.nva1949@yandex.ru
Leonenko Elena Gennadievna
Krasnoyarsk Institute of Railway Transport - branch of the Irkutsk State Transport University (KRIZHT ISTU).
2i, Novaya zarya st., Krasnoyarsk, 660028, the Russian Federation.
Teacher of the department of «Electromechanical», KRIZHT ISTU.
Phone: +7 (391) 248-16-44.
E-mail: leonenko-eg@mail.ru
BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Nekhaev V.A., Nikolaev V.A., Leonenko E.G. Influence of dry friction forces on stability movement of freight cars. Journal of Transsib Railway Studies, 2022, no. 3 (51), pp. 2-10 (In Russian).
УДК 629.471
И. И. Лакни
АО «Трансмашхолдинг» (ТМХ), г. Москва, Российская Федерация
АНАЛИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ СОВРЕМЕННЫМ ЭЛЕКТРОВОЗОМ
Аннотация. Предметом рассмотрения статьи являются автоматизированные функции управления локомотивом на примере электровозов с целью оценки современного этапа развития интеллектуальной функциональности бортовых систем управления. В литературе часто говорят о создании «умного», или «цифрового» локомотива. Однако правильней говорить о внедрении кибернетических систем с обратными связями. Такие системы были на локомотиве с самого начала их появления и предназначались для автоматизации управления паром, позже для управления автоматическими тормозами. Эти системы автоматики были механическими и пневмомеханическими. С появлением электровозов внедряются электрические системы автоматики на базе электрических аппаратов, релейных схем, которые со временем заменяются на диодные, транзисторные схемы управления. Позже стали использоваться цифровые и аналоговые микросхемы. Современный этап развития автоматики связан с бортовыми микропроцессорными системами управления.
Автором предлагается интеллектуальные функции локомотива разбить на семь направлений, по каждому из которых оценить их реализацию: автоведение поезда, управление приводом и тормозами, диагностика, сбор аварийных схем, обеспечение безопасности движения поездов, управление комфортом работы локомотивной бригады.
Энтропию пространства интеллектуальных функций предлагается оценить по доработанной формуле Шеннона, где кроме вероятности востребованности функции за одну поездку учитывать степень повышения автоматизации процесса управления.
В результате анализа показано, что интеллектуальные функции локомотива развивались уже в XIX в., на сегодняшний день степень их реализации можно оценить в 60 %, а полную реализацию можно ожидать к середине XXI в. Результаты расчета сведены в две таблицы и один динамический график. Сделан вывод о том, что «интеллектуальный» локомотив есть этап эволюционного развития автоматизированных систем управления локомотивом.
Ключевые слова: локомотивы, системы управления, автоматизация, степень реализации интеллектуальных функций.
Igor I. Lakin
Transmashholding LLC (TMH), Moscow, the Russian Federation
MODERN ELECTRIC LOCOMOTIVE AUTOMATION CONTROL SYSTEMS ANALYSIS
Abstract. The subject of the article is automated locomotive control functions on the example of electric locomotives in order to assess the current stage of development of the intellectual functionality of on-board control systems. The literature often talks about creating a «smart» or «digital» locomotive. However, it is more correct to talk about the introduction of cybernetic systems with feedback. Such systems were on the locomotive from the very beginning of their appearance and were designed to automate steam control, later to control automatic brakes. These automation systems were mechanical and pneumomechanical. With the advent of electric locomotives, electrical automation systems based on electrical devices, relay circuits are being introduced, which are eventually replaced by diode, transistor control circuits. Later, digital and analog chips were used. The current stage of automation development is associated with onboard microprocessor control systems.
The author proposes to divide the intellectual functions of the locomotive into seven directions, for each of which to evaluate their implementation: train driving, drive and brake control, diagnostics, collection of emergency circuits, ensuring train safety, managing the comfort of the locomotive crew.
The entropy of the space of intelligent functions is proposed to be estimated according to the modified Shannon formula, where, in addition to the probability of the function being in demand for one trip, the degree of automation of the control process is taken into account.
As a result of the analysis, it is shown that the intellectual functions of the locomotive developed already in the 19th century, today the degree of their implementation can be estimated at 60 %, and full implementation can be expected by the middle of the 21st century. The calculation results are summarized in two tables and one dynamic graph. It is concluded that an "intelligent" locomotive is a stage in the evolutionary development of automated locomotive control systems.
Keywords: locomotives, control systems, automation, degree of realization of intellectual functions.
Применительно к информационным системам, в том числе на железнодорожном транспорте, часто используют термины «цифровизация», «интеллектуальный транспорт», «умный локомотив», «искусственный интеллект», «четвертая промышленная революция» и даже «ки-берфизические производственные системы» [1]. Понятие «цифровая железная дорога» узаконено распоряжением правительства [2]. Все перечисленные выше термины относятся к одной области знаний - «Кибернетика»: науке о закономерностях процессов, методах управления и связи в природе, машинах и механизмах, компьютерах и даже в живых организмах и в обществе [3]. Чаще используют термины «техническая кибернетика», автоматические (без участия человека) и автоматизированные (с участием человека) системы управления на базе IT-техники.
Главный признак кибернетической системы - наличие обратной связи, позволяющей принять управляющее решение и воздействовать на объект по результатам анализа управляющего воздействия и состояния системы [3]. Таким образом, «интеллектуальность» системы управления, степень ее автоматизации определяются наличием информации об объекте управления, сложности и комплексности алгоритмов принятия решений.
Следует отметить, что интеллектуальную функциональность в литературе обычно принято делить на две группы: это создание кибернетических систем автоматического управления с обратными связями, о которых идет речь в статье, и искусственный интеллект как способность выполнять творческие функции, свойственные человеку, живой природе. Норберт Винер дал оригинальное определение жизни как стремление к уменьшению энтропии [3], «нарушению второго закона термодинамики», которому подчиняется вся неживая природа. По мнению автора, это очень точное определение «живой» системы, споры о котором не прекращаются со времен Алана Тьюринга. В последнем смысле интеллектуальные системы в настоящей статье не рассматриваются.
В статье выполнена оценка «интеллектуальности» системы управления локомотивов, прежде всего - микропроцессорных систем управления [4, 5], в том числе при организации
технического обслуживания и ремонта (ТОиР) локомотивов [6, 7]. В основу оценки интеллектуальности систем предлагается положить формулу Шеннона из теории информации [8, 9].
Для оценки информативности систем управления локомотивов применительно к задачам технического обслуживания и ремонта в работе [8] предложено брать отношение информативности бортовых диагностических систем I к общей энтропии диагностической информации Hъ. При этом для оценки информативности и энтропии использована формула Шеннона [9]:
Н = \ = -1"=0Р1- (Р£), (1)
где Р; - вероятность наступления события г (в работе [8] это вероятность отказа г за межремонтный период времени).
Автором работы [8] справедливо отмечен недостаток формулы (1) как не учитывающей последствия отказа, стоимость восстановления работоспособного состояния, поэтому предложено внести в формулу Шеннона поправочный коэффициент:
H = - 1?=о (Р • (О /$)• ^(Р; • (С; / 5)), (2)
где С; - стоимость восстановления работоспособности после отказа г;
5 - общая стоимость ТОиР.
Предложенный в работе [8] метод позволил автору оценить информативность основных видов систем диагностирования. Автором настоящей статьи предлагается применить аналогичный подход к оценке «интеллектуальности» локомотива как отношение текущей «интеллектуальности» системы управления С; к абсолютной 5, и оценить «интеллектуальность» локомотива по формуле информативности (2).
В таблице 1 приведено предлагаемое условное разбиение общей «интеллектуальности» локомотива 5 на подгруппы «интеллектуального» управления, каждая из которых имеет свой вес С;. При этом вес С; определен методом экспертной оценки по сложности реализации алгоритмов управления с использованием подходов теории нечетких множеств [11]. Предлагается разбиение задач автоматизации управления локомотивом на семь групп: г е {1, 7}. Вероятность Р; определена как востребованность функции за одну поездку.
Таблица 1 - Интеллектуальные функции управления электровозом
№ п/п Интеллектуальная функция 5 Доля в общей «интеллектуальности» локомотива Ci/S Вероятность востребованности Pi Энтропия Hi
1 Автоведение CPPS 0,15 1 0,410545
2 Управление приводом 0,30 1 0,52109
3 Управление тормозами 0,15 1 0,410545
4 Диагностика 0,2 0,5 0,332193
5 Сбор аварийных схем 0,05 0,05 0,02161
6 Безопасность движения поезда 0,1 0,8 0,291508
7 Комфорт 0,05 1 0,216096
ВСЕГО 1 - H = 2,204
Верхнеуровневая интеллектуальная функция - это автоведение поезда согласно графику во взаимодействии с АСУ диспетчерского центра управления полигона по технологии киберфизической производственной системы (Cyber Physical Production System - CPPS) [10]. Эта функциональность оценена как 15 % от общей интеллектуальности системы: Ci/S = 0,15. При этом вероятность востребованности функции за поездку Pi = 1.
Самая значимая интеллектуальная функция - это управление приводом с автоматическим контролем токов, силы тяги, скорости движения, защитой от опасных режимов работы привода (боксование, перегрев, превышение параметров и др.). Эта функциональность оценена как 30 %: C2/S = 0,30; P2 = 1.
Не менее важная, но более простая функция - управление тормозами: Сз/S = 0,15; Рз = 1.
Важное новое направление развития интеллектуальной функциональности локомотива -это бортовая техническая диагностика, позволяющая осуществлять техническое обслуживание и ремонт локомотивов с учетом технического состояния, повышать эффективность эксплуатации: C4/S = 0,20. P4 = 0,5.
В случае обнаружения отказа или предотказного технического состояния с использованием функциональности i = 4; важно автоматически или автоматизированно собрать аварийную схему управления: C5/S = 0,05; P5 = 0,1.
Следующая функциональность локомотива - обеспечение безопасности движения поездов (Safety): исключение крушений, аварий, столкновений, сходов и других событий нарушения безопасности: C6/S = 0,1; P5 = 0,8.
Последняя функциональность, которая рассматривается в статье, - управление комфортом работы машиниста: климат-контроль в кабине машиниста, защита от неправильных действий, эргономика управления, подсказки на бортовом компьютере и с использованием аудиосистем, внешняя безопасность (Security): C7/S = 0,05; P5 = 1. Можно предположить, что в полностью интеллектуальном локомотиве локомотивная бригада будет отсутствовать и эта функциональность станет не нужной.
Таким образом, энтропия интеллектуальной функциональности локомотива по формуле (2) будет такой:
Hs = - £f=7i (Pi • (С /S) • log2(P • (C / S)) = (3)
= 1- 0,15 • logs(1- 0,15) + 1- 0,3-logs(1-0,3) + 1- 0,15-logs(1- 0,15) + 0,1- 0,2- log2(0,2- 0,1) +
+ 0,05 - 0,05 - log2(0,05 - 0,05) + 0,8 - 0,1- log2(0,8 - 0,1) + 1- 0,05 - log2(1- 0,05) = 2,2036.
Расчет информативности интеллектуальных функций по формуле (2) приведен в таблице 1. В результате расчета энтропия информационного пространства интеллектуальных функций Hs = 2,2.
Далее по каждому виду функций будет рассмотрена хронология разработки оборудования локомотивов и оценено уменьшение энтропии функциональных функций. Каждая новая автоматизированная функция j будет оценена как уменьшающая энтропию пространства i-й интеллектуальной функции от 0 до 100 %.
Оценка уменьшения энтропии интеллектуальных функций при появлении на борту той или иной автоматической или автоматизированной системы управления выполнена автором экспертно на основании своего опыта практической (эмпирической) работы в локомотиворе-монтном комплексе, в том числе при разработке алгоритмов для бортовых микропроцессорных систем управления локомотива (МСУ).
Автоматика присутствовала на локомотиве с момента появления первых паровозов. Автоматическое управление паром с помощью золотникового парораспределителя пришло на паровоз от стационарных паровых машин Джеймса Уатта (Англия, XVIII в.) и его последователей. С самого начала на паровозе были и другие системы механической и пневмомеханической автоматики: предохранительные клапаны, регуляторы уровня воды, центробежный регулятор скорости вращения и другие системы интеллектуального управления. Механическая автоматика есть и сейчас. Например, блокирование входа в высоковольтную камеру электровозов при поднятом токоприемнике, и наоборот: блокирование поднятия токоприемника при открытой двери в высоковольтную камеру.
После 1872 г. на подвижном составе появляется пневмомеханическая автоматика в системах торможения с воздушным тормозом системы американского инженера и предпринимателя Джорджа Вестингауса («тройное клапанное устройство»). Автоматические тормоза - самая старинная интеллектуальная система на современном локомотиве: первая промышленная (паровая) революция стала и первым этапом создания интеллектуального управления на локомотиве.
Вторая промышленная революция - электротехническая - внесла свои элементы автоматического регулирования после появления электрического транспорта в XIX в. Это были аппараты защиты от опасных режимов работы электроаппаратуры и электрических машин: короткое замыкание, заниженное или повышенное напряжение, перегрев. Появились электротехнические реле. На этом этапе появляются и элементы «защиты от дурака»: логические схемы на базе реле, защищающие от неправильных действий. Например, сбор электрической цепи при выключенных вентиляторах. Панели с собранной на базе реле логикой управления до сих пор широко распространены на локомотивах, но постепенно заменяются на логические построения в программном обеспечении бортовых микропроцессорных систем управления.
Второму поколению автоматизированных систем свойственно применение электромагнитных реле для управления приводом с 50-х гг. XX в. Одно из самых распространенных -широко применяемые на трамваях, троллейбусах и электропоездах реле ускорения.
К началу третьего поколения интеллектуальных систем управления относится полупроводниковая электроника: диоды, транзисторы, тиристоры, затем цифровые и аналоговые микросхемы различной степени интеграции. А с 1972 г. начинается эпоха микропроцессорной техники.
Вершиной логических схем второго поколения стали блоки управления выпрямительно-инверторными преобразователями (ВИПами) типа БУВИП. ВИПы позволили впервые реализовать плавное управление на электровозах переменного тока серии ВЛ80Р (1974 г.) и рекуперативное торможение. Однако управлять ВИПом вручную невозможно: принятие решения должно занимать не более 1 мс, а воздействие на ВИП - не более 10 мс. Поэтому был создан БУВИП-80, а потом по результатам эксплуатации БУВИП-100 и БУВИП-113. Позже БУВИП был переведен на цифровые микросхемы ТТЛ-логики серии 133 - БУВИП-133, ставший итогом долгой научно-практической работы НЭВЗ и ВЭлНИИ.
На 12-осных электровозах ВЛ85 (1983 г.) появляется еще один блок автоматического управления - БАУ-002, в котором на операционных усилителях (аналоговых микросхемах) серии 140УД6 были реализованы системы автоматического управления током и скоростью движения. Аналогичное управление было и на пассажирских 6-осных ВЛ65 (1992 г.).
Накопленный при создании БУВИП и БАУ опыт стал основой системы управления третьего (компьютерного) поколения: на пассажирских электровозах серии ЭП1 впервые в России (1998 г.) была установлена микропроцессорная система управления и диагностирования МСУД, которая не только программно повторила аппаратную логику БУВИП + БАУ, но и реализовала диагностическую функциональность с регистрацией данных в бортовом промышленном компьютере (традиционное название «блок индикации»), расположенном в каждой кабине машиниста. МСУД постоянно совершенствовались на электровозах ЭП1М, ЭП1М, 2ЭС5К, 3ЭС5К, 4ЭС5К. Появилась МСУ и на электровозах постоянного тока серий 2ЭС4К и 3ЭС4К. Локомотивы производства СТМ 2ЭС6 и 2ЭС10 изначально были микропроцессорными. Весь современный подвижной состав имеет систему управления на базе микропроцессоров, которую можно назвать «интеллектуальной и «цифровой».
Наряду с МСУ для управления приводом внедряется система автоведения поезда (АВП), которая по данным о профиле перегона, установленных скоростях, массе и длине поезда управляет энергооптимальным ведением поезда, позволяет повысить пропускную способность полигонов.
Параллельно с развитием систем управления приводом локомотивов интеллектуальная функциональность развивалась в рамках приборов безопасности, первым из которых следует отметить локомотивный скоростемер 3СЛ2М. Прибор имеет механическую связь с первой по ходу движения колесной парой, стрелочный указатель скорости и часы с 24-часовым циферблатом. Имеется устройство записи параметров движения поезда на скоростемерной ленте (скорость, время, давление, показание бортового светофора АЛС и др.), расшифровкой которой в локомотивных депо занимался целый отдел. Умение расшифровывать ленты и находить нарушения безопасности движения входило в обязанности любого руководителя депо. Теперь
вместо бумажных лент используются электронные на flash-накопителях с автоматической расшифровкой параметров поездки на стационарных компьютерах.
В локомотивном хозяйстве шутят: на паровозе 5 минут ищешь неисправность и час ее устраняешь, а на электровозе час ищешь и 5 минут устраняешь. Поэтому важной интеллектуальной функцией современных локомотивов является диагностирование технического состояния оборудования с использованием МСУ и датчиков в оборудовании и цепях локомотива. Как конечная, но пока недостижимая цель - отказ от планово-предупредительной системы технического обслуживания и ремонта в пользу предиктивного ремонта. Уже сейчас планирование объема ремонта происходит с учетом данных МСУ, передаваемых в АСУ ТОиР автоматически. Такие системы, например, созданы в компаниях General Electric, Siemens и в отечественных «Трансмашхолдинг» и «Уральские локомотивы». Бортовая диагностика - одна из важнейших интеллектуальных функций современных локомотивов.
Революционным стало внедрение автоматической локомотивной сигнализации (АЛСН) -комплекта оборудования для приема и расшифровки из рельсовой цепи кода показаний напольного светофора с отображением информации на светофоре в кабине машиниста с целью предотвращения возможного столкновения поездов (срыв автоматического клапана в случае нарушения скоростного режима).
Первая система блокировки была создана еще 1906 г. как механическая: при запрещающем показании семафора или светофора поворачивался напольный рычаг, при зацеплении с которым на локомотиве срабатывали автоматические тормоза. Такая система нашла широкое распространение в метро. На железных дорогах России внедрена электромагнитная система АЛС, когда железнодорожный путь разбивается на изолированные участки (за счет изолированных рельсовых стыков), в каждый из которых светофор посылает сигнал, соответствующий его цвету. От светофора с красным показанием сигнала нет. Также нет сигнала, если рельсовые цепи закорочены (например, колесной парой) или при обрыве цепи (лопнул рельс).
АЛС - это уже следующее поколение интеллектуальных систем управления локомотивом, так как предполагает взаимодействие с напольными устройствами. Системы безопасности локомотивов можно считать прообразом систем управления четвертого поколения - киберфи-зических, относящихся к четвертой промышленной революции. Главный прибор современных систем АЛС - это комплексное устройство безопасности КЛУБ-У. А в комплексе с системой автоматического управления торможением САУТ это система БЛОК, устанавливаемая на современных магистральных локомотивах.
Понимание киберфизических производственных систем (Cyber Physical Production Systems - CPPS) введено компанией Siemens в рамках четвертой промышленной революции и хорошо демонстрируется на примере станков. Первые станки имели паровой привод (первое поколение), затем электрический с элементами автоматики (второе поколение). После этого появились станки с цифровыми автоматизированным управлением, позже - микропроцессорным (третье поколение). Появилась возможность дистанционного перепрограммирования станков, это и стало основой для киберфизической системы, когда мастер уже не программирует каждый станок в отдельности, а на центральном компьютере дает общее задание на изготовление нужной детали, а компьютер сам дистанционно программирует все станки цеха под заданную программу производства. Это и есть киберфизическая производственная система (CPPS).
Аналогично станкам происходило развитие и локомотивной тяги от паровозов к электровозам и тепловозам, локомотивам с микропроцессорной системой управления, а теперь -к комплексной автоматизированной системе управления движением поездов на перегоне (цифровой железной дороге), когда центральный стационарный компьютер планирует движение поездов, собирает информацию об ограничениях движения (например, путевые работы) и передает по радиоканалу на МСУ каждого локомотива заданный график.
Примером CPPS железнодорожного транспорта может служить перспективная европейская система управления движением поездов ERTMS (European Rail Traffic Management
System). В основе ERTMS - путевые датчики (евробализы): автономные напольные приемопередающие устройства (транспондеры) с энергонезависимой памятью, а также система железнодорожной радиосвязи на базе стандарта GSM-R - ETCS (European Train Control System). Внедрение ERTMS рассчитано на несколько десятилетий и предполагает три этапа: установка евробализов и использованием национальных стандартов безопасности движения, передача информации с локомотива с использованием ETCS, полное комплексное взаимодействие с локомотивом с целью централизованного управления движением поездов на полигоне.
Стандарт ERTMS принят европейскими государствами, рассматривается в Китае, Казахстане и в других странах. В России стандарт пока не принят, так как система АЛС является более продвинутой, чем используемые в Европе системы. Основным направлением развития CPPS-систем на российских железных дорогах является внедрение систем интервального управления движением поездов: на стационарном сервере полигона собирается информация о дислокации поездов, их массе, составности, назначении, техническом состоянии локомотива, времени работы локомотивной бригады и др. Разрабатывается график прогнозного движения поездов с учетом профиля, постоянных и временных ограничений скоростей, после чего на локомотивы передается управляющая информация. Система автоведения поезда совместно с МСУ управляет движением поезда с учетом расстояния до впередиидущего поезда. Пример такой системы - «Виртуальная сцепка», разрабатываемая в НИИАС совместно с компанией «АВП-Технология».
CPPS-системы на железнодорожном транспорте дополняются разработкой и внедрением других современных информационных технологий, получивших общее название «Интернет вещей». Яркий пример таких разработок - «Машинное зрение». На локомотивах устанавливаются камеры, передающие цифровое видео в бортовой компьютер для дальнейшего распознавания образов: препятствий на пути, светофоров, другого подвижного состава. Машинное зрение после отладки позволит автоматизировать дистанционное управление локомотивами как на станции (маневровые работы), так и на перегоне (магистральное движение). Постепенный отказ от локомотивных бригад - ближайшая перспектива развития железнодорожного транспорта, уже нашедшая широкое применение на зарубежных метрополитенах и испытанная в России на электропоездах «Ласточка».
Дальнейшее развитие бортовых систем управления будет происходить по пути повышения функциональности бортовых микропроцессорных систем управления в результате как накопления опыта, так и повышения производительности МСУ. Важную роль должно сыграть развитие «Интернета вещей»: промышленное зрение с распознаванием образов, совершенствование, уменьшение стоимости и повышение надежности датчиков тока, напряжения, давления, температуры и др., развитие встроенных в оборудование микропроцессорных систем управления и диагностирования.
Как показано выше, «Интеллектуальный локомотив» - это название современных систем управления локомотивов применительно к очередному эволюционному этапу развития автоматизированных и автоматических (кибернетических) функций систем управления. Автором произведена экспертная оценка изменения интеллектуальной функциональности электровозов и оценен процент реализации интеллектуального локомотива как отношение информативности систем управления к общей энтропии интеллектуальных систем (таблица 2).
Энтропия интеллектуальных функций локомотива уменьшалась с самого начала локомо-тивостроения. Сначала за счет систем управления паром и защиты от опасных режимов, потом за счет автоматического управления тормозами. С появлением электровозов (рисунок) энтропия стала уменьшаться за счет автоматизации управления приводом, защиты от опасных режимов работы. Появляются автоматизированные функции управления на базе реле, электромагнитных систем, позже - диодов, транзисторов, аналоговых и цифровых микросхем. Современный этап уменьшения энтропии связан с микропроцессорными системами управления, позволившими перейти от систем автоматики локомотива к киберфизическим производственным системам - управлению движением поездов на полигоне.
Таблица 2 - Динамика изменения интеллектуальных функций электровозов
Год Функциональность, % I П = I / HS, %
1 2 3 4 5 6 7
1825 3 0,02 1
1850 5 5 5 0,03 2
1875 6 10 10 10 5 0,12 6
1900 10 20 15 15 10 5 0,23 10
1925 15 30 25 20 15 10 0,35 16
1950 20 35 30 30 30 15 0,47 22
1975 5 30 40 40 40 40 20 0,64 29
2000 25 60 50 50 60 50 30 1,01 46
2025 30 90 85 70 80 75 90 1,60 73
2050 99 99 99 99 99 99 99 2,18 99
Реализация интеллектуальных функций управления. %
100% -
80%
60%
40%
20%
0%
1825 1850 1875 1900 1925 1950 1975 2000 2025 2050
Годы
Динамика изменения интеллектуальных функций на электровозах по данным таблицы 2 (последний столбец)
На основании изложенного можно сделать выводы.
1. Развитие интеллектуальной функциональности управления локомотивом происходит постоянно с момента его изобретения.
2. Степень интеллектуальности систем уравнения локомотивов можно оценить как уменьшение энтропии управления по формуле Шеннона.
3. Развитие интеллектуальных функций носит экспоненциальный характер.
4. На 2022 г. реализацию интеллектуальных функций на электровозе можно оценить как 70 %.
5. Реализацию всех основных интеллектуальных функций на локомотиве следует ожидать в середине XXI в.
Список литературы
1. Семенов, А. П. Модель управления жизненным циклом локомотивов с использованием современных методов технического диагностирования : специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация» : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Семенов Александр Павлович ; Российский университет транспорта. - Москва, 2021 - 379 с. - Текст : непосредственный.
2. Долгосрочная программа развития ОАО «Российские железные дороги» до 2025 года. Переход на «цифровую железную дорогу». Распоряжение правительства РФ от 19 марта 2019 г. № 466 // rulaws.ru : сайт. - Текст : электронный. - URL: https://rulaws.ru/goverment/ Rasporyazhenie-Pravitelstva-RF-ot-19.03.2019-N-466 (дата обращения: 30.05.2022).
3. Винер, Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине / Н. Винер; пер. с англ.; 2-е издание. - Москва : Наука, 1983. - 344 с. - Текст : непосредственный.
4. Мониторинг технического состояния и режимов эксплуатации локомотивов. Теория и практика / К. В. Липа, А. А. Белинский, В. Н. Пустовой |и др]. - Москва: ООО «Локомотивные технологии», 2015. - 212 с. - Текст : непосредственный.
5. Лакин, И. И. Мониторинг технического состояния локомотивов по данным бортовых аппаратно-программных комплексов: специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Лакин Игорь Игоревич ; Московский университет путей сообщения. -Москва, 2016. - 195 с. - Текст : непосредственный.
6. Лакин, И. К. Разработка теории и программно-технических средств комплексной автоматизированной справочно-информационной и управляющей системы локомотивного депо : специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация» : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Лакин Игорь Капито-нович, МИИТ. - Москва, 1997. - 377 с. - Текст : непосредственный.
7. Патент № 2569216 Российская Федерация, МПК7 В 61 К 11/00, 2006.01. Способ управления обслуживанием и ремонтом тягового подвижного состава железнодорожного транспорта и система для его осуществления : № 2013147471/11 : заявлено 24.10.2013 : опубликовано : 20.11.2015 / Липа К. В., Гриненко А. В., Лянгасов С. Л., Лакин И. К., Аболмасов А. А., Мельников В. А. - 13 с. : ил. - Текст : непосредственный.
8. Семенов, А. П. Информационная энтропия систем технического диагностирования локомотивов / А. П. Семенов, И. К. Лакин, И. Ю. Хромов. - Текст : непосредственный // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2020. - № 3 (67). -С. 42-53. - DOI: 10.26731/1813-9108.2020.3(67).42-53.
9. Теорема Шеннона - Хартли // wikipedia.org : сайт. - Текст : электронный. - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Теорема Шенона-Хартли (дата обращения: 30.05.2022).
10. Промышленная революция // krugosvet.ru : сайт. - Текст : электронный. - URL: http://www.krugosvet.ru/enc/gumanitarnye nauki/ekonomika_i_pravo/PROMISHLENNAYA_RE VOLYUTSIYA.html (дата обращения: 25.05.2022).
11. Заде, Л. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. - Текст : непосредственный // Математика сегодня / Л. А. Заде. - Москва : Знание, 1974. - С. 5-49.
References
1. Semenov A.P. Model' upravleniia zhiznennym tsiklom lokomotivov s ispol'zovaniem sov-remennykh metodov tekhnicheskogo diagnostirovaniia (A model for managing the life cycle of locomotives using modern methods of technical diagnostics). Doctor's thesis, Moscow, RUT (MIIT), 2021, 379 p. (In Russian).
2. Dolgosrochnaiaprogramma razvitiia OAO «Rossiiskie zheleznye dorogi» do 2025 goda. Perekhod na «tsifrovuiu zheleznuiu dorogu». Rasporiazheniepravitel'stva RF ot 19 marta 2019 g. № 466 [Long-term development program of JSC «Russian Railways» until 2025. Transition to a «digital railway». Decree of the Government of the Russian Federation no. 466 dated March 19, 2019]. Available at: https://rulaws.ru/goverment/ Rasporyazhenie-Pravitelstva-RF-ot-19.03.2019-N-466 (accessed 30.05.2022).
3. Viner N. Kibernetika ili upravlenie i sviaz' v zhivotnom i mashine [Cybernetics or control and communication in an animal and a machine]. Moscow, Nauka Publ., 1983, 344 p. (In Russian).
4. Lipa K.V., Belinskii A.A., Pustovoi V.N. Monitoring tekhnicheskogo sostoianiia i rezhimov eksplu-atatsii lokomotivov. Teoriia ipraktika [Monitoring of the technical condition and operating modes of locomotives. Theory and practice]. Moscow, LLC «Locomotive Technologies» Publ., 2015, 212 p. (In Russian).
5. Lakin I.I. Monitoring tekhnicheskogo sostoianiia lokomotivovpo dannym bortovykh apparatno-programmnykh kompleksov (Monitoring of the technical condition of locomotives according to onboard hardware and software systems). Doctor's thesis, Moscow, MSTU, 2016, 195 p. (In Russian).
6. Lakin I.K. Razrabotka teorii iprogrammno-tekhnicheskikh sredstv kompleksnoi avtomatiziro-vannoi spravochno-informatsionnoi i upravliaiushchei sistemy lokomotivnogo depo (Development of the theory and software and hardware of a complex automated reference, information and control system of a locomotive depot). Doctor's thesis, Moscow, MIIT, 1997, 377 p. (In Russian).
7. Lipa K.V., Grinenko A.V., Liangasov S.L., Lakin I.K., Abolmasov A.A., Mel'nikov V.A. Patent RU2569216, 20.11.2015.
8. Semenov A.P., Lakin I.K., Khromov I.Iu. Information entropy of locomotive technical diagnostics systems. Sovremennye tekhnologii. Sistemnyi analiz. Modelirovanie - Modern technologies. System analysis. Modeling, 2020, no. 3(67), pp. 42-53 (In Russian).
9. Teorema Shennona - Khartli [The Shannon - Hartley Theorem]. Available at: https://ru.wik-ipedia.org/wiki/ Теорема Шенона-Хартли (accessed 30.05.2022).
10. Promyshlennaia revoliutsiia [The Industrial Revolution]. Available at: http://www.kru-gosvet.ru/enc/gumanitarnye nauki/ekonomika_i_pravo/PROMISHLENNAYA_REVOLYU-TSIYA.html (accessed 25.05.2022).
11. Zade L.A. Osnovy novogo podkhoda k analizu slozhnykh sistem i protsessov priniatiia resh-enii. Matematika segodnia [Fundamentals of a new approach to the analysis of complex systems and decision-making processes. Mathematics today]. Moscow, Znanie Publ., 1974, pp. 5-49 (In Russian).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
INFORMATION ABOUT THE AUTHOR
Лакин Игорь Игоревич
АО «Трансмашхолдинг» (ТМХ).
Ефремова ул., д. 10, г. Москва, 119048, Российская Федерация.
Кандидат технических наук, руководитель направления по техническому управлению.
Тел.: +7 (916) 383-6443.
E-mail: i.lakin@tmholding.ru
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
Лакин, И. И. Аналитическая оценка автоматизации управления современным электровозом / И. И. Лакин. - Текст : непосредственный // Известия Транссиба. - 2022. - № 3 (51). - С. 10 - 19.
Lakin Igor Igorevich
Transmashholding LLC (TMH)
10 Efremova st. Moscow 119048, the Russian Federation.
Ph. D. in Engineering, head of technical management department.
Phone.: +7 (916) 383-6443.
E-mail: i.lakin@tmholding.ru
BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Lakin I.I. Modern electric locomotive automation control systems analysis. Journal of Transsib Railway Studies, 2022, no. 3 (51), pp. 10-19 (In Russian).
УДК 621.331
В. Л. Незевак, А. Д. Дмитриев
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС), г. Омск, Российская Федерация
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ РАСЧЕТА
ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ТЯГОВОГО ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ С РЕГУЛИРУЕМЫМИ УСТРОЙСТВАМИ
Аннотация. Выполнение расчетов показателей работы системы тягового электроснабжения в установившихся режимах ориентировано на решение широкого круга задач, связанных с выбором параметров силового оборудования тяговых подстанций, размещением линейного оборудования, сечения контактной подвески, сравнением вариантов по технико-экономическим показателям. В настоящее время появление различных регулируемых устройств в системе тягового электроснабжения обусловливает необходимость совершенствования методов и алгоритмов расчета, используемых в различных программных комплексах.
