НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ РОЗПіЗНАВАННЯ ТРИВАЛОСТі іМПУЛЬСіВ ТА іНТЕРВАЛіВ КОДіВ АЛСН Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Systems. - July 1970. - , Vol. AES-6. - P. 473-483.

4. Хисматулин В. Ш. Методика выбора структуры алгоритмов оценивания состояния маневрирующих целей [Текст] / В. Ш. Хисматулин, И. А. Кулинич // Системи обробки шформацп : Збiрник наукових праць ХВУ. - Х., 2004. - Вип. 11(39). - С. 216-224.

5. Бойник А.Б. Диагностирование устройств железнодорожной автоматики и агрегатов подвижных единиц [Текст] /А. Б. Бойник, Г. И. Загарий, С. В. Кошевой [и др.]. - Х. : ЧП Издат. "Новое слово", 2008. - 527 с.

Анотацн:

Представлено модель руху транспортного засобу в простор! сташв виходячи 3i статистичного анал1зу його прискорення. Приведено гшотезу про розподш ймовiрностей прискорення та виконано перехiд до еквiвалентного нормального розподалу з метою подальшого використання методав теорп оптимально! лшшно! ф№трацп.

Ключовi слова: модель, транспортний засiб, оцшка, прискорення, теорiя оптимально! фiльтрацi!.

Представлена модель движения транспортного средства в пространстве состояний исходя из статистического анализа его ускорения. Приведена гипотеза о распределении вероятности ускорения и выполнен переход к эквивалентному нормальному распределению с целью дальнейшего использования методов теории оптимальной фильтрации.

Ключевые слова: модель, транспортное средство, оценивание, ускорение, теория оптимальной фильтрации.

The model of motion of transport vehicle is presented in problem space coming from the statistical analysis of his acceleration. A hypothesis is resulted about distributing of probability of acceleration and passing is executed to equivalent normal distribution with the purpose of the further use methods of theory of optimum filtration.

Keywords: model, transport vehicle, evaluation, acceleration, optimal filtration theory.

УДК 656.25:656.257

СОТНИК В.О., шж. (Швденна зал1зниця), БАБАЕВ М.М., д.т.н., проф. (УкрДАЗТ), ЧЕПЦОВ М.М., д.т.н., проф. (Дон1ЗТ)

Нейромережева модель розтзнавання тривалосл 1мпульс1в та штервал1в код1в АЛСН

Вступ, аналп публжацш,

формулювання задач1 дослщження

Довготривалий перюд становлення та розвитку систем зал1знично! автоматики пов'язаний з релейною елементною базою. Поряд 1з розробкою вузл1в та пристро!в керування формувались методи та засоби оргашзацп !х шформацшного обмшу. Цшком природно, що вони ор1ентувались на

функцюнальш можливосп

електромагнггних реле та шших елементв, як були наявнi в той перюд. Сьогоденний результат таких процесв -нестандарты для сучасних шформацшних технологiй, унiкальнi для кожно'1 системи залiзничноi автоматики протоколи та сигнали, яю використовуються для обмiну даними.

Так, найбшьш поширеною iнформацiйною ознакою, яка

застосовусться при оргашзацп

мiжсистемноi взаемоди, е часова, тобто фшсована iнварiантна тривалiсть iмпульсу струму в лшшному колi [1].Й конкретн значення обумовленi можливостями релейно'1 елементно'1 бази, а саме, здатнiстю до формування та дешифрування сигналiв. На основi цього, наприклад, був сформований метод оргашзацп взаемоди мiж вузлами системи автоблокування [2] та передачi шформаци до локомотивних пристро'1'в безпеки [3], шляхом кодування струму в рейковому колi (код АЛСН).

Слщ зазначити, що впровадження коду АЛСН значно шдвищило рiвень автоматизаци та функцiональнi можливостi систем керування.

Застосування кодiв було повнiстю виправданим до моменту виникнення потреби в суттевому збiльшеннi швидкостi руху по'1здв [2, 4]. Це змусило шукати iншi пiдходи в оргашзацп шформацшно'1 взаемодiй «колiя-рухомий склад». Так,сучасш засоби

мжропроцесорно'1 технiки дозволяють повнютю вiдмовитись вiд застосування коду АЛСН з переходом на стандарты протоколи та сигнали. Але, враховуючи значну протяжнють залiзничних лiнiй, якi мають кодування, великий локомотивний парк, незначний вщсоток швидкiсних по!адв, такий перехщ наразi невиправданий. У зв'язку з цим спостершаеться наступне. Блоком прийому та дешифрування кодiв АЛСН повинш бути обладнанi всi локомотиви, яю здiйснюють по'1'зну роботу. Для оргашзацп швидюсного руху потяги та залiзничнi лшп обладнуються

додатковими техшчними засобами, спроектованими як надбудова над «базовими» блоками АЛСН. Тобто вс новi розробки повиннi мiстити такий блок. У зв'язку з цим необхщнють в розробщ ефективних методiв

дешифрування кодiв, орiентованих на застосування сучасних техшчних засобiв, не втратила свою актуальшсть.

З iншого боку, результати дослщжень [5] ставлять пщ сумнiв доцiльнiсть використання методу кореляцшного прийому, наведеного в роботi [6]. Тому необхщно виконати розробку моделi оцiнки часових характеристик кодiв, яку можна покласти в основу синтезу пристрою дешифрування кодiв АЛСН. Для цього розглянемо вхщш сигнали кодiв АЛСН, якi отримуються з техшчних засобiв, виконаних за структурою, наведеною на рис. 1.

Рис. 1. Структура локомотивних пристро'1'в прийому кодiв АЛСН

Так, електромагнiтне поле, яке виникае внаслщок проходження сигнального струму, наводить ЕРС на прийомних котушках ПК1 та ПК2. Для селекцп цього сигналу на фонi завад в структурi передбачений фiльтр. Далi сигнал поступае на пiдсилювач, охоплений колом автоматичного регулювання (АРП), пiсля чого вiн обмежуеться за амплггудою. Якщо в отриманому сигнал! ^ажя^ в1дсутн1 завади та часовi перетворення, його характеристики вщповщають одному з кодiв: КЖ (рис. 2), Ж (рис. 3) або З (рис.

4).

Для рiзних кодових трансмiтерiв iнтервалiв в табл. 1 видшеш сiрим (КПТ) тривалостi iмпульсiв та iнтервалiв кольором. вiдрiзняються (табл. 1). Тривалосл

Таблиця 1

Тривалосл iмпульсiв та iнтервалiв в кодах АЛСН

Код КПТ-5 КПТ-7

КЖ 0,23 0,57 0,23 0,57 0,3 0,65 0,3 0,65

Ж 0,38 0,12 0,38 0,72 0,35 0,12 0,62 0,81

З 0,35 0,12 0,22 0,12 0,22 0,57 0,35 0,12 0,25 0,12 0,25 0,81

Тривалють циклу 1,6 Тривалють циклу 1,9

0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 !,5 1.8 2Л 2.4 2.7 I, (с) Рис. 2. Часов1 характеристики сигналу IIл _1СН (У) при прийом1 коду КЖ

1.0 ■

V 0.8

н

к

И 0,6

N а4

I

Э 0.2

0.0

1 1 1 1

~......с ч Щ ( Г,

инц ИКЛ К( 6 с)

. 038

(Ч о 0,33 , 72

с

1 \ \ |

0.0 0.3

Об

0.9

1.2

1.5

1.8

21

2.4 2.7 1,(с)

1.0

0.8

Н

М 0.6

к 0-4

Ь2 0.0

1 1 1 1 1 1

-.........'

ДИН ЦИК! 1 коду (1,9 с)

с 0.35 : ". о" 0.62 0. 81 .....

■ >

1

| |

0.0 0.3 Об 0.9

1.2 1.5

1.8

21 2.4

2.7 1г(с)

Рис. 3. Часов1 характеристики сигналу пРи прийом1 коду Ж

1.0 <? 0.8

н

§ 0.6

г, 0.4 е

3 0.2 0.0

1 1 1 1 1 1 1

........0 :

Ш1 I ЦИ1 сл <ШУ (1, б с)

( 0.35 : о' со "ГЧ" о

„().22 0.57

1 1 1 | 1 1 1

0.0 0.3 ^аясяМ

1.0

0.8

И

Еаб

м 0.4

е

£ о-2

0.0

0.6

—г—

0.9 —

Ы

—

1.5 —т—

1.8 —

21

2.4 27 Ц (с)

0 цин I [ИБ л ко; У (1,9 с)...........

*

0.35 о 0Д5_ гЧ о 0,25, 0.81

0.0

0..3

0.6

0.9

1.2

!,5

1.8

21

2.4 27 I, (с)

Рис. 4. Часов1 характеристики сигналу УцкзтФ) ПРИ прийом1 коду 3

Виконавши аналiз принцитв побудови пристро'в, призначених для дешифрування кодiв, наведених на рис. 24, слiд вiдзначити два тдходи, як дещо вiдрiзняються. Так, в основу алгоритму функцюнування локомотивних пристро'в АЛСН покладений аналiз кiлькостi та часових характеристик першо'1 частини кодового циклу, до довготривалого штервалу, крiм цього, не виконуеться розтзнавання типу кодового трансмiтера [3, 7]. На вщмшу вiд локомотивних, в дешифраторах системи автоматичного блокування такi обмеження усуненi [8], але в них не передбачаеться розмежування коду «Ж» вiд коду «З». Така рiзниця в принципах побудови дешифраторiв кодiв АЛСН обумовлена рiзними функцiональними вимогами до систем. В першому випадку локомотивнi пристро'1 повиннi виконувати стiйке надiйне дешифрування вЫх кодiв на фонi завад, без урахування типу кодового трансмгтера. В другому - розпiзнавати тип КПТ (для контролю справного стану iзолюючих стиюв [8]) та наявтсть коду «КЖ» (вмикання жовтого показання на прохщному свiтлофорi), «Ж» або «З» (зеленого).

Слiд зазначити, що принципи побудови зазначених систем склалися в

середиш минулого сторiччя i не вщповщають сучасному стану технiчних засобiв. Тому доцiльно розробити модель розтзнавання часових параметрiв iмпульсiв та iнтервалiв, призначену для побудови ефективного пристрою дешифрування кодiв АЛСН.

Основний матерiал

З урахуванням можливо'1 реалiзацii моделi програмно-апаратними засобами доцшьно перейти вiд безперервного до дискретного часу. Тодi до структури техшчних засобiв буде входити аналого-цифровий перетворювач сигналу (АЦП), який виконуе вщображення

*W(t) ^ t/jnfti)

,(1)

де перюд дискретизаци АЦП: Г = ti+1 — tt

Анал1з робгг [3,5,7,8,9] свщчить про доцшьнють синтезу модел1 оцшювання, яка,окр1м АЦП,складаеться з двох функцюнальних частин (рис. 5): перетворювача тривалють-амплггуда (ПТА) та нейромережевого елементу розтзнавання (НЕР).

Рис. 5. Функцюнальна структура модел1 оцшювання часових параметр1в

На перший погляд, найбiльш простою моделлю ПТА е вираз, який вщтворюе лшшну залежнiсть мiж тривалютю iмпульсу або iнтервалу:

п/. _ ГШ^+ЬТ.якщо ил1Снкд = 1

КУХО - ^

lfi(t;-i) - кТ.якщо ИлжиЬд = О'

(2)

де к - коефщент нахилу лшшно! функци;

- амплпуда сигналу ПТА в попереднiй момент часу.

Слщ зазначити, що практичне застосування виразу (2) пов'язане з низкою проблем. По перше, значення ■ в реальному пристро'1' практично школи не буде дорiвнювати нулю або одинищ. Це пов'язано з точнiстю

перетворення АЦП, яке не може бути меншим,шж визначене для конкретно!' мжросхеми значення. Для виршення ще!' проблеми до складу ПТА щонайменш повинен входити пристрш синхрошзацп, який фiксуе фронт та спад кожного iмпульсу, тобто такий, який буде визначати, коли слщ застосовувати додавання або вiднiмання у виразi (2). По друге, фiзичне вiдтворення тако'' моделi

ПТА можливе здебшьшого на програмному рiвнi, простих електронних компонентiв для 11 вщтворення з належною точнiстю не юнуе.

З урахуванням простоти практично'' реалiзацii, за модель ПТА слiд обрати математичну модель, яка вщтворюе заряд та розряд конденсатору в ЯС ланцюзг

СО С ) ^

де и - коефщент швидкосп змши амплiтуди (постiйна часу).

Значення коефщенту

^розраховуються в залежносп вiд визначено! амплггуди R (t,) для задано! тривалостi iмпульсу або штервалу. Приклад функцюнування моделi (3), якщо

тривалiсть вхiдного iмпульсу становить 100 мс, а перюд дискретизаци Т = 0,01 (с),наведений на рис 6.Таким чином, на вщмшу вщ (2), значення Д(0 експонентно залежать вщ тривалост iмпульсу або штервалу та не перевищують ¿/¿iŒiCt-].

Рис. 6. Вигляди функцп

при р1зних значениях коефщенту а

Теоретичне обгрунтування та програмн засоби розробки досить ефективного нейромережевого елементу розтзнавання значення на його входi наведено в робот! [9]. Тод^ з урахуванням функцюнальних можливостей моделi ПТА (3), юнуе щонайменш два пiдходи щодо побудови НЕР.

Перший - шляхом зворотних перетворень виразу (3) розраховуеться одне значення коефщенту швидкосп змiни амплггуди для iмпульсу найбiльшоi тривалосп (для = 0,6 2 ¿т = ОД 46).

При такому значенн

сгфункщяй (t; ~)набувае вигляду,

наведеного на рис. 7. На цьому рисунку також вщображеш значенняД (t;) для bcîx можливих At1Mn з табл. 1, для яких повинна бути розроблена низька нейромережевих елементiв (НМЕ), призначених для розпiзнавання саме цих значень серед шших, якi подаватимуться на вхщ кожного НМЕ.

Слiд зазначити, що розробка функцюнально'' моделi НЕР при такому пiдходi досить складна. Це пов'язано з необхщшстю синтезу 7-инейромережевих елементiв для iмпульсiв та 4-х для iнтервалiв кодiв АЛСН (див. табл. 1).

Рис. 7. Значення функцп i?(0 при а = 0Д46

При другому пiдходi необхiдно розробити тiльки два нейромережевих елемента (для iмпульсiв та iнтервалiв). Кожен з них призначений для розтзнавання апрюрно встановлено''

обласп значень функци R (t;j, яких вона набувае наприкшщ iмпульсу або штервалу. Одночасно розраховуються вщповщш коефщенти а виразу (3) для

Bcix можливих значень At;™

таД1^(табл.1) таким чином, щоб значения функцп R (¿¡}гакож сшвпадали з

цieю областю.

Для реалiзацii цього пiдходу обираемо нейронну мережу з тополопею 1-3-1 та лопстичною функцiею збудження нейронiв[9]. Навчальна послщовнють складатиметься 3i ста пар вхщ-вихщ, де вхiдний вектор складатиметься 3i значень т = [0,0; 0,01; 0,02;.,,; 0,98; 0,99], а

вихщний - out = [0; 0; .,,; 0; 1], тобто тшьки значенню 0,99 повинно вiдповiдати значення виходу 1,0.

Застосовуючи програмне

забезпечення [10] виконаемо навчання нейронно'1' мережг Результат цього процесу - розраховаш значення вагових коефiцiентiв та нахишв функцiй збудження нейронiв, якi у виглядi структури нейромережевого елементу розтзнавання зображенi на рис. 8.

Розглянемо функцюнування ПТР та HEP, якщо ^Ален^Рд мютить ¡мпульс найбшьшо! тривалосп, тобто &tivn — 0,62 при розрахованому значенш а — ОДЗЕ (рис. 9).

За результатами аналiзу адекватностi моделi розпiзнавання iмпульсу, тривалютю 0,62 с, отримана наступна характеристика: довжина полоси пропускания ДЛд^.уза р1внем

вихщно'1' амплiтуди 0,96 складае 15 мс, причому модель бiльш чутлива до збшьшення тривалостi iмпульсу, шж до його зменшення (див. рис. 9). Можливе корегування значення ДЛ^,^.-, шляхом

змши значення коефщенту а (3). Наприклад, при а = 0,135 довжина полоси пропускання збшьшиться до значення Д AMftA = 27(ж) (рис. 10).

Висновки та практичнi рекомендацн

Таким чином, в робот розроблена нейромережева модель розтзнавання часових параметрiв iмпульсiв, призначена для побудови ефективного пристрою дешифрування кодiв АЛСН. Модель може бути застосована для розтзнавання iнтервалiв рiзноi тривалосп. Для цього може бути використана нейронна мережа з аналогiчною структурою, яку необхщно навчити на послщовносп:

т = [0,0; 0,01; 0,02;.,,; 0,98; 0,99], ТТТт =':■;■ Для розпiзнавання

iмпульсiв та iнтервалiв потрiбноi тривалостi необхщно розрахувати вщповщш значення и.

Анотацн:

Разработана нейросетевая модель распознавания временных параметров импульсов и интервалов, предназначенная для построения эффективного устройства дешифрации кодов АЛСН.

Ключевые слова: нейронная сеть, нейросетевая модель, код АЛСН.

Розроблено нейромережеву модель розтзнавання часових параметр1в 1мпульав призначену для побудови ефективного пристрою дешифрування код1в АЛСН.

Ключовi слова: нейронна мережа, нейромережева модель, код АЛСН.

The neuronetwork model of recognition of temporary parameters of impulses and the intervals, intended for creation of the effective device of decoding of the ALSN codes is developed.

Keywords: neural network, neuronetwork model, ALSN code.

.ЗШ

M*

m

o — ¡ = 0 * 5 ~ 1 S ч o i * 1 if M >

jjVieaHJxe bitraHA®

o CL ö d

CN_

5 I.E do-Diaa иинйЧхд

/V

со ä Cl

л

К а ю eö К со

'Е

8 л

Г

(U

s

Où

ч

ai

о u О m

(U *

Où

л

Où

s

О

л

«

Où

X

CÖ

л

r

л

H

о 00 ó к

Рч

■s о

-5 о

(АОЁЭЗбС

nheaHJxe шУтанЛф

LE dor^aa иин№хд

% Й-É >

мУлеаигяе шЬхнАф

СМ

I.E dornaa иинЬ^хд

/V

/V

tu .—.

§ =-

С ■ —

ф *

I ff

S ¥

I ¡r

J >

(m-)d*a+I\n

MheaHJxe шУтанАф

LE doixaa иин№хд

X >

£4

s

Cl

ra

"S

О

( АЭПЭШ□l--Jdxs+ 1_]/|,

иУигаигне шУтанЛф

LE dor^aa иинйЧхд

A

0 —

1

0 «

5 ~

1 3

O

I É

I i?

I >

cl

ra

5 :

X (

tzi o

tZ)

o

£T)

en

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0.

i

* * *1 »1 ■ ■1 ■ « ■1 ■ ■ ■ i •

Г...... * Ф * * * » » *

9 9 * * ч * * * *

4 ....... Ф i * * %

ш. R,{tt): при а = 0.138 i i i i i

* * * _ t, (с)

0.0 0.05 0.1 0.15 0,2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8

LOI

i.00

0.99

0.98

0.97

0.96

1 1

i 1

. . Л* . .1 • р ■ t i » t • ♦

/ 1 1 1 t t t 11

................i r 1 ■ 1 1 1 1 г 1¡ \

............... % * t,(c) •

0,595

0.6

0,605

0,61

0,615

0.62

0,625

Рис. 9. Фyнкцiонyвання модел1 розтзнавання 1мпульсу коду AЛСH,

тривалютю 0,62 с

Рис. 10. Функщонування моделi розпiзнавання iмпульсу коду АЛСН тривалютю 0,62 с при а = ОД35

Лггература основы железнодорожной автоматики и

телемеханики: Учеб. для вузов / В.В.

1. Сапожников В.В. Теоретические Сапожников, Ю.А. Кравцов, Вл.В.

Сапожников; Под ред. В.В. Сапожникова. - М.: Транспорт, - 1995. - 320с.

2. Системы интервального регулирования движения поездов на перегонах / А.Б. Бойник, С.В. Кошевой, С.В. Панченко, В.А. Сотник. - Харьков: Энергосберегающиетехнологии, - 2005. -256 с.

3. Леонов А. А. Техническое обслуживание автоматической локомотивной сигнализации [5-е изд., перераб. и доп.] / А.А. Леонов. - М.: Транспорт, 1982. - 255с.

4. Линьков В.И. Методы повышения эффективности интервального регулирования движения поездов на железнодорожном транспорте : автореф. дис. на соиск. уч. степени доктора тех. наук : спец. 05.22.08 -«Управлениепроцессом перевозок» / В.И. Линьков. - Москва, 2010. - 36 с.

5. Сотник В. О. Аналiз кореляцшниих залежностей для синтезу приймача кодiв АЛСН / В.О. Сотник, М.М. Бабаев, М.М. Чепцов // Зб. Наук. Праць. Дон1ЗТ. - Донецьк: №34, - 2013, -С.49-56

6. Чепцов М.М. Методи синтезу сигнально-процесорно! централiзащi

стршок i сигналiв: Монографiя. / М.М. Чепцов, А.Б. Бойтк, Д.М. Кузьменко -Донецьк: "Дон1ЗТ", - 2010. - 181 С.

7. Автоматическая локомотивная сигнализация и авторегулировка / А.М. Брылеев, О. Поупе, В.С. Дмитриев и др. -М.: Транспорт, - 1981. - 320с.

8. Системы железнодорожной автоматики и телемеханики: Учеб. для вузов / Ю.А. Кравцов, В.Л. Нестеров, Г.Ф. Лекута и др.; Под. ред. Ю.А. Кравцова. -М.: Транспорт, - 1996. - 400с.

9. Чепцов М.М, Блиндюк В.С., Кузьменко Д.М. Нейромережеве моделювання в системах керування на залiзничному транспорт^ Монографiя. -Донецьк: "Дон1ЗТ", - 2013. - 143 С.

10. Авт. свщоцтво №39465, реестр. 03.08.2011, МОН Украши, Державний департамент штелектуально! власносп. Комп'ютерна програма "Модель динамiчноi нейронно! мережi з модифжованим алгоритмом навчання за методом зворотного поширення помилки"("Моёе1 of Dynamic Neural Network") / М.М. Чепцов, В.С. Блиндюк, Д.М. Кузьменко, О.О. Германенко; заявка вщ 23.05.2011 № 39639.