CC BY
12
УДК 656.3.
ОЦЕНКА И ОПТИМИЗАЦИЯ СЛОЖНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СТРУКТУР
© 2006 г. С.А. Омаров, Б.Ш. Есегараев
Современная стратегия концентрации переработки грузовых вагонов на крупных сортировочных станциях (СС) железных дорог требует создания наиболее совершенных средств автоматизации и информатизации технологических процессов, обладающих качественно новыми и значительно большими информационно -вычислительными и телекомуникационными возможностями по сравнению с существующими.
Решение поставленной проблемы возможно на основе разработки и внедрения нового поколения систем автоматизации сортировочных процессов, базирующихся на использовании компьютерной техники и современных методов и идей информационной технологии.
Представляет интерес обзор зарубежного опыта в области создания и эксплуатации информационно-управляющей системы сортировочной станции (ИУС СС) в целом.
Практически все известные зарубежные ИУС СС: ADRS, BLR, ITS, TS 90 (Германия), ATCS, SRM (США) и другие по своей архитектуре являются двухуровневыми и решают задачи обработки данных о прибывающих поездах и расформировываемых составах, учета данных о вагонопотоках, обработки информации об отправляемых поездах, расчета параметров технологического процесса, обработки статистических данных, определения структуры системы, диалога эксплуатационного персонала с системой формирования программы роспуска составов и ее реализации.
При анализе перечисленных систем автоматизации СС необходимо обратить особое внимание на следующее:
- общая тенденция автоматизации СС на зарубежных железных дорогах направлена на создание распределенных локальных подсистем, ориентированных на реализацию функций сбора, обработки и отображения оперативно-технологической информации в парках приема, формирования и отправления поездов;
- архитектура ИУС СС представляет собой набор мультимикропроцессорных комплексов, взаимоувязанных между собой (по горизонтали), а также взаимодействующих с системами верхних уровней управления СС (по вертикали);
- локальные подсистемы имеют собственные банки данных (БД) о поездах (вагонах), непрерывно обновляющиеся для решения оптимизационных задач;
- модульность мультимикропроцессорных структур, использование 32-разрядных микро-ЭВМ, создание открытых сетей передачи данных, а также применение локальных сетей открывают широкую перспективу комплексной компьютеризации СС, крупных узлов и целых регионов железных дорог.
В качестве примера на рис. 1 приведена укрупненная техническая структура микрокомпьютерной ИУС СС фирмы «Siemens», функционирующая на крупной СС Сентраранд.
Рис. 1. Техническая структура ИУС СС Сентраранд
В такой интегрированной системе процессы расформирования и формирования поддерживаются подсистемами: информирования о прибывающих вагонах -TCS; оперативного планирования - OCS; диспетчерского управления - СТС и управления технологическими процессами - PCS.
Комплекс TCS содержит БД о грузовых вагонах, прибывающих из пяти стран Южной Африки. Из БД в систему OCS поступает информация о всех вагонах, направляемых на СС. В БД поступает информация о вновь сформированных поездах.
Сложность структуры ИУС СС ставит задачу комплексного исследования общесистемных характеристик синтезируемых управляющих комплексов на железнодорожном транспорте.
При создании интегрированных информационно-управляющих систем на СС особую роль играет выбор направлений автоматизации сортировочных горок, в значительной степени определяющих эффективность всего процесса расформирования - формирования поездов.
Широко эксплуатируется на 54 сортировочных горках Европы (Франция, Бельгия, Люксембург, Испания, Болгария, Финляндия), Африки и Азии система горочной автоматики, разработанная фирмой «Saxbi» (Франция). Она реализует функции управления стрелками, компрессорной станцией и регулирования скоростей скатывания отцепов на двух тормозных позициях (ТП). Структурная схема системы горочной автоматики приведена на рис. 2.
Рис. 2. Структурная схема системы автоматизации горки фирмы «SaxЫ»
Система управления роспуском вагонов имеет следующую конфигурацию: 1 - управление I ТП; 2 -контроль скорости в нижней II ТП; 3 - управление замедлителями II ТП; 4 - измерение сопротивления качения; 5 - контроль скорости выхода; 6 - измерение длины пробега; 7 - идентификация отцепов в момент отрыва; 8 - счет осей в отцепе; 9 - измерение VI; 10 -слежение за прохождением отцепов на каждой стрелке; 11 - измерение Кг; 12 - контроль Квых1; 13 - контроль состояния рельсовых цепей (РЦ); 14 - управление компрессорной станцией; 15 - управление стрелками; 16 - контроль Квх1.
На горочном посту функционирует УВК, который содержит: микроЭВМ ПС1 и ПС2 с устройствами коммутации; устройства слежения на I и II ТП соответственно УС1 и УС2; модули контроля и управления стрелками МКУ; модули коммутации измерения занятости МКИ; пульт-табло ПТ; печатающие устройства протоколирования результатов роспуска ПУ1, состояния работы микропроцессоров ПУ2 и рабочую консоль РК.
Данный пример убедительно показывает, что подсистема (в данном случае микропроцессорная система автоматизации СГ) структурно не менее сложна, чем включающая ее система (у нас ИУС СС Сентраранд).
Аналогичный вывод можно получить, рассматривая иные комбинации информационно-управляющих систем.
Успешное функционирование всего комплекса автоматизации требует решения следующих задач:
- декомпозиции задач автоматизации на неделимые (технически и/или технологически) единицы, служащие элементной базой последующего синтеза сложной системы управления;
- агрегации базовых элементов в логически замкнутые подсистемы;
- построения иерархической системы распределения управленческих функций по уровням управления и отдельным подсистемам одного уровня.
Проведенный анализ систем автоматизации на железнодорожном транспорте убедительно показывает необходимость формализованного описания сложных структур. Это позволяет осуществить сравнение различных структур исследуемого объекта, постановку и решение задачи оптимизации структуры. В работе [1] сделана попытка аналитического описания свойств структур информационных систем и систем автоматизации управления. В частности, введен вектор
J = (n, N, v, z, s, ...),
(1)
компоненты которого характеризуют различные аспекты структуры взаимосвязанных элементов. Здесь: п - число элементов в системе, N - число связей в системе, V - интенсивность каналов связи, г - «цена» нарушения связи между элементами структуры, 5 -эффективность канала.
На наш взгляд, этот метод не полностью раскрывает совокупность характеристик сложных структур и допускает дальнейшее усовершенствование. Действительно, переменные п и N связаны функциональной зависимостью при заданной схеме соединения элементов, что позволяет осуществить уменьшение размерности вектора (упростить описание без потери информации), а переменные п, N, 5 и V коррелированы между собой, и с помощью метода главных компонент, введя обобщенные переменные, можно также снизить размерность задачи, повысив одновременно точность описания исследуемой структуры.
Элементы и связи структуры, очевидно, не равно -значны между собой, поэтому в данной работе предлагается также использовать наряду с граничными значениями переменных оценивая показатели качества структуры. Например, характеризуя надежность структуры, можно говорить о следующих характеристиках:
- гарантированной безотказности системы, рассчитываемой по максимальной вероятности выхода из строя связей элементов (граничное, пороговое значение);
- средней безотказности, учитывающей логику соединения элементов системы.
Рассмотрим далее методику синтеза сложной структуры. Она определяется следующим алгоритмом:
1. Выделяются неделимые элементы системы. Для рассмотренных выше примеров ИУС это датчики счета осей вагонов, скоростемеры, участки свободного скатывания отцепов, операторы как составная часть системы управления сортировочными процессами и т.д.
2. Вводится признаковое пространство, характеризующее степень близости элементов. Например: х1 -совместное участие в решении той или иной технологической задачи (обеспечение прицельного или интервального регулирования скоростью скатывания, надвиг состава на горку и пр.); х2 - наличие причинно-следственной связи элементов (один тип информации формируется на базе другого); х3 - территориальная близость элементов, способствующая в объединении их в одной точке формирования и использования информационных ресурсов; х4 - административная близость (подчиненность одной управленческой структуре); х5 - семантическая близость (вид, способ задания информации). Перечень признаков, характеризующих признаковое пространство, задается экспертами.
3. Реализуется механизм перехода к классическому признаковому пространству. Отличие введенного признакового пространства (п. 2), от традиционно используемых, состоит в том, что признаки задаются
не в абсолютных, а в сравнительных единицах. Это затрудняет использование известных методов оперирования математическими формализмами и требует развития «переходного» механизма.
4. Рассчитывается мера близости базовых элементов во введенном признаковом пространстве, позволяющая использовать методы метрического сравнения взаимоотношения элементов (регрессионный анализ, теория распознавания образов).
Реализация этапов 1 - 4 при двух признаках х1 и х2 приводит к следующей графической иллюстрации (рис. 3).
Х2
• •
Х1
Рис. 3. Моделирование совокупности базовых неделимых элементов объекта автоматизации
5. Методами теории распознавания образов осуществляется объединение «близких» групп элементов в новые структурные единицы, выступающие на следующем этапе синтеза структуры в качестве базовых элементов.
6. Пункты алгоритма 2 - 5 повторяются до получения однородной обозримой совокупности элементов.
Выводы
1. На основании анализа ИУС сортировочных процессов сформирована задача формализованного представления структур сложных объектов.
2. Предложен алгоритм математического синтеза сложной структуры, опирающийся на понятия теории распознавания образов.
Литература
1. Солоп И.А. Принципы и механизмы совершенствования работы линейного района Центра управления местной работой на основе развития АСУ: Дис. ... канд. техн. наук. Ростов н/Д., 2005.
Казахская академия транспорта им. Тынышпаева, г. Алма-Ата
18 октября 2005 г.
0
