Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті

Удосконалення технології управління місцевою роботою дільниці в умовах невизначеності на основі робастної оптимізації

2024-10-17T14:55:04+03:00

У статті розглянуто удосконалення технології управління місцевою роботою залізничних дільниць в умовах невизначеності, що важливо для підвищення ефективності вантажних перевезень. Сучасні методи планування часто базовані на середньодобових даних і не враховують коливань, отже, ефективність управління місцевою роботою може суттєво знижуватися через недостатнє врахування динаміки перевезень. Метою статті є розроблення нової методики планування роботи збірних поїздів з урахуванням невизначеностей, що дасть змогу підвищити точність і надійність планування. Для цього пропонують використовувати робастну оптимізацію, яка забезпечує стійкість рішень до змінюваних умов шляхом застосування принципу мінімаксу. Цей підхід дає змогу створювати надійні плани, які ефективно функціонують навіть у разі значних відхилень від очікуваних умов. У статті проаналізовано результати моделювання, що було проведено за допомогою розробленої процедури оптимізації з застосуванням математичного апарата генетичних алгоритмів, реалізовану в середовищі MATLAB. Моделювання підтвердило ефективність запропонованого підходу. Водночас результати дослідження показують, що для досягнення ще більших результатів доцільно враховувати статистичні дані про коливання обсягів місцевої роботи на станціях. Для цього пропонують інтегрувати стохастичну складову в модель робастної оптимізації, яка дає змогу краще враховувати варіації в обсягах перевезень і забезпечує більш точні рішення. Це може суттєво покращити ефективність планування, зменшити витрати і підвищити загальну ефективність управління залізничними перевезеннями. Отже, запропоновані методи відкривають нові можливості для вдосконалення технологій управління місцевою роботою на залізниці, забезпечуючи більш надійні та економічні рішення в умовах невизначеності.

Аналітичний огляд систем залізничної автоматики

2024-10-17T15:21:03+03:00

У статті розглянуто системи залізничної автоматики за їхньою елементною базою. Запропоновано ієрархічну структуру, засновану на методі аналізу ієрархій, для вибору типу системи для впровадження. Проведено узагальнений аналіз вибору доцільності впровадження систем. На основі аналізу визначено необхідні кроки розвитку систем залізничної автоматики, серед яких першочерговим напрямом визначено діагностування рейкових кіл. Подано деякі незначні пропозиції для вдосконалення систем.

Синтез пристрою оцінювання параметрів синусоїдного сигналу, адитивно змішаного з одиночною імпульсною завадою

2024-10-17T19:23:54+03:00

Величини електричних параметрів обмотки статора асинхронного трифазного електродвигуна суттєво визначають його технічний стан і тому можуть бути використані з метою його діагностики. Вказані електричні параметри можна неперервно контролювати шляхом введеного в обмотку малого тестового струму відомої частоти, вимірюючи його амплітуду та початкову фазу. Точність їх вимірювання може виявитися неприпустимо низькою з причини наявності коротких імпульсних завад у вимірювальній інформації. У роботі отримане імовірнісне математичне описання реалізації суми сигналу та імпульсної завади у вигляді функції правдоподібності цієї реалізації. Вираз для цієї функції дає змогу описати характерний випадок, в якому на інтервалі часу, вільному від імпульсної завади, відсутні будь-які завади взагалі. Для тестового струму, який є синусоїдним з відомою частотою, але невідомими амплітудою та початковою фазою, отримано математичні вирази для оцінок цих двох параметрів за результатами спостереження вказаного струму на фоні одиночної імпульсної завади. За цими математичними виразами, використовуючи функцію правдоподібності як цільову, побудовано структурну схему пристрою оцінювання амплітуди та початкової фази струму тестування обмотки статора трифазного асинхронного електродвигуна. Процедуру оцінювання параметрів тестового сигналу сформовано у вигляді, який дає змогу застосувати широке коло доступних методів розрахунку кінцевих величин оцінок при максимізації функції правдоподібності за часовими параметрами імпульсної завади.

Удосконалення чинної системи оперативного управління швидкісними залізничними пасажирськими перевезеннями

2024-10-17T15:48:46+03:00

У статті розглянуто питання підвищення ефективності швидкісних пасажирських залізничних перевезень шляхом впровадження автоматизованої технології надання альтернативних маршрутів в умовах руйнування залізничної інфраструктури внаслідок природних катаклізмів, техногенних аварій або воєнних дій. Запропонована автоматизована система дає змогу оптимізувати процес ухвалення рішень щодо альтернативних маршрутів, зменшуючи ризик людської помилки, і скоротити час затримки швидкісних пасажирських поїздів. Стаття також аналізує інтеграцію цієї системи з чинними структурами управління та автоматизованими робочими місцями поїзних диспетчерів (АРМ ДНЦ) і її вплив на підвищення загальної ефективності роботи залізничного транспорту в надзвичайних ситуаціях.

A hierarchical model of the information environment for railway power supply system critical objects control

2024-10-17T18:21:00+03:00

It is proposed to consider the hierarchical model of the information environment as a structure according to its functions (implemented by the software part) and architecture (responsible for effective implementation of functional capabilities). It is proposed to improve the information management system of Ukrzaliznytsia’s critical power supply facilities, based on the developed hierarchical model of the information environment, which takes into account the presence of Ukrzaliznytsia’s own generation sources by integrating the appropriate control subsystem into the information system structure. The model emphasizes the integration of software and hardware components for data collection, pre-processing, and decision-making, contributing to a highly automated and intelligent control system. It proposes a multi-level structure incorporating artificial intelligence and advanced technologies to optimize electricity consumption and improve operational efficiency within the railway power supply system.

Оцінювання перспектив упровадження альтернативних технологій перевезень вантажів

2024-10-17T09:58:40+03:00

Досвід передових країн показує, що запровадження нових видів транспорту сприяє підвищенню конкурентоспроможності транспортної галузі та збереженню навколишнього середовища, особливо актуальне в умовах дефіциту ресурсів. Відповідно до цього в статті розглядають питання щодо перспектив упровадження альтернативних технологій перевезень в Україні.
У статті наведені результати формування процедури визначення оцінки транспортних технологій на основі оптимізації витрат на перевезення з урахуванням кваліметричного критерію. У результаті виконаних досліджень сформовано загальну процедуру оцінювання транспортних технологій доставлення вантажів на полігоні на основі принципів кваліметрії, яка, на відміну від існуючих підходів, дає змогу враховувати комплекс факторів, що впливають на вибір транспортної технології.
Отримана процедура оцінювання транспортних технологій може доповнювати традиційні підходи до формування транспортних технологій.

Research of the impact of noise reduction methods on the quality of audio signal recovery

2024-10-17T15:31:15+03:00

The subject of the study is the analysis of various filtering algorithms for the quality of the resulting audio files. The importance of audio line filtering has grown significantly in recent years due to its key role in a variety of applications such as speech reduction and artificial intelligence. Taking into account the growing demand for solving problems related to speech recognition, the processing of audio series becomes important for determining the accuracy and efficiency of the obtained solution.
The purpose of the work is to study the impact of noise suppression methods on the quality of restoration of an audio signal, which was alternately noisy with one of five types of noise - white, pink, brown, impulse, Gaussian with different power. To achieve the goal, the following tasks were solved: an analysis of the types of noise was carried out and analysis of noise reduction and filtering methods. A generalized model of noise reduction and filtering was developed, and an experiment was planned depending on the type and power of noise.
Simulation of the experiment was performed by comparing the parameters of the signal-to-noise ratio before and after the experiment and the peak signal-to-noise ratio in the processed file. The following methods are used: spectral subtraction, filtering based on frequency filters and wavelet transformation.
The following results were obtained: depending on the selected noises and algorithms, it was possible to achieve the lowest value of the peak signal-to-noise ratio of 21.52db, and the signal-to-noise ratio increased, which allowed further work with these audio files. The practical significance of this work is the increase in the number of available audio files for further work.
Conclusions: the analysis of the obtained results showed that filtering based on frequency filters only worsened the output signal, that is, not only noise, but also useful information is filtered. In all runs, the SNR deteriorates to - 18dB. which is worse than no filtering. Algorithms of spectral subtraction and wavelet transformation improved SNR parameters and output audio files noisy with the most powerful noises in the range of 20dB, which can be considered acceptable for further processing. The results highlight the importance of using denoising and filtering for complex audio processing tasks, particularly neural network training tasks.

Conceptual model of the technology for calculating the similarity threshold of two audio sequences

2024-10-18T19:12:14+03:00

The paper is focused on the pressing problem of speaker verification by means of voice time series comparison. The aim of this paper is to determine the orders of mel-frequency cepstral coefficients that most accurately describe the difference, between an authentic voice and an artificially generated copy for their further use as input to a neural network model in a resource-limited environment. To achieve this goal, the following tasks were accomplished: a conceptual model of the technology for determining the similarity threshold of two audio series was developed; the orders of fine-frequency cepstral coefficients with the most characteristic differences between the recording and the generated voice were determined on the basis of neural network analysis; an experimental study of the dependence of the execution time and computational load on the created feature vector when assessing the degree of similarity of two time series was conducted; and the optimal similarity threshold was determined on the basis of the chosen dataset. The developed model of the technology for determining the similarity threshold was tested on a dataset that is a combination of the DEEP-VOICE dataset and our own dataset. The demonstrated result of applying the developed technology showed an increase of 43% when using the specified MFCCs compared to using all of them. Based on experimental studies, the DTW acceptance threshold was set at 0.37.

Complex signals parameters optimization on the base of linear approximations using the gradient method and Newton’s method

2024-10-20T22:13:41+03:00

The article examines the effectiveness of the gradient descent and Newton methods for optimizing the parameters of ensembles of complex signals. Algorithms have been developed and implemented that increase the accuracy of setting parameters and ensure reasonable optimization of spectral, temporal and statistical characteristics of signals.
The effectiveness of the application of the methods was confirmed experimentally on the example of reducing the error and increasing the level of immunity. The obtained results substantiate the improvement of the parameters of complex signals, which proves the efficiency of use for wireless telecommunication systems in order to ensure stable and reliable operation in conditions of dynamic changes in the environment and a high level of interference.
The article compares the mathematical methods of optimization, namely the gradient method and Newton's method, proposes mathematical models and constructs algorithms that empirically prove the effectiveness of the application of the studied mathematical methods in the specified scientific area - for optimizing the parameters of ensembles of complex signals. Scientific works [1-6, 9, 12] present algorithms based on the gradient method and Newton's method, but they do not consider in detail the comparative analysis of the effectiveness of these methods for optimizing the parameters of ensembles of complex signals for implementation in various scientific and practical tasks.
The effectiveness of the algorithms proposed in the article was confirmed experimentally, which made it possible to reduce the error and improve the characteristics of ensembles of complex signals.
As a result of the experiments using the methods of gradient descent and Newton, a significant reduction of the error and an improvement of the stability of the signals were achieved. Newton's method reduced the error from 0.1 to 0.0027, justifying the high accuracy of setting the signal parameters. The gradient descent method provided a stable reduction of the gradient norm from 12.75 to less than 1.23, effectively reducing the interference level, i.e. increasing the interference immunity.