Основные направления развития интеллектуального железнодорожного транспорта

В.А. Гапанович, старший вице-президент ОАО «РЖД»
И.Н. Розенберг, первый заместитель генерального директора ОАО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» (ОАО «НИИАС»), доктор технических наук, профессор


Вернуться к содержанию подборки

Версия для печати

Аннотация статьи

Полиграфическая версия статьи
 
В.А. Гапанович,
старший вице-президент ОАО «РЖД»
И.Н. Розенберг,
первый заместитель
генерального директора ОАО «НИИАС»,
доктор технических наук, профессор

Общегосударственная транспортная политика многих развитых стран в настоящее время базируется на разработке и продвижении интеллектуальных транспортных систем (ИТС). Они рассматриваются как действенное средство решения насущных проблем транспортной отрасли, таких как неприемлемый уровень людских потерь в результате транспортных происшествий, задержки оборота пассажиров и грузов, недостаточно высокая производительность транспортной системы, рост потребления энергоресурсов, негативное влияние на окружающую среду и др. Кроме того, ИТС являются стимулом для развития ряда отраслей промышленности и новых инновационных технологий. К числу последних можно отнести технологии создания интеллектуальных систем управления и мониторинга, создания новых транспортных систем и управления ими, производства наноматериалов, создания энергосберегающих систем транспортировки, распределения и потребления тепло- и электроэнергии в сфере железнодорожного транспорта, обработки, хранения, передачи и защиты информации, производства программного обеспечения, снижения риска и уменьшения последствий природных и техногенных катастроф и др.

В России разрабатывается общенациональная программа по ИТС, которая может стать эффективным инструментом реализации Транспортной стратегии Российской Федерации на период до 2030 г. В частности, в настоящее время обсуждается Федеральный закон «Интеллектуальная транспортная система Российской Федерации».

В проекте этого закона интеллектуальная транспортная система определена как неотъемлемая часть инфраструктуры транспортного комплекса, реализующая функции автоматизированного управления, информирования, учета и контроля для обеспечения юридических, финансовых, технологических и информационных потребностей участников транспортного процесса, а также удовлетворения требованиям транспортной, информационной и экономической безопасности общества. Как следует из данного определения, предполагается системная интеграция современных информационных и коммуникационных технологий и средств автоматизации в транспортную инфраструктуру, транспортные средства в целях повышения безопасности и эффективности транспортных процессов. Применительно к железнодорожному транспорту развитие ИТС определено такими директивными документами, как Стратегия развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации на период до 2030 г. и Стратегические направления научно-технического развития ОАО «РЖД» до 2015 г. (Белая книга ОАО «РЖД»).

Современные научно-методические подходы к созданию ИТС на железнодорожном транспорте. До настоящего времени отсутствует единое представление о том, что такое интеллектуальные транспортные системы. Во многих публикациях и выступлениях они в той или иной степени отождествляются с обычными автоматизированными транспортными системами. Важной особенностью ИТС, позволяющей выделить такие системы в отдельный класс и даже в отдельное направление исследований в железнодорожной науке, является формальный логико-математический инструментарий, используемый для решения задач с позиций общесистемного подхода к анализу и управлению всеми системами и процессами на железнодорожном транспорте.

Необходимо подчеркнуть, что современный железнодорожный транспорт относится к разряду чрезвычайно сложных технических и организационных систем, управление которыми в настоящее время практически невозможно в рамках сложившихся ранее традиционных подходов. Сложность транспортной инфраструктуры и ее объектов (железнодорожные узлы, станции, транспортные коридоры и т.д.) принципиально исключает возможность работы в полностью автоматическом режиме. Иными словами, эффективно управлять такой системой лишь с привлечением классических методов решения сложных задач математического моделирования невозможно, требуются поиск и разработка новых подходов. Большие надежды при этом возлагаются на интеллектуальные системы, которые наряду с точными математическими моделями используют данные и знания, накопленные в процессе их деятельности.

В основе работы таких систем может, а иногда и должен лежать формализованный опыт высококвалифицированных специалистов. Исходя из этого ОАО «РЖД» нуждается сейчас в разработке фундаментальных основ создания интеллектуальных железнодорожных систем с использованием комплексных междисциплинарных подходов, которые в короткие сроки могут найти практическое применение.

Следует обратить особое внимание на то, что железнодорожным транспортным системам управления, как и сложным системам вообще, присущи принципиальная неточность и неопределенность как в данных, так и в принимаемых управленческих решениях. Это позволяет отнести такие системы с математической точки зрения к классу некорректных задач и заставляет по-иному оценивать качество принимаемых технических и управленческих решений. В данном случае оперативность принимаемых решений играет большую роль, чем их оптимальность, понимаемая в строгом математическом смысле. Указанное качество является важным свойством интеллектуальных систем.

В последние десятилетия ведутся активная разработка и исследование формальных методов работы с неопределенными данными. До последнего времени основным аппаратом учета неопределенности была теория вероятностей. Однако связанные с ней аксиоматические ограничения не позволяют адекватно применять вероятностные подходы к решению многих важных задач, в которых неопределенность имеет иную природу или свойства. Например, неопределенность рассматриваемых событий не всегда имеет частотный характер, часто возникают затруднения объективного характера с формализацией конкретного вероятностного пространства, во многих случаях предположения об аддитивном характере вероятностной меры являются труднообъяснимыми, а иногда и просто неприемлемыми. По этим причинам в настоящее время наряду с теорией вероятностей с ее развитым математическим аппаратом активно исследуются новые теоретические подходы к описанию неопределенности и неполноты информации. Здесь прежде всего следует упомянуть теории Демпстера - Шейфера, возможностей, интервальных средних, монотонных мер. Указанные теории имеют менее жесткую аксиоматику, позволяющую наряду с частотной интерпретацией событий описывать события, неопределенность которых может носить субъективный характер (например, вероятность определяется числом, отражающим субъективную степень доверия к событию), или при которых число наблюдаемых реализаций не позволяет получать достоверные выводы в статистическом смысле.

Важным направлением, которое может иметь реальное практическое применение в железнодорожной отрасли при создании ИТС, является разработка экспертных систем, т.е. компьютерных программ, способных полностью или частично заменить специалиста-эксперта в некоторой, как правило, достаточно узкой проблемной области. Экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х гг., а уже в 1980-х нашли свои коммерческие приложения. Экспертные системы функционируют в основном вместе с базами знаний, представляющими собой совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности. Это и позволяет в целом моделировать поведение опытных специалистов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений.

Человек в отличие от компьютера обладает нечетким мышлением, эффективно оперирует переменными не только количественного, но и качественного характера. Поэтому экспертные системы, моделирующие стиль рассуждений человека, особенно успешно применяются при решении сложных задач, связанных с использованием трудноформализуемых знаний. Важно понимать, что создание конкретной экспертной системы - длительный и дорогостоящий процесс, требующий привлечения специалистов различных направлений - программистов, инженеров по знаниям, экспертов в рассматриваемой прикладной области. Одной из основных проблем при этом является формирование знаний, которые передаются во время многочисленных собеседований инженера по знаниям и эксперта в предметной области. Этап приобретения знаний является одним из главных узких мест в рамках технологии создания экспертных систем из-за низкой скорости наполнения базы знаний системы. К этому следует добавить, что есть предметные области, для которых зачастую трудно найти опытного человека-эксперта, а иногда такового просто не существует. Кроме того, давно замечено, что не все эксперты готовы и умеют делиться своими знаниями.

Важным качеством технических систем, позволяющим отнести их к классу интеллектуальных, является наличие у них таких свойств, как:
маркированный список обучаемость - способность генерировать новые знания и данные (модели, решающие правила) на основе механизмов индуктивного вывода, обобщения статистических данных и др.;
маркированный список способность к классификации - умение системы самостоятельно дифференцировать объекты управления, воздействия внешней среды, управляющие сигналы, автоматически структурировать данные;
маркированный список адаптация - способность системы приспосабливаться к меняющимся условиям среды функционирования, правильно учитывать нестационарность управляющих данных и пр.

Одним из многообещающих подходов на пути создания интеллектуальных систем может стать привлечение идей ситуационного управления как общесистемного подхода, основанного на формальных методах теоретического искусственного интеллекта - логико-лингвистических моделях, моделях обучающихся технических систем при построении процедур управления по текущим ситуациям, дедуктивных систем для построения многошаговых решений и т.п. В этом важном направлении исследований, а также в развитии общей методологии, теоретических основ и конкретных приложений приоритет, несомненно, принадлежит российским ученым.

Проблема промышленного внедрения на железнодорожном транспорте интеллектуальных информационных систем, способных обрабатывать данные с присущей им априорной неопределенностью, становится все более актуальной. Во многих случаях данные оказываются не только неточными и неопределенными, но и неполными, а иногда и недостоверными. Разработка методов, позволяющих получать на основе таких данных заслуживающие доверия выводы, еще одно направление для фундаментальных исследований.

Цели и задачи создания ИТС на железнодорожном транспорте. Целями создания железнодорожных интеллектуальных транспортных систем являются снижение транспортных потерь населения и транспортных издержек в сфере экономики, бизнеса и услуг, интенсификация экономических и социальных процессов, повышение безопасности движения, улучшение экологической обстановки, снижение отрицательного влияния человеческого фактора на качество управления, увеличение привлекательности железнодорожного транспорта для пассажиров и грузовладельцев. Достижение этих целей предполагает решение большого числа задач.

К ним, в частности, относятся:
маркированный список повышение эффективности использования существующей сети железных дорог путем более равномерного распределения железнодорожного подвижного состава во времени и пространстве;
маркированный список повышение технологической, информационной и социальной составляющих безопасности движения;
маркированный список предоставление руководителям всех уровней необходимой информации для принятия оперативных и стратегических решений на основе моделирования и оценки влияния на транспортную систему новых и модернизированных транспортных объектов;
маркированный список формирование схемы оперативного реагирования транспортных служб, позволяющей быстро принимать меры при возникновении аварийных ситуаций, неблагоприятных погодных условиях и т.п.;
маркированный список создание систем мониторинга транспортной инфраструктуры и условий движения, позволяющих в реальном масштабе времени оценивать состояние транспортной системы и прогнозировать ее изменение.

Основные направления развития ИТС в ОАО «РЖД». Программой инновационного развития ОАО «РЖД» на период до 2015 г. намечены следующие приоритетные направления развития интеллектуального железнодорожного транспорта: создание интеллектуального поезда, интеллектуального локомотива, интеллектуальной грузовой станции, интеллектуальной системы диспетчерского управления движением поездов. На повестке дня стоят также задачи создания интеллектуальных вокзалов и ситуационных центров ОАО «РЖД» как системоорганизующего компонента подготовки и принятия управленческих решений. При этом основное внимание уделяется повышению эффективности решения задач производственной деятельности ОАО «РЖД» при неукоснительном выполнении требований по обеспечению безопасности (рис. 1).
 

Рис.1. Схема взаимосвязи объектов и задач управления,
а также средств обеспечения их решения в рамках создаваемой
ИТС железнодорожного транспорта

Реализация указанных приоритетных направлений осуществляется в контексте с созданием важнейших инфраструктурных компонентов интеллектуального железнодорожного транспорта, к которым относятся:
маркированный список единое информационное пространство железнодорожного транспорта с обязательным наличием единой высокоточной координатной системы и цифровой геоподосновы, построенных с использованием глобальных спутниковых навигационных систем ГЛОНАСС/GPS и обеспечением информационной защиты;
маркированный список системы цифровой радиосвязи со всеми объектами подвижного состава и железнодорожной транспортной инфраструктуры;
маркированный список системы контроля местоположения вагонов, локомотивов и эксплуатационного персонала с их автоматической идентификацией, построенные на принципах комплексирования наземных систем RFID (Radio-frequency identification - радиочастотная идентификация) и спутникового позиционирования на основе ГЛОНАСС/GPS;
маркированный список системы диагностики и прогнозирующего контроля состояния вагонов и локомотивов на ходу поезда;
маркированный список системы ситуационного контроля и прогнозирования критических ситуаций в составе ситуационных центров ОАО «РЖД»;
маркированный список интеллектуальные системы управления эксплуатационной работой.

С позиций разрабатываемых в ОАО «РЖД» концептуальных технических решений интеллектуальный поезд - это поезд со встроенной системой автоведения и самодиагностики, создание которого неразрывно связано: с развитием автоматизированных центров управления и расширением функций диспетчерской централизации, особенно для линий скоростного и высокоскоростного движения; внедрением компьютерных систем управления на станциях в увязке с цифровым радиоканалом; внедрением систем интервального регулирования движения поездов с применением спутниковой навигации и цифрового радиоканала; внедрением комплексных устройств диагностики на границах маршрутов; обеспечением соответствия систем управления и систем безопасности международным стандартам.

Интеллектуальный локомотив - это локомотив, аппаратно-программные средства которого должны обеспечивать: интероперабельность за счет совместимости команд, передаваемых из центра управления, с другого локомотива или вагона управления через систему радиосвязи; получение сведений о введении или отмене ограничений скорости движения, правильности положения стрелочных переводов по пути следования, свободности пути, свободности переездов; возможность передачи техническим службам в режиме реального времени сведений о фактическом состоянии оборудования локомотива и вагонов поезда во время его движения на основе данных средств дистанционного мониторинга и бортовой диагностики с сохранением всех параметров в стандартных блоках памяти.

Интеллектуальная станция - станция, системы управления и безопасности которой соответствуют требованиям международных стандартов. Аппаратно-программные средства систем управления интеллектуальной станции должны обеспечивать: безопасность движения при маневровой работе на станции; безопасность труда работников станции; скоростной режим маневровой работы; маневровые перемещения.
 

Рис. 2. Общая схема интеллектуальной системы управления
движением поездов на направлении Санкт-Петербург - Москва
Увеличить

Интеллектуальный вокзал - вокзал, совокупность аппаратно-программных средств управления которого позволяет максимально увеличить эффективность работы здания и прилегающей инфраструктуры, при этом все технические, технологические и организационные процессы происходят с минимальным участием человека. Создание интеллектуальных вокзалов направлено на обеспечение комплексной безопасности, достижение максимального ресурсосберегающего эффекта, улучшение экологической обстановки на территории здания и вокруг него, предоставление максимума комфорта для пассажиров, в том числе с ограниченными физическими возможностями. В комплекс автоматизированных систем интеллектуального вокзала должны входить следующие функциональные составляющие:
маркированный список автоматизированные системы управления процессами жизнеобеспечения (кондиционирование, вентиляция, отопление, электроснабжение, водоснабжение и канализация), объединяющие управление и диспетчеризацию инженерного оборудования;
маркированный список интегрированная система безопасности, обеспечивающая сбор и обработку информации в ситуационном центре вокзала, видеонаблюдение, инженерно-техническую защиту вокзального комплекса, пожаротушение, экологический мониторинг и решение ряда других задач;
маркированный список система связи и телекоммуникации, включающая в себя все виды связи, в том числе средства широкополосного доступа WiFi и WiMAX, с предоставлением информационных сервисов для служебного персонала вокзала и пассажиров;
маркированный список система мониторинга состояния зданий и сооружений.

Важным практическим шагом на пути создания ИТС в ОАО «РЖД» стало внедрение интеллектуальной системы управления движением поездов на скоростном направлении Санкт-Петербург - Москва. В этой системе впервые на практике были реализованы такие интеллектуальные подсистемы, как «Автодиспетчер» и «Автомашинист», в которых реализуются процедуры аналитической обработки информации (ситуационной и диагностической), увязанные с моделированием и прогнозированием развития событий. Общая схема данной системы представлена на рис. 2.

Отличительной особенностью указанной системы является структурирование ее на следующие системно увязанные ключевые блоки:
маркированный список блок диспетчерского управления движением поездов, выполняющий функции «Автодиспетчер» и «Автомашинист» с применением спутниковых навигационных технологий и систем цифровой связи;
маркированный список блок обеспечения безопасности движения с расширением функций комплексной локомотивной системы безопасности КЛУБ-У, включающей в свой состав спутниковые приемники ГЛОНАСС/GPS, а также электронные карты перегонов и путевого развития станций, формируемые на основе единой координатной базы данных. Аппаратно-программные средства блока обеспечивают гарантированную доставку предупреждений на борт локомотива и возможность принудительной остановки поезда поездным диспетчером в чрезвычайных ситуациях;
маркированный список блок мониторинга состояния инфраструктуры и диагностирования подвижного состава;
маркированный список магистральная и технологическая сети связи и системы передачи данных;
маркированный список центр ситуационного управления с аналитико-управляющими системами.
 

Рис.3. Схема принятия решений в интеллектуальной системе
диспетчерского управления на направлении Санкт-Петербург - Москва

Увеличить

 

Рис. 4. Схема реализации функций автоведения поезда
Увеличить

Схема принятия решений (рис. 3) в данной системе базируется на объектно ориентированной модели (эксплуатационного состояния направления), построении актуального графика движения поездов на основе анализа нормативного графика и плановых ограничений с учетом работ, проводимых инфраструктурными хозяйствами ОАО «РЖД», контроле фактического выполнения графика на текущий момент с учетом данных спутникового позиционирования. Ведение поезда с помощью рассматриваемой системы основывается на комплексе аппаратно-программных средств и функциональных приложениях интеллект-автоведения, использующих данные о фактическом поездном положении, данные системы автоматической подготовки маршрута, графики-прогнозы, сведения от системы ГИД «Урал», данные об ограничении скорости на участках (рис. 4). Рассмотренные компоненты интеллектуальной системы диспетчерского управления были успешно апробированы при организации скоростного движения поездов «Сапсан».

Разработанные аппаратно-программные средства и технические решения в сфере создания интеллектуального железнодорожного транспорта позволяют организовать централизованное автоматизированное управление движением поездов на железных дорогах ОАО «РЖД» на качественно новом уровне с обеспечением функциональной, информационной, экологической и пожарной безопасности. Накопленный в данной сфере научно-технический потенциал будет способствовать созданию нового поколения локомотивных устройств безопасности, практическому использованию спутниковых навигационных технологий ГЛОНАСС/GPS и цифрового радиоканала для комплексных многоуровневых систем безопасности движения. Развитие ИТС позволит в ближайшем будущем обеспечить качество транспортных услуг и безопасность перевозок на железных дорогах России и в целом на «пространстве 1520» на уровне лучших мировых стандартов.
 

В ДЦУПе Куйбышевской дирекции управления движением

Гапанович В.А., старший вице-президент ОАО «РЖД»,
Розенберг И.Н., первый заместитель генерального директора ОАО «НИИАС», доктор технических наук, профессор
Основные направления развития интеллектуального железнодорожного транспорта
С. 5-11. 4 рис.

Рассмотрены научно-методические подходы к созданию интеллектуальных транспортных систем (ИТС) на железнодорожном транспорте, цели и задачи создания ИТС, основные направления их развития в ОАО «РЖД». Приведена схема принятия решений в интеллектуальной системе диспетчерского управления на направлении Санкт-Петербург - Москва, где впервые на практике были реализованы такие интеллектуальные подсистемы, как «Автодиспетчер» и «Автомашинист».

Ключевые слова: интеллектуальные транспортные системы (ИТС); интеллектуальная станция; интеллектуальный локомотив; интеллектуальный вокзал, «Автодиспетчер»; «Автомашинист».
 

Закон о рекламе

 

Кольцо Патриотических Ресурсов

Хостинг от AGAVA
Яндекс цитирования