Методологія визначення величини параметра складності нештатної ситуації під час ведення поїзда

Abstract

UA: Розроблено методології визначення складності нештатних ситуацій під час керування локомотивом. Для досягнення поставленої мети накопичено статистичний матеріал порушень безпеки руху; причини порушень розділені на групи: технічний фактор, людський фактор та зовнішні впливи. За допомогою теорії гібридних мереж одержана модель, яка на виході дає параметр складності нештатної ситуації. Розроблено підхід до формалізації виробничих ситуацій, які можуть бути описані тільки лінгвістично, що дозволило використати їх в якості вхідних даних моделі нештатної ситуації. Встановлено та обгрунтовано, що показник складності нештатної ситуації під час ведення поїзду є величиною випадковою й підпорядковується нормальному закону розподілення. Одержано графік інтегральної функції розподілення, на якому визначені зони безпечної роботи та підвищеної небезпеки виникнення транспортної події. Запропоновано теоретичне підгрунтя визначення складності нештатних ситуацій в поїзній роботі, одержано максимальне значення параметру складності нештатної ситуації, що може бути допущено за умов експлуатації. Постійний моніторинг цієї величини дозволяє вчасно реагувати на загрозу виникнення небезпеки, а одержання її в числовій формі - використовувати як один із вхідних параметрів для роботи інтелектуальної системи керування локомотивом, на підставі якого буде прийматися рішення про подальші керуючі дії.

EN: During development of intelligent control systems for locomotive there is a need in the evaluation of the current train situation in the terms of traffic safety. In order to estimate the probability of the development of various emergency situations in to the traffic accidents, it is necessary to determine their complexity. The purpose of this paper is to develop the methodology for determining the complexity of emergency situations during the locomotive operation. Methodology. To achieve this purpose the statistical material of traffic safety violations was accumulated. The causes of violations are divided into groups: technical factors, human factors and external influences. Using the theory of hybrid networks it was obtained a model that gives the output complexity parameter of the emergency situation. Network type: multilayer perceptron with hybrid neurons of the first layer and the sigmoid activation function. The methods of the probability theory were used for the analysis of the results.