Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Потенциал использования спутниковых навигационных технологий (СНТ) и инерциальных измерений в организации перевозочного процесса и обеспечении безопасности на железнодорожном транспорте. Постановка проблемы 8
1.1. Классификация функций основной деятельности ОАО "РЖД",
изменения в их технологическом обеспечении и ресурсная оценка масштабов
внедрения при использовании СНТ 9
1.2. Технология навигации подвижных объектов с учетом комплексирования спутниковых и инерциальных измерений для повышения точности позиционирования и обеспечения безопасности 22
1.3. Цифровые модели пути - координатная основа для решения задач позиционирования подвижных объектов и содержания пути 28
1.4. Отечественный и мировой опыт использования СНТ на
железнодорожном транспорте
1.4.1. Отечественный опыт 35
1.4.2. Зарубежный опыт 39
1.5. Использование спутниковых технологий — важнейшее условие развития АСУ ТП на железнодорожном транспорте 43
Выводы по 1 -й главе 47
Глава 2. Математическая модель вектора состояний бесплатформенной инерциальной навигационной системы (БИНС) для интеграции с данными спутниковой навигационной системы (СНС)... 50
2.1. Математическая модель вектора состояния инерциальной навигационной системы (ИНС) в параметрах Родрига-Гамильтона 50
2.2. Математическая модель автономного наблюдателя стохастического вектора состояния БИНС 61
2.3. Синтез алгоритмов нелинейной фильтрации навигационных параметров автономной БИНС 66
2.4. Решение задачи автономной навигации в углах Эйлера Крылова 68
2.5.Выводы по 2-й главе 77
Глава 3. Синтез высокоточных интегрированных навигационных систем (НС) на основе тесной и глубокой интеграции БИНС и СНС 80
3.1. Тесная интеграция навигационных систем 80
3.1.1 Математическая модель информационных сигналов спутниковых измерений 80
3.1.2. Математические модели сигналов спутниковых наблюдений навигационных параметров интегрированной НС 86
3.1.3. Решение навигационной задачи по комплексированным измерениям интегрированной НС 90
3.1.4. Тесная интеграция при использовании режима обработки дифференциальных измерений 98
3.2. Глубокая интеграция навигационных систем 103
3.2.1. Глубокая интеграция БИНС и СНС ГЛОНАСС 103
3.2.2.Глубокая интеграция БИНС и СНС, инвариантная к типу СНС 111
3.3. Результаты численного моделирования алгоритмов оценки вектора состояния интегрированной инерциально-спутниковой системы 118
3.4. Анализ возможностей применения выходной информации интегрированных НС для построения цифровых моделей и диагностики железнодорожного пути 128
Выводы по 3-й главе 133
Глава 4. Автоматизированная система управления движением поездов в период предоставления "окон" при использовании спутниковых технологий 136
4.1. Типы "окон" в графике движения поездов 136
4.2.Учет размеров движения поездов, межпоездных и станционных интервалов в оперативном графике 138
4.3 Архитектура автоматизированной системы разработки и контроля выполнения оперативного графика движения поездов в период предоставления "окон" (АС ОГДПО). Целевая функция системы 146
4.4.Инструментальная среда имитационного моделирования работы участка для построения оперативного графика 158
4.5.Использование спутниковых технологий для контроля за работой тяжелых путевых машин в период предоставления "окон" 176
4.6.Эффективность внедрения спутниковых технологий при организации и проведении ремонтных работ в «окно» 179
Выводы по 4-й главе 184
Глава 5. Система автоматизированного управления маневровыми маршрутами на железнодорожных станциях 186
5.1. Развитие систем автоматизации управления маневровой работой (АСУ
ММ). Постановка задачи 186
5.2. Построение и основные принципы работы системы АСУММ.
5.2.1. Архитектура системы АСУММ 191
5.2.2. Расчетный период при планировании маршрутов движения в режиме реального времени 195
5.2.3. Общие положения и условия решения задачи выбора очередности маршрутов 197
5.3.Разработка исходных данных для построения алгоритмов очередности выполнения маршрутов на примере сортировочной станции
5.3.1. Сортировочная станция как большая система 199
5.3.2. Разработка исходных данных для 1-го маневрового района 200
5.3.3. Исходные данные для 2-го маневрового района 210
5.3.4 Исходные данные для 3-го и 4-го маневровых районов 212
5.4. Формализация описания станционных технологических процессов в виде сетей Петри и таблиц решений 217
5.5. Системный анализ возможных случаев брака в маневровой работе в целях разработки алгоритмов безопасности 221
5.6.Эффективность системы управления маневровыми маршрутами 230
Выводы по 5-й главе 235
Глава 6. Автоматизация обнаружения аномалий формы рельсовых нитей (АФРН) инерциально-спутниковыми средствами с высокоточной координатной привязкой 238
6.1 Теоретические основы идентификации АФРН 238
6.1.1. Математические модели АФРН 239
6.1.2. Математическая модель интегрированной НС с учетом реакций инерциальных измерителей на АФРН 245
6.1.3. Математическая постановка задачи идентификации АФРН 248
6.1.4. Решение задачи идентификации АФРН 252
6.1.5. Идентификация АФРН при использовании сети дифференциальных поправок 254
6.2. Имитационное моделирование системы регистрации и идентификации АФРН 255
6.3. Типовые формы сигналов от АФРН 258
6.3.1. АФРН на односекционном повороте 258 6.3.2. АФРН на участке равномерного прямолинейного движения 260
6.4. Анализ характеристик прибора регистрации 262
6.5. Моделирование наблюдений АФРН 264
6.6. Анализ возможности обнаружения аномалий формы рельсовых нитей 266
6.7. Структура алгоритма обнаружения аномалии 268
6.8. Моделирование методов обнаружения и оценки параметров АФРН 270
6.9. Система приборов формирования высокоинформативной выборки с дополнительными датчиками на буксах 273
Выводы по 6-ой главе 277
Глава 7. Автоматизация построения профиля железнодорожного полотна по результатам лазерного сканирования 279
7.1. Описание и общая постановка задачи 282
7.2. Формальное описание статистического анализа профиля полотна 287
7. 3. Дискриминантная функция для случая кусочно-параметризованной последовательности 292
7.4. Определение параметризованных участков с помощью дискри минантной функции и оценка моментов нарушения стационарности 299
Выводы по 7-ой главе 302
Заключение 304
Условные обозначения и сокращения 308
Список литературы
- Технология навигации подвижных объектов с учетом комплексирования спутниковых и инерциальных измерений для повышения точности позиционирования и обеспечения безопасности
- Математическая модель автономного наблюдателя стохастического вектора состояния БИНС
- Математические модели сигналов спутниковых наблюдений навигационных параметров интегрированной НС
- Архитектура автоматизированной системы разработки и контроля выполнения оперативного графика движения поездов в период предоставления "окон" (АС ОГДПО). Целевая функция системы
Введение к работе
Актуальность темы. Предоставление услуг спутниковых навигационных систем (СНС) GPS и ГЛОНАСС позволяет модернизировать многие технологические процессы. Внедрение спутниковых навигационных технологий (далее СНТ) в автоматизированных системах управления технологическими процессами (АСУ ТП) на железнодорожном транспорте целесообразно в связи с большим числом подвижных объектов, навигационный контроль за местоположением которых приносит качественно новые результаты в управлении перевозками, и необходимостью совершенствовать методы текущего содержания инфраструктуры и обеспечения безопасности движения.
Для эффективного применения СНТ необходимо теоретически обосновать и практически реализовать высокоточное координатное пространство и цифровые модели пути как метрико-методологическую основу координатных методов управления, разработать интегрированные с инерциальной навигацией системы высокоточного спутникового позиционирования, развить возможности систем АСУ ТП железнодорожного транспорта с учетом СНТ. Указанные вопросы разработаны в диссертации, в том числе нашли внедрение новые решения по автоматизированному управлению маневровой работой на станциях, движением поездов в период предоставления «окон» для ремонта пути и некоторые другие.
Все это определяет актуальность исследования, его направленность на решение важных теоретических вопросов и практических задач по одному из стратегических, инновационных путей технологического и технического развития железнодорожного транспорта.
Объектом исследования являются автоматизированные системы управления перевозочным процессом железнодорожного транспорта, в которых эффективно применение спутниковых навигационных технологий.
Целью работы является создание и теоретическое обоснование новой структуры автоматизированных систем управления технологическими процессами на основе
высокоточного спутникового позиционирования подвижных объектов, обеспечивающих эффективное управление перевозочным процессом и маневровой работой, повышение безопасности движения с использованием новых методов технического мониторинга железнодорожного пути.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
разработать экономически целесообразные бортовые навигационные устройства на основе комплексирования спутниковых и инерциальных измерений, обеспечивающие высокоточное позиционирование и определение угловых положений локомотива;
развить функциональные возможности автоматизированных систем управления перевозочным процессом и маневровой работой, используя точные навигационные определения положения подвижных объектов и характеристики их движения;
разработать автоматизированные системы оперативного мониторинга состояния пути на основе бортовых спутниково-инерциальных измерений и данных лазерного сканирования.
Методы исследования основаны на положениях теории автоматического управления, математической статистики и теории вероятностей, теории надежности, теории фильтрации, теории статистических решений.
Новизна научных положений, выносимых на защиту:
-
Системно определены области и масштабы внедрения СНТ в управлении перевозочным процессом на основе разработанной классификации множества функций перевозочного процесса с учетом изменений в их технологическом обеспечении и реализации АСУ ТП при использовании СНТ;
-
Обоснован выбор бесплатформенной инерциальной навигационной системы (БИНС) с минимальным приборным составом измерительного комплекса для решения задачи устойчивого высокоточного позиционирования подвижных объектов ж/д транспорта на основе интеграции спутниковых и инерциальных методов навигации и выполнен синтез математической модели БИНС,
инвариантной к виду физической модели объекта, характеру движения и помех измерений. Разработанная модель позволяет построить на основе автономной информации замкнутые алгоритмы фильтрации навигационных параметров локомотива, обеспечивающие последующую устойчивую интеграцию БИНС и СНС;
-
Решена задача тесной интеграции БИНС и СНС, обеспечивающая наблюдение параметров не только линейного, но и углового движения объекта и устойчивое субоптимальное оценивание его вектора состояния в том числе и на временных интервалах между спутниковыми навигационными сообщениями. С этой целью выполнен синтез информационных стохастических моделей сигналов спутниковых измерений в соответствующих системах координат и их представление в различных параметрах вращения с учетом дискретизации спутниковых навигационных сообщений во времени;
-
Впервые получено теоретическое решение задачи глубокой интеграции автономной БИНС и СНС, позволяющее повысить точность навигационного решения за счет замены детерминированных алгоритмов расчета параметров спутника комплексированными алгоритмами непрерывно - дискретной стохастической оценки, а также получить стохастическую динамическую нелинейную модель эволюции ошибок навигационных параметров в СНС ГЛОНАСС. На основе полученных оценок навигационных параметров разработаны алгоритмы построения высокоточной цифровой модели пути и его текущей технической экспресс-диагностики;
-
Разработаны: архитектура АСУ движением поездов в период предоставления «окон» с использованием данных спутникового позиционирования (АС ОГДПО), технология построения оперативного графика на «полигоне окна» на основе организации имитационного моделирования работы направления, условия толерантности системы к изменению входных данных при выполнении оперативного графика и соблюдении заданных ограничений;
-
Разработаны принципы построения АСУ маневровыми маршрутами (АСУММ) с использованием высокоточного спутникового позиционирования, включающие: декомпозицию станций на отдельные маневровые районы с определением
локальных целевых функций, систему кодирования «элементарных» маршрутов, из которых состоят маневровые рейсы и полурейсы, определения моментов времени принятия решений и ограничений при определении очередности выполнения маршрутов;
-
Разработаны методы и алгоритмы оперативного выявления аномалий форм рельсовых нитей (АФРН) по данным бортовой инерциально-спутниковой системы, основанные на критерии совместного обнаружения и оценивания параметров альтернативных сложных гипотез и методе субоптимальной идентификации параметров АФРН в реальном времени, обеспечивающие повышение точности идентификации за счет использования вероятностных критериев, нелинейно зависящих от апостериорной плотности вероятности вектора состояния;
-
Разработаны алгоритмы автоматического построения цифровой модели пути (ЦМП) в части профиля земляного полотна по результатам лазерного сканирования, впервые обеспечивающие адаптивный поиск точек стационарности случайного профиля и устойчивые к помехам сканирования.
Достоверность и обоснованность полученных научных выводов подтверждается их реальным использованием в автоматизированных системах управления перевозочным процессом, результаты работы которых соответствуют теоретическим положениям диссертационной работы.
Практическая значимость выполненных исследований: - разработанная системная классификация ТП основной деятельности ОАО «РЖД» с применением СНТ позволяет повысить качество текущего и перспективного планирования и ускорить получение технико-экономического эффекта при реализации проектов в управлении перевозочным процессом; - разработанный метод тесной и глубокой интеграции БИНС и СНС обеспечивает высокоточное позиционирование подвижных единиц и актуализацию цифровых моделей пути при минимизации стоимости аппаратуры, что позволяет широко развернуть внедрение СНТ в АСУ перевозочного процесса;
разработанная с использованием спутниковых технологий АСУ движением поездов в период предоставления «окон» на основе точной оперативной информации о транзитных и образующихся поездах на «полигоне окна» обеспечивает: сокращение на величину до 40% межпоездных интервалов между попутно следующими поездами в пакетах по временно однопутному перегону двухпутных участков, рациональное формирование числа поездов в пакетах и эффективную смену направления движения пакетов, повышение в целом пропускной способности участков в период предоставления «окон» и сокращение до 33% передержек «окна» по организационным причинам;
разработанная с использованием высокоточного позиционирования АСУ маневровыми маршрутами (АСУММ) обеспечивает выбор рациональной очередности выполнения маршрутов при сокращении на 5-7% времени ожидания их выполнения;
разработанные системы оперативного мониторинга АФРН и автоматического построения профиля земляного полотна позволяют повысить безопасность движения и снизить затраты на содержание инфраструктуры.
Полученные результаты использованы при разработке и внедрении в ОАО «РЖД» следующих систем: Комплекс позиционирования подвижных объектов на цифровой модели путевого развития станции Ярославль с использованием дифференциального режима СНС и реализации графика исполненной работы станции; Построение вариантного графика на СКЖД, обеспечивающего увеличение до 7% пропускной способности участка; формирование Комплексной Системы Пространственных Данных Инфраструктуры Железнодорожного Транспорта (КСПД ИЖТ), Контроль работы ССПС в «Окно»; Контроль поездов «Сапсан» в системе «Автодиспетчер» на направлении Москва - С. Петербург; Интегральная система экспресс-диагностики пути на основе инерциальных датчиков и спутниковой навигации.
Апробация работы: полученные результаты докладывались на: международных научно-практических конференциях «ИНФОТРАНС», Санкт-Петербург, 2004 г., 2005 г.,
международной конференции «Современные тенденции развития средств управления на железнодорожном транспорте», Москва, 2006 г, II международной научно-практической конференции «Информатизация и глобализация социально - экономических процессов», Москва, 2007 г., научных сессиях МИФИ, Москва, 2008-2010 гг., международных конференциях «Геопространственные технологии и сферы их применения», Москва, 2008-2011 г.г., международных конференциях «Спутниковые технологии на службе железнодорожного транспорта», Москва, 2008 г., Тверь, 2009 г., международных конференциях «Безопасность транспорта», Пшибрам, 2006-2007 гг., Прага, 2008, 2010, 2011 гг., национальных конференциях по искусственному интеллекту «КИИ 2008, 2010», Дубна, 2008, 2010 гг., научно-практической конференции «Комплексная система содержания инфраструктуры ОАО «РЖД», Москва, 2009 г., международной конференции «ТелекомТранс», Сочи, 2008 г., международной конференции 14-th Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2011), Rome, Italy, 6-10 June, 2011.
Публикации и личный вклад автора: По теме диссертации опубликовано 46 работ, в том числе 1 монография и 21 в изданиях, рекомендованных ВАК для докторских диссертаций.
Все результаты, представленные в диссертации, получены лично автором или при его непосредственном участии. В совместных публикациях вклад автора состоит в постановке и проведении теоретических и прикладных исследований, которые определяют основу диссертации и новизну полученных результатов.
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 7-ми глав, заключения, списка использованных источников. Общий текст включает 332 стр., 85 рис., 19 табл.
Технология навигации подвижных объектов с учетом комплексирования спутниковых и инерциальных измерений для повышения точности позиционирования и обеспечения безопасности
Одной из определяющих характеристик системы навигации является точность определения координат местоположения объекта. Учитывая необходимость координатной идентификации объекта на путевом развитии, навигационный сегмент системы должен гарантированно обеспечивать метровый уровень точности определения координат местоположения объекта на станции.
Сегодняшнее состояние спутниковых радионавигационных систем (СРНС) ГЛОНАСС и GPS позволяет в автономном режиме определять местоположение с помощью аппаратуры потребителя СРНС с абсолютной погрешностью 5-15 метров, что очевидно недостаточно для решения задач навигации подвижных железнодорожных объектов. Выходом служит применение дифференциального режима функционирования аппаратуры потребителя СРНС ГЛОНАСС и GPS. Дифференциальный режим GPS и ГЛОНАСС предполагает получение субметровых точностей для динамических навигационных приложений. При использовании кинематической технологии обработки сигнала фазы несущей СРНС в дифференциальном режиме можно достичь точностей лучше, чем 10 см. Суть дифференциального режима такова: опорный приемник сигналов размещается в известной, геодезически определенной точке. Дифференциальная коррекция может быть определена из сравнения известных координат местоположения с координатами, рассчитанными по сигналам СРНС. Эти поправки затем могут быть переданы роверам (приемникам СРНС функционирующих на подвижных объектах), которые используют их для улучшения своих собственных позиционных определений. Дифференциальная технология работает, если преобладающие ошибки являются систематическими ошибками, вызванными причинами, находящимися вне приемника.
Результаты измерений, выполняемых спутниковыми приемниками GPS и ГЛОНАСС, содержат ошибки, вызванные влиянием ряда факторов. К ним относятся ошибки, связанные с неполным знанием условий распространения радиоволн, ошибки эфемеридного и частотно-временного обеспечения, ошибки приемников спутниковых сигналов. К ошибкам, вызванным условиями распространения сигнала, относятся ионосферная и тропосферная рефракции и многопутность сигнала [19].
Согласно принципу Ферма [19] (пренебрегая кривизной траектории) выражение для погрешности измерения - разности полученного результата DU3M в среде с показателем преломления п и истинного расстояния D равен: S = DU3M-D=\{n-\)dD изм Jv r . где интегрирование выполняется по траектории распространения сигнала. Ионосферная рефракция.
Ионосфера окружает Землю в виде ионизированных слоев, расположенных на высотах от 50 до 1000 км и представляет собой среду, в которой показатель преломления для тех радиодиапазонов, которые используются в системах GPS и ГЛОНАСС, зависит от частоты. Для колебаний с частотой f показатель преломления определяется следующим рядом: и называется фазовым показателем преломления.
Ошибки измерения расстояний, вызванные ионосферной рефракцией, в фазовых и кодовых измерениях равны по величине, но противоположны по знаку. Измеренные кодовые псевдорасстояния оказываются длиннее, а фазовые - короче по сравнению с геометрическими дальностями. Ионосферные ошибки измеренных псевдорасстояний зависят от многих причин (солнечной активности, времени суток, места, направления трассы сигнала) и могут изменяться от 0,15 м до 50 м. Ионосферные ошибки кодовых измерений уменьшают комбинированием результатов измерений на двух частотах и введением дифференциальной коррекции.
Многопутность сигнала.
Если приемник расположить вблизи отражающих поверхностей (стена здания, опора электроснабжения, элементы мощения откосов), сигнал спутника может придти к антенне приемника разными путями: прямым SR и с отражением - SAR и SBR (Рис.1). При выполнении кодовых измерений в результате многопутности возможен прием ложного сигнала вместо сигнала, пришедшего прямым путем. При фазовых измерениях вместо фаз сигнала, поступившего по линии SR, возможно измерение фаз, возникших в результате интерференции колебаний, пришедших разными путями и имеющих разности фаз, пропорциональные разностям длин их путей.
Математическая модель автономного наблюдателя стохастического вектора состояния БИНС
В современных способах построения ИНС можно выделить два независимо развивающихся направления. Первое предполагает использование бесплатформенных (бескарданных) инерциальных навигационных систем (БИНС) [[93, 96, 107-109, 114, 126-135], второе -гиростабилизированной платформы (ГСП) [[103, 113, 118, 119, 123]. Кратко рассмотрим основные преимущества и недостатки каждого из них.
Высокая стоимость и большие массогабаритные показатели ИНС платформенного типа делают их применение экономически оправданным только в НС уникальных объектов, например, на железной дороге - в путеизмерительных составах. Поэтому для позиционирования подвижного состава целесообразно применение бесплатформенных ИНС [[93, 96, 105, 106, 107-109, ПО, 114, 126-135]].
Потенциальные преимущества БИНС по сравнению с НС платформенного типа отмечались уже в работах начала 60-х годов. К ним относили: отсутствие сложной электромеханической системы - гиростабилизированной платформы), уменьшение габаритов, массы и энергопотребления, повышение надежности и ремонтопригодности, сокращение времени начальной ориентации, повышение универсальности системы, меньшую стоимость системы, упрощение решения задачи резервирования и контроля работоспособности системы и ее элементов, отсутствие ошибок, обусловленных погрешностями стабилизации гироплатформы и неточностью изготовления карданова подвеса и т.п. (Также бесплатформенные навигационные системы легче комплексируются с навигационными приборами и системами ориентации, работающими на других физических принципах, что, собственно, и будет проиллюстрировано ниже).
Результаты, достигнутые в последние годы в области создания новых прецизионных датчиков и бортовых вычислительных комплексов, построенных на базе спецвычислителей различных перспективных технологий, позволяют сделать весьма многообещающим использование БИНС на основе трех жестко закрепленных на подвижном объекте (локомотиве) акселерометров и трех датчиков угловой скорости (ДУСов).
В этих БИНС с помощью ДУСов определяются составляющие абсолютной угловой скорости подвижного объекта (ПО) в связанной с локомотивом системе координат. Полученная информация используется для интегрирования кинематических уравнений, в результате чего определяются углы ориентации подвижного объекта, которые служат также для преобразования показаний акселерометров из связанной с объектом системы координат в базовую систему. повышает уровень Однако отказ от дорогостоящей гиростабилизированной платформы, предохраняющей акселерометры от влияния угловых вибраций, резко Л/П1 возмущающих воздействии и снижает помехоустойчивость навигационной системы ПО, что приводит к необходимости применения в алгоритмах бесплатформенной навигации различных методов стохастической фильтрации [95, 101, 120, 125].
В связи с отказом от каких-либо упрощающих ъ допущений о характере движения ПО, о видах Рис.2.1. Ориентация осей СК. действующих на него возмущении и т.п., рассмотрим далее синтез математической модели БИНС локомотива, инвариантной к вышеперечисленным факторам. Для этого будем использовать следующие правые системы координат (СК) (рис.2.1)[103]: - приборную СК (ПСК) J Oxyz, начало которой расположено в центре масс (ЦМ) объекта (не нарушая общности, считаем, что БИНС располагается в ЦМ), а оси направлены по соответствующим взаимно ортогональным осям чувствительности приборов, входящих в состав измерительного комплекса, - инерциальную СК (ИСК) / OrfeC, с началом в центре Земли, - вращающуюся вместе с Землей гринвичскую СК (ГрСК) G Orii Ci - сопровождающую (ССК) S OXYZ, начало которой совпадает с центром масс ПО, ось Z совпадает с местной вертикалью, ось Y параллельна плоскости начального меридиана (с которого начинается движение) - плоскость OXY относительно оси Z за счет движения по сфере Земли не вращается, ось X дополняет систему до правой.
Считаем также, что в начальный момент времени оси ПСК и ССК (а также ИСК и ГрСК) совпадают и в измерительный комплекс БИНС входят три акселерометра и три ДУСа.
В качестве модели шумов измерений чувствительных элементов (ЧЭ) НС примем белый гауссовский шум (БГШ). Такой подход не накладывает принципиальных ограничений на решение поставленной задачи, поскольку при необходимости, путем расширения вектора состояния за счет введения формирующих фильтров, оказывается возможным получить модель помехи ЧЭ не только с заданными временными статистическими характеристиками (матожиданием, корреляционной функцией и т.д.), но и с требуемым законом распределения. Для синтеза вектора состояния БИНС необходимо определить через его переменные текущую ориентацию ССК относительно ПСК. Для этого далее используем параметры Родрига-Гамильтона - как с целью демонстрации общности предлагаемого подхода, так и с целью упрощения процедуры интегрирования навигационных уравнений (в этом случае линейных). При этом пересчет навигационных переменных из параметров Родрига-Гамильтона в декартовы координаты (или долготу и широту) не представляет каких-либо сложностей и легко осуществляется в реальном масштабе времени по известным формулам [111], приведенным ниже.
Предварительно рассмотрим текущую ориентацию ПСК и ССК относительно ИСК. Взаимная текущая ориентация ССК и ИСК описывается системой кинематических уравнений [111]
Математические модели сигналов спутниковых наблюдений навигационных параметров интегрированной НС
Данная схема принципиально отличается от рассмотренной выше схемы тесной интеграции наличием алгоритма оценки вектора состояния спутника, причем, по навигационным спутниковым сообщениям, принятым на борту локомотива. Полученный при этом алгоритм оценки навигационных параметров спутника отличается от непосредственного решения уравнений его движения (3.53), во-первых, дополнительным интегрированием матричного уравнения априорной дисперсии Л(3), а во-вторых, алгоритмом дискретного оценивания вектора состояния спутника, рассчитываемым в момент приема навигационного спутникового сообщения. Несмотря на увеличивающийся при этом объем вычислительных затрат, применение подобной схемы обработки спутниковой информации с точки зрения повышения точности оказывается более эффективным, т.к. использование измерительной информации о параметрах движения объекта при оценке его вектора состояния всегда предпочтительнее непосредственного интегрирования возмущенных уравнений его движения.
Недостатком этой схемы интеграции является существенное возрастание размерности решаемых уравнений с увеличением числа спутников в информационном созвездии, обслуживающем объект.
Но в рассматриваемом случае следует иметь в виду, что специфика железной дороги позволяет осуществлять реализацию алгоритмов оценки навигационных параметров спутников (3.56), (3.58) на стационарных мощных вычислительных комплексах (на железнодорожных станциях), с последующей передачей полученных оценок навигационных параметров спутника на соответствующие локомотивы в режиме реального времени (наличие текущей карты спутниковых созвездий на вычислительном комплексе предполагается). При этом немаловажным обстоятельством оказывается наличие точной информации о координатах станции и ее скорости (нулевой), что существенно повышает точность алгоритма дискретного оценивания (3.58). (Обновление эфемеридной информации при этом осуществляется по спутниковым сообщениям в стандартном режиме).
Подобное распределение вычислительных процессов решает проблему большого объема вычислительных затрат при использовании навигационных спутниковых сообщений любого многоразмерного созвездия спутников (т.к. для предложенных выше навигационных алгоритмов оценивания увеличение числа спутниковых сообщений только повышает точность определения навигационных параметров объекта, не требуя при этом дополнительного расчета оптимального состава созвездия). При этом достаточно эффективно но может быть использована многоструктурная схема оценивания, аналогичная описанной при исследовании автономной БИНС. Структуры оценивания (фильтры) в этом случае формируются комбинированием как уравнений оценивания автономной БИНС, так и уравнений оценки навигационных параметров различных спутников. Очевидно, что с ростом мощности вычислителей подобная схема может быть реализована непосредственно и в бортовых ЦВК.
Глубокая интеграция БИНС и СНС, инвариантная к типу СНС. Несмотря на то, что все приведенные выше подходы и алгоритмы тесной интеграции рассматривались для СНС ГЛОНАСС, они оказываются справедливыми и для СНС GPS, не требуя практически каких-либо модификаций. В то же время предложенные алгоритмы глубокой интеграции не могут быть использованы для СНС GPS (или какой-либо другой, например, Galileo), в силу того, расчет эфемеридных данных в этих системах осуществляется иначе, нежели в СНС ГЛОНАСС.
В связи с этим рассмотрим далее подход, позволяющий повысить точность определения параметров движения спутника на основании принятых навигационных сообщений и не зависящий от способа решения навигационной задачи для конкретной СНС. Но в отличие от предыдущего метода глубокой интеграции здесь будем осуществлять оценку не самих навигационных параметров спутника, а погрешностей их определения.
Для этого считаем далее, что в самом общем случае модели погрешностей W9i определения координат &, = %с,т}с,с и скорости 9 = У УфУф спутника могут быть описаны стохастическими нелинейными дифференциальными уравнениями соответствующей размерности щ, = ,К )+ ,0К К, (3.61) 111 где ys yV IV Ws, v " известные функции, определяемые по результатам испытаний или на основании априорной информации о характере движения спутника; єд - БГШ с нулевыми средними и известными матрицами интенсивностей Ds .
Тогда для возможности оценки в данном случае как навигационных переменных БНС, так и погрешностей W9 СНС, необходимо и достаточно, во-первых, расширить размерность вектора и уравнений состояния БНС за счет дополнительного включения вектора погрешностей Wsn уравнений (3.61), а во-вторых, трансформировать уравнения наблюдения (3.41), (3.42) путем замены истинных (неизвестных) значений координат 9t = с, с, с и скорости 9, = VQ.,V Vg. спутника на соответствующие разности их принятых (известных) значений 9 и погрешностей W3 : 9, = 9 - W9 .
Проанализируем, как изменятся в этом случае уравнения состояния НС и уравнения наблюдения на примере модели БНС (2.32) и наблюдателей (2.33, 3.42), полагая (во избежание непринципиального увеличения размерности алгоритма оценки) модели погрешностей W9 (3.61) одномерными
Архитектура автоматизированной системы разработки и контроля выполнения оперативного графика движения поездов в период предоставления "окон" (АС ОГДПО). Целевая функция системы
Расчетным ядром системы является имитационная модель работы участка, в основу реализации которой положен принцип максимального прямого использования имеющихся в ОАО «РЖД» геоинформационных ресурсов и нормативно-справочной информации. Прежде всего это касается данных цифровых моделей пути и станционного развития, включающих семантическое описание объектов инфраструктуры. В частности, описание станций участка формируется на основе данных автоматизированных систем ведения техническо-распорядительных актов станций (АС ТРА) и ведения технологических процессов работы станций (АС ВТП).
Входной настраиваемой информацией являются параметры «окна», особые приоритеты поездов, вводится информация о дислокации путевых машин и другие данные.
Выходной формой системы является оперативный график с указанием порядка пропуска поездов во время «окна». Определяются дополнительные простои по каждому грузовому поезду, отклонения от расписания пассажирских поездов при подходе к участку, где предоставляется «окно» и на выходе с него с указанием времени возможного дальнейшего нагона.
Продвижение времени в модели участка за расчетный период основано на дискретно-событийном механизме, общая схема которого представлена на рис. 4.7. Событийность механизма заключается в том, что в каждый дискретный момент времени по всем поездам в порядке убывания приоритета анализируется время запланированной операции. Если в текущий момент времени запланирована операция, то запускается ее выполнение, если нет - осуществляется переход к следующему шагу.
Структура дискретно-событийного механизма для каждого поезда События для каждого поезда подразделяются на следующие типы: Технологическая операция определяется сдвигом времени на период - от события «прибытие поезда» до события «подготовка к отправлению».
Необходимо также определить события, связанные с построением оперативного графика в период выделения "окна", а также продолжительности интервалов между ними. Эти события: начало и завершение "окна" в графиках типов 1) или 2); текущее время начала и завершения "окна" и другие, которые представлены на шкале текущего времени t,(pHC.4.8). Именно эти события и их временные характеристики должны учитываться при построении оперативного графика для поездного участка, где выделяется "окно" (далее "участок окна") и перегона, где для выполнения работ закрывается один из главных путей двухпутного участка (далее "перегон окна").
"Участок окна" располагается на некотором полигоне. В простейшем случае это линия без разветвлений, что характерно, например, для Забайкальской, Дальневосточной и некоторых других железных дорог. Более характерным является расположение "участка окна" на разветвленном полигоне (далее "полигон окна"). Под "полигоном окна" следует понимать те прилегающие к "участку окна" линии, движение поездов по которым следует учитывать при разработке оперативного графика.
Определим теперь условия реализации дискретно-событийного механизма для каждого поезда с учетом особенностей их формирования и поступления на участок. "Полигон окна" может включать в себя помимо "участка окна" другие однопутные и двухпутные (многопутные) участки. На "полигоне окна" необходимо выделить два типа станций:
1-й тип станций - станции, пропускающие только транзитный поездопоток; 2-й тип станций - станции, пропускающие транзитный поездопоток и осуществляющие переработку вагонопотока, в том числе, и с выполнением местной работы (погрузка, выгрузка), в результате чего происходит поездообразование дополнительно к проходящим через такие станции транзитным поездам без переработки.
