Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ алгоритма планирования ремонтов вагонов и постановка задачи исследования 11
1.1. Автоматизированная система управления эксплуатацией и ремонтом парка пассажирских вагонов 11
1.2. Описание существующего алгоритма расчета скорости увеличения пробега пассажирских вагонов 19
1.3. Постановка задачи диссертационного исследования 28
1.4. Выводы 29
Глава 2. Выявление факторов, влияющих на скорость увеличения пробега ... 30
2.1. Оценка влияния качественных характеристик на исследуемую величину с помощью дисперсионного анализа 32
2.1.1. Полный многофакторный дисперсионный анализ 33
2.1.2. Результаты дисперсионного анализа 36
2.2. Регрессионный анализ 42
2.2.1. Краткое описание метода 42
2.2.2. Результаты регрессионного анализа 44
2.3. Выводы 50
Глава 3. Разработка метода оценки скорости увеличения пробега вагонов 51
3.1. Исходные данные 51
3.2. Метод на основе оценки средних значений по группам вагонов 53
3.2.1. Описание метода 53
3.2.2. Результаты расчетов 54
3.3. Оценка скорости увеличения пробега вагона путем построения регрессионных моделей для групп вагонов 59
3.4. Метод оценки скорости увеличения пробега вагонов на основе моделей Марковских случайных процессов 63
3.4.1. Описание модели 63
3.4.2. Применение метода на основе графа состояний и его результаты. 66
3.5. Определение точности планирования ремонтов вагонов при использовании предложенных методов оценки скорости увеличения пробега 87
3.5.1. Метод определения точности планирования 87
3.5.2. Сравнение полученных результатов 90
3.6. Применение алгоритма в меняющихся условиях 93
3.7. Выводы 99
Глава 4. Применение выбранного метода в комплексе планирования ремонтов пассажирских вагонов 100
4.1. Архитектура системы и среда функционирования 100
4.2. Особенности реализации метода оценки скорости увеличения пробега на основе графа состояний 104
4.2.1. Реализация программного модуля для периодического расчета необходимых статистических данных 106
4.2.2. Реализация программного модуля для выдачи плана ремонтов... 108
4.3. Выводы 111
Заключение 112
Список литературы 116
- Автоматизированная система управления эксплуатацией и ремонтом парка пассажирских вагонов
- Полный многофакторный дисперсионный анализ
- Оценка скорости увеличения пробега вагона путем построения регрессионных моделей для групп вагонов
- Архитектура системы и среда функционирования
Введение к работе
Актуальность темы. В комплексе задач управления ремонтом и эксплуатацией пассажирских вагонов одной из важнейших является задача планирования ремонтов вагонов. Допущенные при составлении плана ремонтов пассажирских вагонов ошибки ведут к проведению внеплановых ремонтов, увеличивающих затраты на содержание подвижного состава; при этом, в силу ограниченности мощности ремонтных предприятий, растет простой вагонов в ожидании ремонтов, а это в свою очередь приводит к нехватке вагонов в рабочем парке и серьезным трудностям в выполнении планов пассажирских перевозок. Задача планирования ремонтов решается в автоматизированной системе управления эксплуатацией и ремонтом парка пассажирских вагонов (АСУПВ), которая строится и функционирует на базе АСУ «Экспресс».
Теоретическим и практическим вопросам создания автоматизированной системы управления пассажирскими перевозками посвящены работы: Б. Е. Марчука, Н. Н. Красильниковой, М. П. Березки, Е. А. Макаровой; в решении проблем автоматизации управления парком грузовых вагонов большое значение имеют работы: Е. М. Тишкина, С. А. Филипченко, Д. И. Хабы, А. Т. Осьминина, С. А. Фомиченко, В. Б. Митюхина, П. А. Устюч. Автоматизации управления парком пассажирских вагонов, а также рассматриваемой задаче планирования ремонтов пассажирских вагонов посвящены работы Е. В. Теплышевой, А. П. Рубинской.
В АСУ 11В, созданной в рамках системы «Экспресс-2», имелись ограничения на объем информации, хранимой в базе данных по парку пассажирских вагонов. С созданием системы «Экспресс-3» появилась возможность хранить всю информацию по каждому вагону в течение всего срока его эксплуатации. Это позволило в настоящее время поставить задачу использования этой информации для повышения точности планирования ремонтов. Постановка задачи исследования своевременна еще и в связи с тем, что в настоящее время производится глобальная переработка существующей автоматизированной системы управления эксплуатацией и ремонтом парка пассажирских вагонов.
Порядок осуществления ремонтов пассажирских вагонов регламентируется приказами и нормативными документами ОАО «РЖД». Важной составляющей алгоритма планирования ремонтов является оценка скорости увеличения пробега вагона. В существующей АСУПВ оценка скорости увеличения пробега ведется для каждого вагона в отдельности, на основе данных о пробеге вагона на текущий момент и на момент предыдущего ремонта. Этот подход был реализован еще в одной из первых версий комплекса «Планирование ремонтов пассажирских вагонов», и с тех пор он не менялся, а анализ точности планов ремонта, получаемых на его основе, никогда не проводился.
Вышеизложенное позволяет заключить, что проблема выбора метода оценки скорости увеличения пробега и точности планирования ремонтов недостаточно изучена и требует активного внимания. Это определило выбор темы диссертационного исследования.
Целью работы является разработка метода оценки скорости увеличения пробега пассажирских вагонов, использующего данные по эксплуатации вагонов, накапливаемые в АСУПВ на базе системы «Экспресс-3», и позволяющего повысить точность планирования ремонтов вагонов.
Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие основные задачи:
• путем статистической обработки данных, накапливаемых в АСУПВ, выявлены факторы, влияющие на скорость увеличения пробега вагонов;
• разработан новый метод оценки скорости увеличения пробега, основанный на использовании данных, накапливаемых в АСУПВ;
• обоснован выбор метода оценки скорости увеличения пробега и разработаны рекомендации по реализация этого метода в АСУПВ.
Объектом исследования являются процедуры планирования ремонтов пассажирских вагонов, реализованные в АСУПВ.
Предмет исследования - метод оценки скорости увеличения пробега пассажирских вагонов, предназначенный для использования в АСУПВ, на базе системы «Экспресс-3».
Информационная база исследования - база данных АСУПВ по парку пассажирских вагонов, справочники межремонтных периодов, технологический процесс работы линейных предприятий.
Методологической и теоретической основой исследования послужили методы теории вероятностей, математической статистики, а также методы теории случайных процессов (в частности, теории Марковских процессов). Достоверность выводов и практических рекомендаций подкрепляется значительными объемами экспериментальных данных, подвергнутых обработке с помощью предлагаемых алгоритмов.
Наиболее существенные результаты и научная новизна диссертационной работы состоят в разработке метода оценки скорости увеличения пробега вагонов, основанного на использовании данных, накапливаемых в автоматизированной системе управления, и обеспечивающего значимое увеличение точности планирования ремонтов вагонов.
В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Предложен метод оценки точности планирования, основанный на использовании накопленных в автоматизированной системе данных, получены оценки точности используемого в настоящее время в АСУПВ алгоритма планирования ремонта.
2. С помощью методов статистического анализа найдены факторы, существенным образом влияющие на скорость увеличения пробега пассажирских вагонов.
3. Предложен метод оценки средней скорости увеличения пробега вагона, основанный на использовании модели состояний вагонов и теории Марковских случайных процессов.
4. Эмпирически доказано, что использование предложенного метода приводит к значимому повышению точности планов ремонта вагонов по сравнению с используемым в настоящее время методом.
5. Предложен способ реализации разработанного метода оценки скорости увеличения пробега вагонов в рамках АСУПВ, основанный на web-технологиях.
Теоретическая значимость исследования состоит в том, что были разработаны подходы к использованию данных, накапливаемых в автоматизированных системах, для оценки точности методов и алгоритмов прогнозирования, а также разработан новый метод оценки скорости увеличения пробега вагонов, основанный на применении моделей состояний вагонов и использующий данные, накапливаемые в АСУПВ.
Практическая значимость исследования состоит в том, что предложенный метод оценки скорости увеличения пробега вагонов при его использовании в новой версии АСУПВ на базе «Экспресс-3» обеспечит значимое повышение точности планирования ремонтов пассажирских вагонов.
Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 7-ой международной научно-практической конференции «Информационные технологии на железнодорожном транспорте» (Санкт-Петербург, 9-12 октября 2002г.); на 9-ой международной научно-практической конференции «Информационные технологии на железнодорожном транспорте» (Санкт-Петербург, 6-9 октября 2004г.); на сетевой школе работников пассажирского хозяйства ОАО «РЖД» (Экспериментальное кольцо ВНИИЖТ, г. Щербинка, ноябрь 2004г.); на 10-ой международной научно-практической конференции «Информационные технологии на железнодорожном транспорте» (Санкт-Петербург, 2005г.); на 6-ой научно-практической конференции «Безопасность движения поездов» (Москва, 26-28 октября 2005г.).
Автоматизированная система управления эксплуатацией и ремонтом парка пассажирских вагонов
Комплексный подход к решению проблемы автоматизации управления пассажирскими перевозками, реализуемый в АСУ «Экспресс» [42, 47, 51, 52, 53, 54, 83], включает в себя как задачи управления процессами обслуживания пассажиров, начиная с продажи проездных документов вплоть до окончания поездки, так и задачи управления процессами, связанными с обеспечением необходимого и достаточного количества подвижного состава и поддержке его в рабочем состоянии, удовлетворяющем требованиям безопасности. Поэтому одной из главных составляющих АСУ «Экспресс» является АСУТШ - система управления парком пассажирских вагонов, в основу которой заложен принцип интегрированного электронного документооборота на основе безбумажной технологии с использованием современных инструментальных средств. Исходя из сложившегося на железнодорожном транспорте порядка приписки вагонов к линейным предприятиям, которые несут ответственность за их техническое состояние, формирование и экипировку, большая часть документов создается именно здесь, или стекается сюда. Эти документы определяют все состояния, в которых могут находиться вагоны - быть в поездах, в отстое, запасе, в пересылках в ремонт или обратно, забракованными по рекламациям или подлежащими списанию и т. п. Такая система управления распространяется как на вагоны собственности ОАО «РЖД», так и на вагоны, собственности не ОАО «РЖД».
АСУПВ - типовая, трехуровневая интегрированная система обработки неструктурированных данных - различных по форме документов и необходимых справочных данных (расписание движения пассажирских поездов, структурных взаимодействий уровней управления на железнодорожном транспорте, а также полных данных о конструктивном устройстве вагонов, видам отказов и бракам, номенклатуре материалов и запасных частей для ремонтов и др.) [39, 63, 64]. Назначением АСУПВ является предоставление пользователям всех уровней управления в интерактивном режиме информации о техническом состоянии, использовании, дислокации парка пассажирских вагонов, а также возможности в автоматическом режиме получать необходимые справочные и отчетные данные, осуществлять планирование всех видов краткосрочного и перспективного ремонтов вагонов и проводить анализ качества выполненных ремонтов. Широкий спектр проблем, связанных с реализацией этой цели, потребовал поэтапной разработки АСУПВ. Система была разбита на функциональные подсистемы, каждая из которых решает однородный круг задач. Подсистема «Учет приписного парка пассажирских вагонов». Ориентирована для АРМ(а), установленного в вагонной группе линейного предприятия. Решает задачи: ввода и корректировки информации о поступившем вагоне с завода, с другой дороги или предприятия, взятого в аренду или прикомандированного, поставленного на обслуживание фирмой; формирования документов на командирование; формирования документов на сдачу в аренду; формирования документов на списание; формирование документов на постановку в запас; корректировки паспорта вагона по документам на модернизацию; ведения архива с историей вагона. Подсистема «Выдача отчетности о пассажирском вагонном парке». Решает задачи: формирования и выдачи форм статистической отчетности; формирования и выдачи форм оперативной отчетности; получения справок из информационно-справочной системы. Подсистема «Управление формированием пассажирских составов». Ориентирована для АРМ(а) мастера по формированию. Решает задачи: подготовки Нарядов на формирование и отправление поездов; учета пробега вагона; учета приказов на изменение расписания движения и на назначение и отмену поездов; составления суточного план-графика подготовки составов; дислокации вагонов и составов поездов на путях станции; учета отцепок вагонов от составов (по уведомлению ВУ-23, по приказу в плановый ремонт и др.). Подсистема «Планирование ремонтов пассажирских вагонов». Ориентирована для АРМ(а) пользователя, отвечающего за своевременный ремонт вагонов. Решает задачи: расчета ремфонда пассажирских вагонов по плановым видам ремонтов; расчета ремфонда пассажирских вагонов по ТО-3; планирования ремонтов вагона по плановым видам ремонтов и ТО-3; перспективного планирования плановых ремонтов и ТО-3; оперативного управления отцепкой вагонов в плановый ремонт и корректировки плана ремонта вагонов; анализа выполнения планов ремонтов и сроков нахождения вагонов в ремонте. Подсистема «Управление ремонтом и техническим обслуживанием вагонов». Ориентирована для АРМ(ов), установленных в цехах линейного предприятия, на ПТО и ВРД. Решает задачи: учета осмотра вагонов в составе и вагонов резерва; учета текущего безотцепочного ремонта вагонов; учета текущего отцепочного ремонта вагонов; учета выпуска вагонов из ремонта; учета проведения ТО-2; учета растаскивания составов для проверки автосцепок; учета ремонта и использования колесных пар; учета проведения ревизии букс на ПТО; контроля опробования тормозов составов; учета приемки вагонов после ремонта в других депо и на заводах; учета гарантийных сроков работы оборудования вагонов и отдельных узлов.
Полный многофакторный дисперсионный анализ
Проверяемая гипотеза Но заключается в том, что значение скорости увеличения пробега для всех групп наблюдений с одинаковым значением характеристик имеет одно и то же среднее значение. Альтернативная гипотеза заключается в том, что средние значения не равны. В случае, если гипотеза Но отклоняется, делается вывод, что фактор оказывает влияние на скорость увеличения пробега.
Выберем из всех имеющихся данных только данные за последний год и проведем на их основе анализ. Результаты многофакторного дисперсионного анализа влияния качественных характеристик на скорость увеличения пробега представлены в таблице 2.2 и таблице 2.3.
По данным таблицы 2.3 можно сделать вывод о том, что значимое влияние на скорость изменения пробега оказывают тип вагона и дорога приписки, так как значения рассчитанного F-отношения для этих характеристик значительно превышают табличное значение с заданными числами степеней свободы и уровнем значимости 0,05. Всего на сети 17 железных дорог, но так как по Сахалинской железной дороге практически нет данных (в связи с техническими трудностями на этой дороге и довольно маленьким приписным парком вагонов), то информация по этой дороге не рассматривалась. В дальнейшем, при появлении информации по этой дороге, она будет включена в расчет. Так как типов вагонов 9, а дорог приписки 16, то множество вагонов следовало бы разделить на 144 группы. Но такое большое количество групп использовать неудобно, поэтому, с целью сокращения их количества, был проведен сравнительный анализ средних значений скорости увеличения пробега в группах. Для такого анализа используют тесты, называемые тестами множественного сравнения; в данной работе был использован тест Duncan [88, 89, 90, 91]. Идея тестов множественного сравнения заключается в том, что сначала тестируется однородность всех средних значений на уровне у Если в результате эта проверка дает отрицательный результат, то каждая выборка из к-1 значения тестируется на уровне уы, в противном случае процедура останавливается. В общем случае, если гипотеза об однородности набора р средних значений на уровне ур отклоняется, то каждый набор из р-1 среднего значения тестируется на уровне ур_і, в противном случае набор из р средних значений считается значимо неразличимым, и ни одно из его подмножеств больше не тестируется. Различные тесты отличаются методом расчета ур. В тесте Duncan эта величина определяется следующим образом: Ур І-О-а)"-1. Различия оценивались на уровне значимости 0,05. Любые группы, которые не являются значимо различными одни от других, будут иметь одну и ту же букву в колонках группировки. Результаты теста Duncan для сочетания характеристик «тип вагона» и «дорога приписки» представлены в таблице 2.4. Группы, которые не являются значимо различными друг от друга, в колонке «Duncan группировка» таблицы 2.4 имеют одну и ту же букву. Результаты теста полностью приведены в приложении 4. В соответствии с этими результатами при дальнейших расчетах вагоны можно разделить на 13 групп, значения средней скорости увеличения между которыми значимо отличаются. Таким образом, из качественных характеристик на скорость изменения пробега влияет тип вагона и дорога приписки вагона, остальные характеристики такого влияния не оказывают. По характеристикам, которые оказывают влияние, вагоны разбиваются на 13 групп.
Оценка скорости увеличения пробега вагона путем построения регрессионных моделей для групп вагонов
Процесс эксплуатации вагонов можно рассматривать как систему, имеющую несколько состояний, в каждом из которых вагон может находиться некоторое время, после чего переходит в другое состояние. Такую систему можно описать в виде графа состояний [5, 36].
Марковские процессы [14, 19, 20, 21, 27, 31, 34, 37, 40, 46, 65] являются частным видом случайных процессов [19, 57, 61, 62]. В данной работе будут рассматриваться марковские процессы с дискретными состояниями Si,S2,....,Sn и непрерывным временем. Марковские процессы с дискретными состояниями удобно иллюстрировать с помощью так называемого графа состояний, где кружками обозначены состояния Si,S2,....,Sn системы S, а стрелками -возможные переходы из состояния в состояние.
Случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем называется Марковским, если для любого момента времени t условные вероятности всех состояний системы S в будущем (при t to) зависят только от того, в каком состоянии Sj находится система S в настоящем (при t = to), но не зависит от того, когда и каким образом она пришла в это состояние. На практике довольно редко встречаются Марковские процессы в чистом виде, но довольно часто - процессы, которые с тем или иным приближением можно считать Марковскими. Переход системы из состояния Si в Sj осуществляется под воздействием пуассоновского потока событий с интенсивностью A-ij(t). pij(t) - вероятность перехода из состояния і в состояние j за время t, где t непрерывная величина. Особое место Марковских процессов среди других классов случайных процессов обусловлено следующими обстоятельствами: для Марковских процессов хорошо разработан математический аппарат, позволяющий решать многие практические задачи; с помощью Марковских процессов можно описать поведение достаточно сложных систем. С помощью графа состояний можно описать и процесс эксплуатации вагонов. Так как количество состояний, в которых может находиться вагон конечно и процесс перехода вагона из одного состояния в другое может происходить в любой момент времени, то этот процесс следует представить как Марковский процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем. Прежде всего, нужно выяснить, по какому закону распределено время нахождения в состоянии, т.к. это будет определять, можно ли использовать описанный выше математический аппарат. После этого, можно определить стационарные вероятности нахождения в каждом состоянии. Далее, зная среднюю скорость изменения пробега вагона в каждом состоянии, можно определить и общую среднюю скорость изменения пробега. Скорость изменения пробега зависит от того, как используется вагон, т.е. какое у него состояние использования: стоит ли он в поезде, в отстое, в ожидании ремонта или в ремонте. Соответственно, когда вагон стоит в поезде, то пробег у него увеличивается (т.е. скорость увеличения пробега больше нуля), а когда в отстое, то практически не изменяется (скорость увеличения пробега равна нулю). Это представлено на графике, на примере одного вагона (рис. 3.1): Процесс использования вагона можно представить в виде модели графа состояний. Было выделено 9 состояний использования, в которых может находиться вагон, такие как: 1. отстой, технологический резерв, запас; 2. в поезде; 3. заводской ремонт; 4. ремонт в депо; 5. технический осмотр (ТО-3); 6. под жильём, служебным помещением; 7. ожидание заводского ремонта; 8. ожидание деповского ремонта; 9. ожидание ТО-3. На самом деле в технологическом процессе использования вагонов состояний больше, но некоторые из них для упрощения расчетов были объединены, так как они схожи по своим характеристикам (по временным характеристикам и по увеличению побега в этом состоянии). Например, были объединены такие состояния, как: «отстой», «технологический резерв» и «запас»; а также «под жильем» и «под складом или служебным помещением». В результате систему можно представить в виде графа состояний, показанного на рисунке (рис 3.2).
Архитектура системы и среда функционирования
Как уже было сказано выше, модель необходимо построить для всех сочетаний влияющих факторов, что максимально составляет 1 I модель Для этого необходимо программное обеспечение, часть которого уже была разработана автором в процессе работы над диссертацией. Рассмотрим основные моменты создания необходимых таблиц в базе данных и программного обеспечения для их заполнения. Для каждой из моделей необходимо рассчитать: - вероятности перехода из одного состояния в другое (ру); - среднее время нахождения в каждом из них (Т;); - средняя скорость увеличения пробега (Vj). Эти данные будут храниться в базе данных в таблицах, структура которых показана на рисунке (рис. 4.3). После этого с помощью программного модуля решается система уравнении, и находятся стационарные вероятности нахождения в каждом состоянии, а по ним, в свою очередь, - средняя скорость увеличения пробега. Рассчитанные значения записываются в таблицы, структура которых показана на рисунке (рис. 4.4). Все эти действия будет выполнять Java-программа, запускаемая периодически в пакетном режиме на сервере. Комплекс «Планирование ремонтов пассажирских вагонов» в АСУПВ будет реализован по архитектуре клиент-серверного приложения. При этом весь необходимый расчет плана ремонтов и формирование результата будет производиться на сервере, а клиент будет получать данные и отображать их в необходимом виде. Серверная часть будет реализована в рамках уже функционирующего web-приложения АСУПВ, в которое будут добавлены компоненты, отвечающие за формирование плана ремонтов. Эти компоненты буду реализованы в виде сервлетов, Java-beans, Java-классов. На диаграмме классов представлено логическое представление этих классов с основными атрибутами и методами (рис. 4.5). Порядок работы модуля для формирования плана ремонтов представлен диаграмме деятельности (рис. 4.6). Цикл по каждому вагону В главе дано краткое описание средств и методов, с помощью которых предлагается реализовать программное обеспечение комплекса планирования ремонтов пассажирских вагонов в рамках уже существующего web-приложения АСУПВ. Для реализации выбранного метода предлагается создать ряд таблиц в базе данных для хранения статистической и рассчитанной информации, а также таймерную процедуру, реализованную на языке Java, которая будет по исходным данным рассчитывать эту информацию. Представлена структура, диаграмма классов и диаграмма последовательности модуля для формирования плана ремонтов вагонов. Его алгоритм будет практически совпадать с алгоритмом, реализованным в существующем программном обеспечении, кроме части, которая отвечает за расчет даты ремонтов по пробегу.
