Введение к работе
Актуальность темы исследования. Качественно новый уровень в обеспечении безопасности функционирования систем горочной автоматизации во время эксплуатации может быть достигнут при использовании новых информационных технологий, в том числе систем поддержки принятия решений, автоматизированных информационно-планирующих и контрольно-диагностических средств, предназначенных для автоматизации технического обслуживания и ремонта горочных устройств, а также компьютерного анализа результатов работы оборудования и персонала. Особенно это актуально в настоящее время в условиях, характеризующихся серьезными кризисными явлениями в мировой экономике, и, как следствие, стремлением к экономии различных видов ресурсов.
Создание подобных систем полностью соответствует одному из основных направлений программы стратегического развития ОАО «РЖД» до 2030 года, стимулирующему разработку и внедрение инновационных технологий во все сферы деятельности железнодорожной отрасли.
В настоящее время на многих сортировочных станциях процесс расформирования составов автоматизирован. Для этой цели используются специальные программно-аппаратные комплексы, такие как «Комплексная система автоматизации управления сортировочным процессом» (КСАУ СП).
Как известно, автоматизированный процесс расформирования - формирования составов на сортировочных горках требует четкой и скоординированной работы всех участников процесса, как трудовых ресурсов: дежурного по горке, горочных операторов, старшего электромеханика, электромехаников, начальника станции, начальника горки и т.д. (в дальнейшем, именуемых как лица, принимающие решения - ЛПР), так и программно-аппаратных ресурсов: постовых и напольных устройств сортировочной горки.
Можно выделить некоторые специфические особенности процесса принятия решений: острый дефицит времени на оценку ситуации и принятие решения, высокая степень неопределенности оперативно-технологических ситуаций и исходных данных, многофакторный характер задачи.
Все выше сказанное обуславливает актуальность создания специальной системы для мониторинга и многофакторного анализа работы сортировочной горки на основе данных автоматически поступающих из подсистем горочного комплекса; поддержки процессов принятия решений по функциональному и стратегическому управлению технологическим процессом работы сортировочной горки за счет использования новых информационных технологий, обеспечивающих оперативное предоставление сводных агрегированных показателей работы, необходимых для принятия оперативного и взвешенного решения.
Степень разработанности проблемы. Проблемы горочной автоматизации подробно исследованы Ю. Боровковым, И. Долгим, В. Иванченко,
А. Савицким, Ю. Самойленко, А. Сепетым, Е. Тишкиным, А. Федорчуком,
Н. Фонаревым, В. Шелухиным и др.
Вопросы разработки математического, информационного, алгоритмического обеспечения автоматизированных систем управления освещены в работах А. Воронова, А. Горелика, В. Иванченко, Л. Канторовича, М. Королева, И. Лакина, Н. Лябаха, Т. Соколова, В. Финаева, Д. Швалова и др.
Различные фундаментальные и прикладные аспекты интеллектуальных систем управления нашли отражение в работах таких ученых как Н. Винер,
В. Глушков, А. Гуда, Д. Дубровский, С. Ковалев, А. Ляпунов, М. Минский,
Д. Поспелов, Ф. Розенблатт, В. Тарасов, А. Шабельников и др.
Вопросы применения математического инструментария теории нечетких множеств и регрессионного анализа как для решения общих задач, так и для управления транспортными процессами рассмотрены в работах Р. Беллмана,
С. Воробьева, Л. Заде, А. Кофмана, А. Муравского и др.
Исследованием процесса проектирования и реализации систем поддержки принятия решений занимались Б. Инмон, Р. Кимболл, Э. Кодд, О. Ларичев,
А. Петровский, В. Сачко, В. Уманский и др.
Вместе с тем, в настоящее время отсутствует единая совокупность методов построения систем поддержки принятия решений (СППР) в условиях автоматизированной сортировочной горки, и многие вопросы, имеющие высокую актуальность и заслуживающие самого пристального внимания, раскрыты не полностью.
Помимо этого, различные прикладные задачи, возникающие в процессе разработки подобной системы, требуют адаптации имеющегося теоретического и методического инструментария и применения формализованных процедур моделирования и принятия решений. Эти моменты и определили цели и задачи исследования.
Цели и задачи исследования. Разработка средств поддержки принятия решений оперативно-диспетчерским и эксплуатационным персоналом сортировочной горки по функциональному и стратегическому управлению технологическим процессом работы сортировочной горки, систематизация и адаптация алгоритмических и математических методов для решения прикладных задач в процессе проектирования и построения системы поддержки принятия решений.
В соответствии с данной целью были поставлены следующие теоретические и практические задачи исследования.
-
Характеристика объекта автоматизации с целью выявления проблем в процессе принятия решений диспетчерским и эксплуатационным персоналом автоматизированной сортировочной горки. Выявление объективных предпосылок к созданию АСУ поддержки принятия решений.
-
Анализ и систематизация существующих подходов к построению систем поддержки принятия решений на транспорте. Поиск оптимальной структуры и технологий построения СППР.
-
Систематизация и адаптация алгоритмических и математических методов исследования процесса принятия решений персоналом автоматизированной сортировочной горки.
-
Разработка и проектирование АСУ поддержки принятия решений на основе сформированного математического, алгоритмического и информационного обеспечения.
-
Внедрение разработанных предложений и методик в решение задач, возникающих в процессе принятия решений на автоматизированных сортировочных горках сети.
Объектом исследования являются системы поддержки принятия решений для персонала организационно-технологических объектов железнодорожного транспорта, к которым относится автоматизированная сортировочная горка.
Предмет исследования – алгоритмические, математические методы и механизмы поддержки принятия решений, информационные технологии и технические средства построения систем поддержки принятия решений.
Соответствующие пункты паспорта специальности:
п. 9. Методы эффективной организации и ведения специализированного информационного и программного обеспечения АСУТП, АСУП, АСТПП и др., включая базы и банки данных и методы их оптимизации;
п. 15. Теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.).
Теоретико-методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных авторов в области проектирования и построения систем поддержки принятия решений, современные концепции управления активными системами, а также работы в области моделирования технологических процессов и теории нечетких множеств. При разработке автоматизированной системы управления применялись современные методологии проектирования и средства разработки программного обеспечения.
Концепция диссертационного исследования исходит из того, что в современных условиях политика всеобъемлющего внедрения инновационных технологий в отрасли повлечет за собой потребность в системах поддержки принятия решений, реализующих принципы интеллектуального функционирования сортировочного процесса. В связи с этим необходим теоретико-прикладной аппарат, способный оказать помощь в принятии решений управленческому персоналу автоматизированной сортировочной горки. Суть предлагаемого подхода состоит в использовании методов регрессионного моделирования, аппарата нечеткой логики и теории адаптивных систем для анализа сортировочного процесса в рамках разрабатываемой СППР.
Положения диссертации, выносимые на защиту:
-
В условиях автоматизированной сортировочной горки для принятия эффективных и обоснованных решений оперативно-диспетчерскому и эксплуатационному персоналу требуется провести анализ большого количества статистических данных. Вследствие ограничений систем учета и контроля необходимую выборку не всегда можно представить в удобном для ЛПР виде, а длительность проведения данного анализа может превысить длительность управляемого процесса. Решением данной проблемы является создание специальной системы поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала сортировочной горки, использующей современную программную и аппаратную платформу, эффективный математический аппарат для проведения анализа и прогнозирования изменений состояния горочного оборудования.
-
Разрабатываемая система поддержки принятия решений должна состоять из следующих подсистем: подсистемы сбора и предварительной обработки информации, подсистемы статистического и интеллектуального анализа, подсистемы технического обслуживания и ремонта. Подсистема сбора и предварительной обработки информации получает данные из различных источников информации, в том числе из подсистем комплекса автоматизации сортировочной горки, и выполняет загрузку подготовленных данных в консолидированное хранилище данных СППР. Подсистема статистического и интеллектуального анализа позволяет пользователям проводить различные виды анализа процесса функционирования, как отдельных устройств, так и сортировочной горки в целом. Подсистема технического обслуживания и ремонта реализует возможности по оптимизации и мониторингу процесса выполнения работ по техническому обслуживанию и ремонту горочного оборудования.
-
В процессе моделирования сложных объектов следует уделять пристальное внимание этапу выбора модели. В условиях автоматизированной сортировочной горки можно выделить следующие цели моделирования: выявление и анализ физической природы исследуемого технологического процесса, анализ параметров функционирования объекта с целью построения прогноза и анализ с целью формирования управленческого воздействия.
-
Для формирования оптимального плана работ по техническому обслуживанию и ремонту следует использовать теорию нечетких множеств, так как в современных системах автоматизации и управления на железнодорожном транспорте ключевое значение имеют не только точные, математические обоснованные данные, но и модели, содержащие качественную информацию, которая включает многолетний опыт эксплуатации и важные сведения о данной области знаний.
-
Сложность задач, решаемых системами поддержки принятия решений на автоматизированной сортировочной горке, требует придания алгоритмам и методам идентификации состояния объектов, а также процедурам принятия решений интеллектуальности, которая обеспечит извлечение из данных и практическое применение необходимых знаний.
Научная новизна. Научную новизну диссертационного исследования составляют следующие результаты:
-
Разработана структура системы поддержки принятия решений, обеспечивающая проведение оперативного качественного и количественного анализа информации, требуемой для помощи в решении сложных проблем персоналом автоматизированной сортировочной горки.
-
Усовершенствована полезная модель СППР КДК СУ, с использованием концепции «интеллектуального функционирования» системы, путем добавления нового блока, реализующего возможность коррекции управляющего сигнала по результатам анализа выходных данных системы.
-
Проведена адаптация математического аппарата моделирования на основе регрессионного анализа и теории нечетких множеств с учетом особенностей технологического процесса автоматизированной сортировочной горки для решения задач прогнозирования изменений показателей функционирования оборудования и формирования оптимального плана выполнения работ по техническому обслуживанию и ремонту горочных устройств.
-
Разработаны структура и средства визуализации контролируемых параметров оборудования и показателей работы персонала и функционирования сортировочной горки в целом.
-
На основе принципов, методов и алгоритмов, изложенных в диссертационном исследовании, разработано консолидированное хранилище данных системы поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала автоматизированной сортировочной горки.
Теоретическая ценность диссертационного исследования определяется направленностью его результатов на развитие и совершенствование принципов, методов и алгоритмов построения эффективной СППР для персонала автоматизированной сортировочной горки, что полностью отвечает выбранному направлению инновационного развития железнодорожной отрасли. Основные положения работы могут быть использованы при проектировании и разработке различных АСУ, в том числе и не содержащих механизмы поддержки принятия решений.
Практическая значимость. Практическую значимость диссертационного исследования составляют следующие результаты:
-
Разработана система поддержки принятия решений, позволяющая:
- повысить качество принимаемых управленческих решений за счет использования современных технологий, обеспечивающих оперативное получение и наглядное представление всего необходимого объема информации об управляемом объекте;
- пользователям, не имеющим глубоких знаний в статистике, применять современный математический аппарат для проведения анализа и построения прогноза развития ситуации.
-
Выполнены проектирование и разработка программного продукта «Система поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала автоматизированной сортировочной горки» в Ростовском филиале ОАО НИИАС. Внедрение данной системы осуществляется в настоящее время на сортировочных горках всей сети в составе «Комплекса контроля и диагностики станционных устройств зоны ГАЦ с рабочим местом горочного электромеханика АРМ ШН СГ» (КДК СУ ГАЦ).
Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационного исследования были внедрены при реализации программного продукта «Система поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского и эксплуатационного персонала автоматизированной сортировочной горки» РостФ НИИАС. Данная система в настоящий момент внедрена на следующих станциях: Бекасово-Сортировочное Московской ж.д., Красноярск-Восточный Красноярской ж.д., Санкт-Петербург-Московский-Сортировочный Октябрьской ж.д., Новая Еловка Красноярской ж.д., Иркутск-четный Восточно-Сибирской ж.д., Инская-нечетная Восточно-Сибирской ж.д., Московка Западно-Сибирской ж.д. Результаты диссертационного исследования используются в работе Научно-исследовательской части РГУПС. Использование результатов подтверждено соответствующими актами. Работа выполнена при поддержке РФФИ, проекты № 09-07-00192 и № 10-01-00058. Также по результатам исследования получено 2 авторских свидетельства и 1 патент на полезную модель.
Апробация результатов исследования. Результаты и основные положения диссертационной работы докладывались на Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт 2005» (г. Ростов-на-Дону, 2005 г.), Седьмой Международной научно-практической конференции «Телекоммуникационные, информационные и логистические технологии на транспорте» «ТелекомТранс – 2010» (г. Ростов-на-Дону, 2010 г.), Международной научно-практической конференции «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте '2010» (г. Одесса, 2010 г.). Основные положения диссертации опубликованы в 13 работах, общим объемом 3,08 п.л., в том числе 2,00 п.л. лично автором.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения, списка литературных источников, а также актов реализации результатов диссертационной работы. Общий объем диссертации составляет 190 стр., включая 42 рисунка, 8 таблиц, список литературы из 118 наименований, приложения и акты реализации.
