Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния вопроса исследования. формирование цели и задач исследования 8
1.1. Обзор отечественного и зарубежного опыта развития и использования транспортно-телематических систем на пассажирском транспорте 8
1.2. Анализ структуры информационного обеспечения современных автоматизированных спутниковых радионавигационных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом 22
1.3. Обзор существующих научных подходов и методов информационного обеспечения технологических процессов м аршру тизированного транспорта 32
1.4. Формулировка цели и задач исследования. Выводы по первой главе 40
2. Теоретические исследования 45
2.1. Классификация теоретических подходов к сбору и обработке информации, поступающей в транспортно-телематическую систему диспетчерского управления пассажирскими перевозками. Формулировка научной гипотезы 45
2.2. Математическое описание основных принципов информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом 56
2.3. Разработка непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта на основе использования средств транспортной телематики и спутниковой навигации 68
2.4. Разработка теоретического аппарата сравнительной оценки показателей качества информационного обеспечения
автоматизированных систем диспетчерского управления 77
Выводы по второй главе 86
3. Экспериментальные исследования 87
3.1. Разработка методики экспериментальных исследований 87
3.2. Описание объекта экспериментального исследования 95
3.3. Проведение экспериментальных исследований по сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления, построенных на основе релейной и импульсной моделей 101
3.4. Выводы по третьей главе 109
4. Анализ результатов проведенных исследований и разработка практических рекомендаций 110
4.1. Разработка методики формирования исходной информации в диспетчерской системе, построенной на основе использования непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта 110
4.2. Решение задачи по использованию непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта для информационного обеспечения процессов оперативного диспетчерского управления 115
4.3. Разработка рекомендаций по практическому применению непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта
в подсистеме информирования пассажиров 130
4.4. Оценка показателей экономической эффективности и социальной значимости мероприятий по повышению качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем диспетчерского управления пассажирским транспортом 135
4.5. Выводы по четвертой главе 143
Основные выводы и результаты работы 144
Литература 146
- Анализ структуры информационного обеспечения современных автоматизированных спутниковых радионавигационных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом
- Математическое описание основных принципов информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом
- Проведение экспериментальных исследований по сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления, построенных на основе релейной и импульсной моделей
- Решение задачи по использованию непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта для информационного обеспечения процессов оперативного диспетчерского управления
Введение к работе
Актуальность работы
В современных условиях в период бурного научно-технического прогресса особое внимание уделяется проблеме, безопасной работы промышленных объектов. Особенно остро эта проблема стоит для таких высокотехнологичных объектов, как атомные электростанции (АЭС).
Одной из главных причин нарушения нормальной работы АЭС являются медленные во времени процессы, вызванные природными и техногенными факторами, влияющие на деформации грунтовых оснований площадок АЭС, что может приводить к возникновению аварийных ситуаций. Поэтому важной задачей для обеспечения надежной эксплуатации АЭС является системный анализ, обработка и прогноз деформаций грунтовых оснований площадок станций на ближайшие годы.
Кроме того, экспериментально установлено, что даже в сейсмически спокойных районах (средней полосы России и среднего Урала) деформации грунтовых оснований главных корпусов АЭС достигают реально ощутимых размеров и даже порого-критических пределов. А это в свою очередь приводит к необходимости постоянного наблюдения, изучения и прогнозирования поведения деформаций.
В настоящее время контроль за деформациями грунтовых оснований промышленных объектов наиболее эффективно осуществляется при помощи геодинамического мониторинга, организованного на базе измерений специальными наблюдательными пунктами (реперами). Сети таких геодинамических наблюдательных пунктов имеются на всех АЭС России.
В результате регулярных геодинамических наблюдений на промышленных объектах получаются большие массивы экспериментальных данных, которые необходимо системно анализировать и обрабатывать с целью определения деформаций грунтовых оснований площадок. До последнего времени при обработке результатов геодинамических наблюдений рассматривались временные зависимости показаний каждого установленного на объекте репера в отдельности. Из анализа совокупности таких зависимостей делали вывод о деформациях грунтового основания площадки объекта. При этом не проводился анализ совокупности геодинамических наблюдений на объекте, выполненных в одном цикле наблюдений. Также недостаточно изучено влияние различных факторов
влияния на показания глубинных реперов. По этим причинам не использовалась перспективная возможность установления зависимостей между результатами геодинамических наблюдений в пространстве для каждого цикла наблюдений от параметров природно-техногенных факторов, что, в конечном итоге, позволяет с большей точностью решать задачу прогноза, снижения риска и уменьшения последствий геодинамических катастроф природного и техногенного характера.
Поэтому разработка моделей и методов обработки данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов с использованием результатов геодинамического мониторинга, устраняющих недостатки существующих методов обработки и анализа, является, безусловно, актуальной научной и практической задачей.
Большой вклад в исследование проблем деформаций оснований промышленных объектов, а также обработки данных и управления внесли видные российские и зарубежные ученые такие, как А.А. Лопанчук, В.В. Веселов, Н.И. Федунец, Л.А. Молоков, Я.С. Яцкив, Л.А. Бахвалов, А.А. Карлсон, Д.К. Потресов, В.К. Панкрушин, Р.Е. Кузин, ВА.Горбатов, Е.А. Васильев, Г.Ф. Филаретов, А.Н. Сотников, Л.П. Рябов, П.И. Брайт, М.И. Любов и др.
Цель данного научного исследования заключается в разработке нового подхода к обработке геодинамических наблюдений и прогнозированию деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов, основанного на анализе совокупности данных геодинамического мониторинга.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:
анализ проблемы деформаций оснований промышленных объектов и определение значимых природных и техногенных факторов, влияющих на деформации грунтовых оснований площадок;
исследование структуры взаимосвязей между природно-техногенными воздействиями и значениями вертикальных и горизонтальных деформаций;
разработка методик определения деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов на основе результатов геодинамического мониторинга;
разработка модели прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта с учетом влияния природно-техногенных факторов и взаимосвязей между ними;
разработка инструментальных средств для обработки геодинамических данных и прогнозирования деформаций грунтовых оснований площадок;
обоснование эффективности разработанного подхода на основе моделирования вариантов процесса деформации грунтовых оснований площадок промышленных объектов и дальнейшего прогнозирования общего сдвига площадки.
Идея работы заключается в повышении точности прогноза деформаций грунтовых оснований площадок промышленных объектов на основе исследования их зависимостей от природных и техногенных факторов, а также взаимосвязей между ними.
Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:
-
Выявлен ряд природных и техногенных факторов, оказывающих значимое влияние на деформации грунтовых оснований площадки промышленного объекта, которые до настоящего времени не принимались во внимание при формировании прогноза деформаций фунтовых оснований.
-
Разработан новый подход к обработке геодинамических данных, включающий в себя новые методики, модели и методы, учитывающие особенности расположения наблюдательных пунктов и позволяющие в отличие от существующих анализировать динамику совокупности показаний, полученных в одном цикле наблюдений.
-
Разработан алгоритм обработки геодинамических данных и прогнозирования общего сдвига площадки, позволяющий впервые определить деформации линейных и площадных объектов в горизонтальном и вертикальном направлениях и получить прогноз вероятной ситуации для своевременного вмешательства эксплуатационных служб промышленного объекта.
-
Разработана нейросетевая модель прогнозирования общего сдвига площадки промышленного объекта, позволяющая повысить точность прогноза на основе параметров природно-техногенных факторов.
Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов нечётких множеств, статистического анализа,
теории многофакторной оптимизации, численного анализа, теории нейронных сетей, компьютерного моделирования, а также положительными результатами экспериментального моделирования разработанного пакета прикладных программ и внедрением его на ряде атомных предприятий России.
Научная значимость диссертации состоит в разработке нового подхода к обработке данных геодинамического мониторинга, позволяющего анализировать динамику совокупности наблюдений за деформациями фунтовых оснований площадок промышленных объектов, а также прогнозировать общий сдвиг площадки с учетом выявленных природно-техногенных факторов, не учитывавшихся ранее.
Практическая значимость диссертации состоит в разработке 111111 «MicroDeformAPS», позволяющего осуществлять обработку больших массивов геодинамических данных, полученных на площадке промышленного объекта, в виде оформляющих геометрических фигур, а также прогнозировать на базе разработанной нейросетевой модели общий сдвиг площадки.
Реализация и внедрение результатов. Разработанный ППП «MicroDeformAPS» внедрен на Ростовской и Калининской АЭС. Разработанные модели и методы обработки данных используются в учебном процессе для подготовки специалистов и магистров по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника» специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГГУ, включены в разделы дисциплин «Нейросетевые технологии в управлении» и «Теория принятий решений» по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника.
Апробация работы. Основные результаты диссертации и ее отдельные положения докладывались на семинарах кафедры АСУ МГГУ и международных симпозиумах «Неделя горняка» (2006 - 2008 гг., Москва).
Публикации. По теме диссертации опубликованы 3 научные работы.
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы из 167 наименований, содержит 22 таблицы и 36 рисунков.
Анализ структуры информационного обеспечения современных автоматизированных спутниковых радионавигационных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом
Необходимо отметить важность передачи оперативной и достоверной информации от подвижных единиц в диспетчерский пункт при реализации функции управления транспортными средствами в режиме реального времени для повышения эффективности управления перевозочным процессом.
3. Обработка информации, полученной от транспортных средств. Информация от транспортных средств, полученная диспетчерским пунктом по различным каналам данных, обрабатывается с помощью специализированного программного обеспечения.
4. Формирование выходных данных, управляющих воздействий (обратная связь). Формирование выходных данных позволяет анализировать выполненную транспортную работу за определенный период времени.
В общем случае автоматизированная система диспетчерского управления может быть охарактеризована наличием элементов информационного обеспечения (рис. 1.6), включающих:
а) программно-технологические элементы: - модуль формирования и корректировки нормативно-справочной информации, - база данных, - модуль формирования и корректировки информации о перегонах, - модуль формирования и корректировки информации о маршрутах, - модуль печати вторичных документов;
б) информационные массивы: - нормативно-справочная информация (контрольные пункты, расписание движения ТС), - паспорта маршрутов, - маршрутные расписания, - исходная информация для основных автоматизированных рабочих мест системы: технолога, аналитика, диспетчера, - выходные формы (расписания для водителей, остановочные расписания, показатели выполненной работы на маршрутах). Обозначения: - Программно-технологические элементы ] ] - Информационные массивы
Структура информационного обеспечения автоматизированного диспетчерского управления пассажирским транспортом
Информационное обеспечение представляет собой основанную на единых принципах многоуровневую иерархическую структуру, включающую обработку данных на следующих объектах управления: на борту транспортного средства; в зональном диспетчерском центре; в транспортном предприятии; В ЦДС.
В состав информационного обеспечения АСДУ входит следующий минимальный набор информационных массивов нормативно-справочной информации (НСИ): перечень маршрутов парков, обслуживаемых системой (городских и пригородных); эксплуатационные нормативы маршрутов; маршрутные расписания.
Основным функциональным блоком программного обеспечения АСДУ [21], который входит в состав программного обеспечения диспетчерского пункта (рис. 1.7) является подсистема «Автоматизированный учет, контроль и анализ маршрутизированного движения», взаимодействующая с подсистемами «Оперативное планирование перевозок», «Формирование и выдача отчетных данных об исполненном движении» и подсистемой администрирования баз данных диспетчерской системы.
В подсистеме «Автоматизированный учет, контроль и анализ маршрутизированного движения» реализуются следующие функции:
а) Учет и контроль выпуска подвижного состава на маршрутную сеть, включая задачи: регистрация выезда ТС из парка; формирование в автоматизированном режиме сообщений обо всех нарушениях на выпуске; ввод корректирующей информации по фактическим данным о выпуске подвижного состава на линию в режиме реального времени; формирование и вывод оперативных справок о состоянии процессов выпуска;
б) Учет и контроль открытия движения, начала работы подвижного состава на линии, включая задачи: регистрация фактического времени открытия движения на маршрутах, начала работы транспортных средств; формирование в автоматизированном режиме сообщений обо всех нарушениях при открытии движения, нарушениях при отправлении в первый рейс;
в) Учет и контроль движения подвижного состава на маршрутах, включая задачи: - определение местоположения ТС; - регистрация прохождения ТС контрольных пунктов, учет выполнения рейсов; - установление отклонений ТС от трассы маршрута и от расписания движения; - регистрация сходов, простоев, возвратов и т.д.; - мониторинг интервалов движения транспортных средств на маршрутах; - формирование в автоматизированном режиме сообщений и вывод оперативных справок о всех нарушениях при движении по маршруту; - прием и обработка сообщений от водителей, в т.ч. запросов на связь, сигналов бедствия; - отображение местоположения и движения транспортных средств на маршрутной сети с помощью электронных карт или схем; - мониторинг интервалов движения транспортных средств на маршрутах с графическим отображением интервалов движения; - отображение на мониторе в специальных окнах информации о грубых нарушениях движения (невыход, уход с траектории маршрута, сход, выход вне наряда и др.);
г) Учет и контроль времени завершения транспортной работы на линии, включая задачи: - автоматическая регистрация времени завершения транспортной работы на линии каждым транспортным средством; - регистрация брака; - формирование в автоматизированном режиме сообщений о несвоевременном завершении транспортной работы.
Математическое описание основных принципов информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления пассажирским транспортом
С точки зрения транспортно-телематических систем, реализующих принципы релейной модели сбора и обработки данных, статическая характеристика системы строится по характеристикам ее звеньев, исходя из их логического соединения, определяемого общей логической структурной схемой [133]. Для каждого из дискретных значений (навигационных данных) определяется соответствующее значение выходной величины Уц первого контрольного пункта (КП), по последнему значению находится значение выходной величины У2, следующего КП и т.д. до получения значения выходной величины диспетчерского управления У}.
В ряде случаев ординаты искомой зависимости Г от X определяются как сумма ординат характеристик отдельных перегонов между КП, т.е.
В результате, с точки зрения обработки информации в TTC, составляется структурная схема, состоящая из непрерывной части и логического элемента «релейного» типа с внешним воздействием, приложенным в произвольной (неизвестной) точке внутри перегона между контрольными пунктами, которые не обрабатываются системой, так как информация поступает и обрабатывается только при прибытии транспортного средства на контрольный пункт (см. рис. 2.1 - раздел. 2.1).
При этом, при наличии в зоне перегона стационарного случайного воздействия, внешнего, относящегося к условиям движения пассажирского транспортаХ( — гпх + установившаяся реакция на выходе перегона тоже представляет собой стационарный случайный «сигнал»: Y(t) = ту + Y(t), который поступает в информационном пакете, но интерпретируется диспетчерской системой только «постфактум».
В случае, «псевдоимпульсной» модели обработки данных, задача оптимизации в данном случае может быть сведена к поиску минимума отклонений представлений TTC о значениях времени и характеристиках местоположения транспортного средства от фактических (по времени и местоположению) параметров движения (см. рис. 2.2 — раздел. 2.1). Математически, оптимизация сводится к задаче статистической линеаризации и заключается в том, чтобы найти линейное звено, дающее при том же входном «сигнале» X(t) (получаемая системой навигационная информация между КП) выходной сигнал (обрабатываемая системой навигационная информация на КП) с достаточной точностью приближающийся к значению Y(t), обрабатываемому автоматизированной диспетчерской системой и выдаваемому диспетчеру для последующего принятия решения: Y3(t) = туэ + Y3(t) = кс0тх + kclX(t) , (2.2) где кс0 и кс1 - коэффициенты статической линеаризации (для математического ожидания и для центрированной случайной составляющей соответственно).
Уравнение (2.2) определяется по условию минимума среднеквадратичного отклонения Y-j(t) от Y(t) и условию сохранения неизменным среднего значения и дисперсии выходного «сигнала», т.е. исходя из равенств: mYD = mY ] Таким образом, из равенств (2.3) следует: ту m, (z5) Для нормального закона функция распределения плотности вероятно (Х-тх)2 сгх сти rz— имеем выражение (Jх V 2ж 1 ке1=±. (2.6) \(p2{X)p(X)dX -m; Из выражений (2.4) и (2.6) видно, что в рамках функционирования TTC, реализующих рассматриваемые принципы обработки данных, базовые коэффициенты {ксд и кс{) однозначно определяются статической характеристикой Y = (р(Х) и законом распределения р(Х) входной величины.
Перейдем к формализованному описанию вышеизложенного.
Поскольку диспетчерское управление осуществляется в случае существенных задержек по отношению к движению, запланированному расписанием - сбоев в движении, то основной целью построения математической вероятностной модели АСДУ должно явиться описание сбоев в движении, которые необходимо учитывать при принятии решений.
Вероятностная модель необходима для корректного переноса свойств, установленных по результатам анализа конкретной выборки на всю генеральную совокупность. Чтобы перенести выводы с выборки на более обширную совокупность, необходимы те или иные предположения о связи выборочных характеристик с характеристиками этой более обширной совокупности. Эти предположения основаны на соответствующей вероятностной модели.
Наиболее универсальный способ описания случайных величин заключается в отыскании их интегральных или дифференциальных функций распределения. Речь идет не о поиске каких-то новых распределений, а: о выборе наиболее приемлемого семейства распределений из используемых в статистике (нормального, логарифмически нормального, экспоненциального, Вейбулла - Гнеденко, Гамма и т.д.); об обосновании как теоретическом, так и путем статистической обработки экспериментальных данных (рассмотрено в главе 3), гипотезы о том, что генеральная совокупность относится к этому семейству; о вычислении параметров распределения генеральной совокупности на основе статистической обработки экспериментальных данных.
Проведение экспериментальных исследований по сравнительной оценке качества информационного обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления, построенных на основе релейной и импульсной моделей
В первом случае условием попадания навигационной отметки в область действия контрольного пункта служит следующее выражение: V(tf,c„ -HfMl + (Dm - DfM] R, (3.1} где: Нкп - географическая широта центра области действия КП; Дш географическая долгота центра области действия КП; Н - географическая широта поступившей навигационной отметки; D — географическая долгота поступившей навигационной отметки; Mh — масштаб, равный количеству километров в одном градусе широты; Md - масштаб, равный количеству километров в одном градусе долготы. Во втором случае условием попадания навигационной отметки в область действия контрольного пункта служит следующее выражение: D D D Н Н Н юз — — - св х 1 юз — 1 ± — 11 св (3.2) где: Нюз - географическая широта юго-западного угла области действия КП; DI03 — географическая долгота юго-западного угла области действия КП; Нсв- географическая широта северо-восточного угла области действия КП; Dcn — географическая долгота северо-восточного угла области действия КП;
Первая навигационная отметка, координаты которой попали в область действия контрольного пункта, сигнализирует о прибытие транспортного средства на контрольный пункт. Последующие навигационные отметки, попавшие в область действия контрольного пункта, сигнализируют о нахождение транспортного средства на контрольном пункте. Последняя навигационная отметка, попавшая в область действия контрольного пункта, сигнализирует об отправлении транспортного средства с контрольного пункта.
В результате обработки навигационных данных на данном этапе формируется таблица, содержащая информацию о фактическом времени прибытия и отправления транспортных средств с контрольных пунктов.
Этап 2. Сопоставление фактического и планового времени прохождения контрольных пунктов.
Каждое транспортные средства двигается по расписанию того выхода, на который его поставили при формировании наряда накануне или оперативно в течение дня. В системе расписание представляет собой перечень остановок, выбранных в качестве контрольных пунктов, с указанием временами, в которое необходимо их пройти. Задачей данного этапа обработки данных является соотнесение информации о фактическом времени прохождения контрольных пунктов с конкретными строчками в расписании.
Данный процесс можно разделить на два шага (рис. 3.3): а) Определение начала для последовательной логической привязки КП; б) Последовательная логическая привязка КП .
За основу берется первая фактическая отметка прохождения контрольного пункта. В маршрутном расписании ищется ближайшая плановая отметка, соответствующая данному фактическому времени. При этом формируется логическая связь первой плановой и фактической отметки. Эта связь является началом цепочки привязки. Далее начинается процесс последовательной логической привязки.
Для выполнения последовательной логической привязки КП представим цепочку плановых отметок маршрутного расписания и цепочку фактических отметок прохождения контрольных пунктов, как две независимых последовательности. Назначим связь первой фактической и плановой отметки в качестве начала для последовательной логической привязки КП. Двигаясь далее по цепочке плановых и фактических отметок, осуществляем логическую «связку» времен соответствующих отметок.
При наличии надежного канала поступления навигационных данных, «связка» последовательности отметок по отдельному транспортному средству начинается при выезде его из парка в начале первой смены и заканчивается при заезде ТС в парк в конце последней смены.
В случае возникновения перебоев в поступлении навигационной информации, логическая последовательность привязки может разорваться. Например, в случае заезда транспортного средства в область слабого приема сигнала, навигационно-связной блок временно не имеет возможность передать информацию о прохождении контрольного пункта, расположенного в этой зоне. Следовательно, очередной плановой отметки маршрутного расписания не будет соответствовать фактическая отметка прохождения контрольного пункта. Подобная ситуация приводит к разрыву логической последовательности привязки и прекращению работы алгоритма (рис.3.3).
Автоматизированная радионавигационная система диспетчерского управления АСУ «Навигация» действует на основе «псевдоимпульсной» модели сбора и обработки информации. В рамках решения задач исследования, отдельные модули данной системы были доработаны автором для реализации импульсной модели сбора и обработки информации. В результате был сформирован общий алгоритм обработки навигационной информации, представленный на рис. 3.4.
Алгоритмы функционирования блоков, действующих на основе импульсной модели сбора и обработки информации, будут подробно рассмотрены и описаны в разделе 4.2.
На основании таблицы, где сопоставлено фактическое и плановое время прохождения контрольных пунктов маршрута (далее — «Мониторинговая таблица»), проведём статистическую обработку исполненного движения, для последующей классификация маршрутов с точки зрения регулярности движения на них транспортных средств. Это позволит выявить маршруты с различными условиями движения и сравнить качество информационного обеспечения при использовании релейной и импульсной моделей сбора и обработки информации.
Решение задачи по использованию непрерывной математической модели процесса движения транспортного средства по маршруту пассажирского транспорта для информационного обеспечения процессов оперативного диспетчерского управления
Для определения значения планового интервала для любого отрезка НММ в любой момент времени, необходимо построить таблицу планового прохождения данного отрезка всеми выходами в порядке их следования по маршруту за отчетный период.
Обозначим (у) - плановое время прохождения ]-м транспортным средством -го отрезка НММ. Тогда плановый интервал, формируемый ]-м транспортным средством на -м отрезке НММ, можно вычислить по формуле: 4(У) п (о) Тд(,и). (4.15) где: \ изменяется в диапазоне 1..п; ] изменяется в диапазоне 2,.ш; п - количество отрезков НММ на маршруте; т - общее плановое количество прохождений пассажирскими транспортными средствами данного маршрута -го отрезка НММ.
По результатам теоретических и экспериментальных исследований, для максимально эффективного использования всей полноты информационного обеспечения, предоставляемого импульсной моделью сбора и обработки навигационной информации, автором были модернизированы автоматизированные рабочие места диспетчера и старшего диспетчера в системе АСУ «Навигация».
В частности были разработаны и внедрены дополнительные программные модули, позволяющие в удобном графическом виде отображать текущее состояние всех транспортных средств на маршруте движения. На каждом рабочем месте диспетчера на основе использования второго экрана обеспечено непрерывное графическое отображение фактических интервалов движения транспортных средств на контролируемых маршрутах, выполненное в виде мнемосхемы движения (рис. 4.12).
Каждый контролируемый маршрут представлен на мнемосхеме овалом, верхняя половина которого отображает ситуацию на прямом рейсе, а нижняя на обратном. Конечные пункты А и Б представлены точками на овале в местах пересечения воображаемой горизонтальной оси симметрии с овалом. Слева — пункт А, справа - пункт Б. Также предусмотрено отображение точек КП с названиями остановок.
Транспортные средства, выполняющие рейс на момент отображения, представлены на экране направленными прямоугольниками, в которых указан номер выхода. Данные значки размещаются на верхней половине овала при выполнении транспортным средством прямого рейса и на нижней половине овала при выполнении транспортным средством обратного рейса.
Позиция каждого значка транспортного средства на овале определяется удаленностью от начальной точки (соответственно п. А или п. Б) пропорционально реальному местоположению на маршруте на момент отображения.
Если транспортное средство на момент отображения находится на конечной остановке, то значок транспортного средства располагается не на овале, а слева от точки А или справа от точки Б соответственно.
Если транспортное средство, работающее по наряду на маршруте, на момент отображения выполняет нулевой рейс из парка на начальную точку маршрута или в парк от конечной точки маршрута, то позиция прямоугольника располагается не на овале, а слева вверху от точки А или справа вверху от точки Б соответственно в зависимости от пункта прибытия.
Один раз в минуту система пересчитывает местоположение транспортных средств, при поступлении новых навигационных данных. Для транспортных средств, работающих на маршруте, также пересчитывается рабочий интервал.
Для удобства по обнаружению «проблемных» мест на маршруте, отклонение текущего состояния движения на маршруте от плановых показателей отображается в графическом виде. В частности, рабочие интервалы отображаются отрезками овала между значками транспортных средств, а их величина указана на выносных табличках. В зависимости от отклонения фактического интервала движения от плановых значения, отрезки овала принимают один из трех цветов [88,90]: - зеленый (интервал 100% плана +/- 25% планового интервала); - желтый (интервал приближается к увеличенному: от 125% до 175% планового интервала); - красный (увеличенный интервал: 175% и более от планового интервала).
При изменении интервала в указанных пределах цвет может меняться плавно, принимая соответствующий оттенок.
Признаком возникновения фактического отклонения времени движения транспортных средств по маршруту от планового расписания является цвет значка транспортного средства: красный для ТС, движущихся с нагоном 3 и более минут; зеленый для ТС, движущихся по расписанию; синий для ТС, отстающих от расписания; серый цвет для ТС, не участвующих в организации интервала (учебные машины, сошедшие машины и т.п.).
В комплексе программ предусмотрены режимы ступенчатого масштабирования отображения транспортных средств и связанные с ними уровни генерализации, при переключении между которыми одновременно отображаются 1,3,6 и 9 маршрутов соответственно. С ростом количества одновременно отображаемых маршрутов снижается подробность информации по каждому из них.
Интегральные оценки текущего состояния на маршруте в целом.
Диаграмма движения (рис. 4.12) является очень удобным инструментом, когда речь идет о диспетчерском управлении на одном или нескольких маршрутах. В тоже время старшим диспетчерам, а также начальникам диспетчерских центров приходится следить за работой сразу большого количества маршрутов и вмешиваться в процессы управления, оказывая оперативную помощь диспетчерам при устранении возникающих нарушений движения.
В этом случае, при значительном количестве маршрутов, бывает очень сложно понять: какому из маршрутов следует уделить внимание в первую очередь. Для решения этой задачи в данной диссертационной работе были предложены две оценки текущего состояния транспортного средства, которые могут послужить «сигнальными», оценивающими степень «разрегулиро- ванности» (отклонение от нормативов) движения на маршруте [86].
Здесь следует учитывать, что одинаковое по абсолютной величине отклонение фактического интервала от планового при разных значениях величины планового интервала (например, 4 или 20 минут) будет иметь совершенно разные последствия. Поэтому в условиях постоянно меняющихся в течение суток плановых интервалов на маршруте, а также значительного разброса частоты движения на различных маршрутах города, естественным является переход от абсолютных отклонений к относительным (в процентном выражении) (4.16).
