IMPROVEMENT OF METHODS OF ENERGY-OPTIMAL AUTOMATIC DRIVING OF ELECTRIC CARGO LOCOMOTIVES UNDER THE CONDITIONS OF DIGITAL TRANSFORMATION OF THE TRANSPORTATION COMPLEX
Keywords:
electric rolling stock, autopilot, digital railway, energy-optimal path, automation levels. Введение КоAbstract
The relevance of the work is calculated in the search for new methods and tools for evaluating the efficiency of the operation of electric rolling stock of railways in connection with the management of other levels of locomotive control. security levels. The goal of the study was also set, which provides for the use of artificial intelligence for the implementation of unmanned technologies when introducing this functionality into the driving system. The table also separately presents a comparison of each level of incidence according to the available criteria. In an article about the functionality of the auto-guidance system using unmanned technologies at the last level of reception (G0A4).
References
Долгосрочная программа развития открытого акционерного общества «Российские железные дороги» № 466р. Утв. Указом Президента Российской Федерации от 07.05.2018. / Правительство Российской Федерации. М., 2019. 135 с.
О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года № 466р. Утв. Указом Президента Российской Федерации от 07.05.2018. / Президент Российской Федерации. М., 2018. 19 с.
Концепция реализации комплексного научно технического проекта «Цифровая железная дорога» № 1285р. Утв. распоряжением ОАО «РЖД» от 05.12.2017. / ОАО «РЖД». М., 2017. 92
Малахов, С.В. Оптимизация энергозатрат на тягу поездов на основе уточненного метода тяговых расчётов: специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация»: диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук/ Малахов Сергей Валерьевич; Российский университет транспорта. – Москва, 2021. – с. 6-12.
Перестенко, А.Ю. Повышение эффективности использования магистральных грузовых электровозов посредством управления режимами эксплуатации: специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация»: автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук/ Шантаренко Сергей Георгевич; Омский государственный университет путей сообщения. – Омск, 2021. – с. 5-15.
Баранов, Л.А. Автоматизированные системы управления электроподвижным составом: учебник в 3 ч. Ч. 1. Теория автоматического управления / Л.А. Баранов, А.Н. Савоськин, О.Е. Пудовиков и др.; под ред. Л.А. Баранова и А.Н. Савоськина. – Москва, 2014. 400 с.
Баранов, Л.А. Микропроцессорные системы автоведения подвижного состава / Л.А. Баранов, Я.М. Головичер, Е.В. Ерофеев, В.М. Максимов; под ред. Л.А. Баранова. – М.: Транспорт, 1990. 272 с.
Баранов, Л.А. Оптимизация управления движением поездов : учеб. пособие / Л.А. Баранов, Е.В. Ерофеев, И.С. Мелешин, Л.М. Чинь; под ред. д.т.н., проф. Л.А. Баранова. – Москва. МИИТ, 2001.164 с.
Мугинштейн, Л.А., Лисицын А.Л. Нестационарные режимы тяги (Сцепление. Критическая норма массы поезда). – Момсква: Интекст, 1996.
с.
Benedikt Eberhardinger; Wolfgang Reif; Franz Wotawa; Tom Holvoet. Quality Assurance for Self-Adaptive, Self-Organising Systems (Message from the Workshop Organisers). 2014 IEEE Eighth International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems Workshops. DOI: 10.1109/SASOW.2014.30
Guojian Cheng; Tianshi Liu; Xiaoxiao Wang; Quanzhou Huang. Rapid Training for Self-Organizing Neural Networks with Incremental. 2006. Sixth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. DOI: 10.1109/ISDA.2006.222
Y. Kawauchi; M. Inaba; T. Fukuda. Self-organizing intelligence for cellular robotic system 'CEBOT' with genetic knowledge production algorithm. Proceedings 1992 IEEE International Conference on Robotics and Automation. DOI: 10.1109/ROBOT.1992.220269.
Thomas B. Sheridan. Adaptive Automation, Level of Automation, Allocation Authority, Supervisory Control, and Adaptive Control: Distinctions and Modes of Adaptation. 2011. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans. DOI: 10.1109/TSMCA.2010.2093888
Scheepmaker, G.M., Pudney, P.J., Albrecht, A.R., Goverde, R.M.P., Howlett, P.G. Optimal running time supplement distribution in train schedules for energy-efficient train control. (2020) Journal of Rail Transport Planning and Management, 14, статья № 100180. DOI:10.1016/j.jrtpm.2020.100180.
Phalgun Madhusudan; DB Rathankumar; K Aishwarya; G S Anitha. Computationally Efficient Algorithms and High-Speed ASIC design for Railway Gate Automation. 2018 Second International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC). DOI: 10.1109/ICCMC.2018.8488089.
