Методи та моделі підвищення безпеки використання систем керування залізничної автоматики шляхом оперативного виявлення порушень

Abstract

UA: Дисертацію присвячено вирішенню науково - прикладної проблеми підвищення безпеки використання систем керування залізничної автоматики шляхом оперативного виявлення передвісників порушень, формування критеріїв кількісних і якісних оцінок та корегувальних дій, направлених на локалізацію небезпечних факторів й усунення причин їх виникнення. Запропоновано новий науковий підхід до виявлення передаварійних ситуацій. Удосконалені методи оцінювання стану безпеки руху. Розроблено комплекс моделей небезпечних станів, подій та процесів, які спільно із запропонованими методами та критеріями формування оцінок можливих негативних наслідків порушень забезпечили формування наукової концепції підвищення безпеки використання систем керування залізничної автоматики на основі оперативного виявлення порушень. RU: Диссертация посвящена решению научно - прикладной проблемы повышения безопасности использования систем управления железнодорожной автоматики путем оперативного выявления предвестников нарушений, формирования критериев количественных и качественных оценок и коректирующих действий, направленных на локализацию опасных факторов и устранения причин их возникновения. На основе исследования системных свойств устройств управления железнодорожной автоматики, в части безопасности их использования, определены характеристики изменения числа нарушений, установлены критические значения их интенсивностей для эксплуатационной работы и технического обслуживания, теоретически обосновано формирование коректирующего действия как реакции на транспортные события при предельном уровне физического износа основных средств систем управления железнодорожной автоматики. Предложен новый научный подход выявления предаварийных ситуаций процесса использования систем железнодорожной автоматики путем их представления множеством точек на поверхности катастрофы, что обеспечило определение предпосылок возникновения нарушений. Усовершенствованы методы оценивания состояния безопасности движения путем определения характера изменений показателя отчетности и ранжирования опасностей на основе нечеткой лингвистической переменной. Это позволило снять существующие ограничения на входные данные, расширить возможности анализа и обеспечить формирование оперативных мероприятий, направленных на повышение безопасности движения. Разработан комплекс моделей опасных состояний, событий и процессов на базе ориентированных графов, структурных моделей с дискретной логикой и нейросетевых моделей опасных событий, которые совместно с предложенными методами и критериями формирования оценок возможных негативных последствий нарушений обеспечили уменьшение затрат времени персонала на поиск и локализацию повреждений. Получили последующее развитие теоретические положения повышения безопасности использования средств железнодорожной автоматики на основе оперативного выявления нарушений. Разработан метод локализации нарушений, сформулирована концепция повышения безопасности микропроцессорных устройств и станционных систем управления движением поездов. Внедрение результатов диссертационной работы на Юго-Западной, Донецкой железных дорогах и КП «Киевский метрополитен» обеспечило повышение безопасности движения за счет уменьшения затрат времени персонала на поиск и локализацию нарушений. EN: The dissertation deals with the issue of higher safety of railway automation control systems by day–to–day emergency detection, formation of criteria and qualitative estimation and corrective actions, aimed at positioning emergency factors and elimination of their occurrence. It has been proposed a new scientific approach regarding pre-emergency situations, improved estimation methods of traffic safety. It has been developed a set of models of emergency situations, events and processes, along with proposed methods and estimation criteria of possible negative consequences of emergencies that makes it possible to form scientific concept to increase safety of rail automation control systems based on day–to– day emergency detection.