Синтез автоматизованої системи управління рухомим складом на основі геометричної теорії керування та нейронних мереж

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – автоматизація процесів керування. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Дисертація присвячена вирішенню науково-прикладної проблеми розробки бортової системи підтримки прийняття рішень машиністом, що створена на основі узагальнених математичних моделей та засобів оптимізації динаміки рухомих об'єктів з використанням нових методів та програмного забезпечення, а також нової технології обробки інформації на основі стабільно-пластичних нейронних мереж та нових моделей асоціативної пам'яті, яка створює теоретичну передумову розробки автоматичних систем керування рухомим складом та дозволяє поліпшити його енергетичні характеристики. Розроблено модель дизель-поїзда, що враховує основні види коливань вагонів та розподіл сил взаємодії між ними, а також паралельну роботу тягових двигунів обмоторених вагонів, що адекватно відображає процеси, які протікають на реальному об'єкті. Розроблено спеціалізоване програмне забезпечення, що реалізує людино-машинну систему, яка дозволяє автоматизувати аналітичні перетворення геометричної теорії керування при синтезі моделей у формі Бруновського. На основі нейронних мереж, що здатні вирішувати завдання з декількома рішеннями, розроблено новий метод пошуку функцій переходу між змінними нелінійних і лінійних моделей у формі Бруновського. Розроблені стабільно-пластичні нейронні мережі Хеммінга, Хебба та мережі на основі перцептрона, здатні розпізнавати нову інформацію й донавчатися в процесі функціонування, та модифікацію нейронної мережі Хеммінга, що здатна визначати декілька рішень. Розроблено структуру та складові бортової системи підтримки прийняття рішень, що дозволяє в реальних умовах експлуатації рухомого складу й поточній зміні дорожньої обстановки видавати машиністу закон керування, при якому дотримується графік руху за мінімальних витрат паливо-енергетичних ресурсів. Проведені дослідження на математичних моделях і реальному об'єкті, результати яких підтверджують правильність запропонованих рішень, методів та алгоритмів.