Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии

Диссертационная работа:

Шабельников, Вадим Александрович. Автоматизация процессов мониторинга объектов железнодорожной инфраструктуры на основе мультиагентных иммунологических систем : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.06 / Шабельников Вадим Александрович; [Место защиты: Рост. гос. ун-т путей сообщ.].- Ростов-на-Дону, 2011.- 205 с.: ил. РГБ ОД, 61 11-5/2804

смотреть введение
Введение к работе:

Актуальность темы. Устойчивая тенденция повышения осевых нагрузок и скоростей движения на железнодорожном транспорте актуализирует задачи мониторинга динамического воздействия поездов на земляное полотно, мосты, тоннели и другие искусственные сооружения (ИС). В настоящее время на сети железных дорог эксплуатируется 82,6 тысячи искусственных сооружений, из них около 7,7 тысячи дефектных (9,3 %), не соответствуют современным нормам – 50,9 тысячи (62 %), превысили нормативный срок эксплуатации – 40,3 тысячи мостов (49 %).

Существующие системы мониторинга искусственных сооружений, между тем, отличаются устаревшей технологией анализа состояния ИС, значительным влиянием человека на результаты мониторинга, низкой производительностью, что требует разработки новой концепции мониторинга и управления состоянием ИС.

Степень разработанности проблемы. Вопросы автоматизации сложных объектов и процессов на транспорте рассматривались в трудах Долгого И.Д., В.Н. Иванченко, Э.К. Лецкого, В.М. Лисенкова, В.В. Сапожникова, Вл.В. Сапожникова и др.

Новая концепция беспроводного мониторинга, основанного на беспроводных сенсорных сетях, разрабатывается в трудах А. Боулиса, А. Дасгупта, Н. Джаубера, С.В. Дублинга, Д.П. Линча, М. Нилеша, Д. Станковича, К.Р. Фаррара, Х. Харидаса, К. Чинталапуди, Д.В. Шевитса и др.

Технологии искусственного интеллекта в исследуемой сфере разрабатывались Л.С. Берштейном, С.М. Ковалевым, А.О. Таракановым, Б.К. Хуангом, Б. Ченом, А.Н. Шабельниковым, Дж. Элманом и др.

Проблемы создания информационных систем мониторинга сложных природных и техногенных объектов на железнодорожном транспорте освещены в трудах: В.М. Круглова, В.А. Коугия, С.И. Матвеева, В.Я. Цветкова, Е.Н. Розенберга, И.Н. Розенберга, В.А. Явны и др.

Математические вопросы обеспечения работы автоматизированных систем на транспорте рассматривались в работах М.А. Бутаковой, А.Н. Гуды, Н.Н. Лябаха, Э.А. Мамаева, С.В. Соколова, В.Н. Тарана и др.

Цель и задачи исследования. Данное диссертационное исследование предпринималось в соответствии со следующей целью: анализ этапов развития и совершенствование систем мониторинга и управления состоянием искусственных сооружений железнодорожного транспорта.

Достижение поставленной цели раскрывается в последовательном решении следующих задач:

1. Обоснование необходимости построения автоматизированной системы мониторинга искусственных сооружений железнодорожного транспорта.

2. Разработка авторской концепции мониторинга и управления искусственными сооружениями железнодорожного транспорта.

3. Развитие математического, программно-технического обеспечения синтезируемой системы.

4. Внедрение результатов диссертационного исследования в научные и практические разработки.

Объект и предмет исследования. В качестве объекта данного исследования выступают автоматизированные системы мониторинга и управления состоянием объектов железнодорожного транспорта различного назначения (мосты, тоннели, железнодорожное полотно, здания и пр.).

Предметом исследования являются технологии мониторинга и управления состоянием объектов, их информационное, программно-математическое, алгоритмическое, техническое обеспечение. Работа выполнена в рамках следующих пунктов паспорта специальности 05.13.06 – автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (транспорт):

6. Научные основы, модели и методы идентификации производственных процессов, комплексов и интегрированных систем управления.

14. Теоретические основы, методы и алгоритмы диагностирования, (определения работоспособности, поиск неисправностей и прогнозирования) АСУТП, АСУП, АСТПП и др.

15. Теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.).

Теоретико-методологической основа исследования. Научные труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные вопросам автоматизации сложных объектов, построению математических моделей технологических процессов контроля, диагностики, управления и процедур принятия решений в условиях неопределенности.

Информационно-эмпирическая база исследования. Основана на натурных обследованиях ряда типичных объектов исследования:

скально-обвально-оползневого косогора КМ 1929 ПК 5-9 перегона Чемитоквадже – Якорная Щель;

тоннеля №8 КМ 1977 ПК 10 перегона Мацеста – Хоста;

- данных монографических исследований отечественных и зарубежных ученых, а также информации из разнообразных Интернет-ресурсов и собственных авторских исследований диссертанта.

Инструментарно-методологический аппарат. Для решения вышепоставленных задач был использован инструментарно-методологический аппарат, включающий: методологию системного анализа, методы и инструменты формализованного анализа: теория распознавания образов, теория нечетких множеств, анализ временных рядов, теория массового обслуживания, теория искусственных иммунных систем и пр. Программное обеспечение выполнено на языках программирования С# и MATLAB, 3D-модели объектов были созданы с использованием языка разметки XAML.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Организационный механизм, определяющий общую стратегию оценки состояния искусственных сооружений на железнодорожном транспорте, согласовывающий работу ЛПР и машины и включающий:

- методику экспертной системы оценивания;

- машинные процедуры принятия решений.

2. Модели описания сложных динамических процессов, характеризующих динамику среды и собственно исследуемого ИС. В данном направлении выполнено следующее:

- проанализированы условия применения классических подходов моделирования временных рядов (моделей авторегрессии, скользящего среднего и смешанных моделей);

- предложен авторский метод идентификации тенденций изменения временных рядов, основанный на использовании аппарата теории распознавания образов и позволяющий осуществить поэтапную адаптацию моделей и процедур принятия решений;

- исследованы интеллектуальные технологии анализа временных рядов.

3. Процедуры формализованного принятия решений в системах мониторинга и управления ИС на основе использования аппарата теории нечетких множеств. В частности:

- введен соответствующий категориальный аппарат исследования;

-разработана общая структура системы принятия решений, использующая нечеткую логику;

- показана теоретическая обоснованность и практическая реализуемость предложенного математического аппарата;

- предложено систему правил логического вида формировать в виде таблиц соответствий значений лингвистических переменных;

- проиллюстрирована возможность учета психофизиологических качеств ЛПР при формировании баз знаний.

4. Построение нового класса систем технического мониторинга (СТМ), основанное на использовании парадигм искусственных иммунных систем и мультиагентных технологий.

5. Процедуры формирования локальных БЗ интеллектуальных агентов и механизм выработки диагностических решений, основанных на технологии мягких вычислений, а также общая схема применения данной технологии.

6. Модели интеллектуальных агентов для иммунологических мультиагентных СТМ, ориентированных на решение задач, связанных с диагностикой распределенных технических объектов.

7. Модель взаимодействия агентов верхнего уровня СТМ при решении задач распределенного мониторинга сложных технических объектов.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующих предложениях автора.

1. Уточнен категориальный аппарат исследования: автоматизированная беспроводная система мониторинга (АБСМ), уровень компетентности, стабильность функционирования, обучаемость эксперта; адаптированы к решению поставленной задачи понятия интеллектуальных агентов и биоинспирированных алгоритмов.

2. Разработана концепция и базовые принципы функционирования АБСМ, отличающаяся интеллектуальностью функционирования, универсальностью внедрения на объектах железнодорожного транспорта.

3. Разработана методика экспертной оценки состояния искусственного сооружения, включающая механизм обучения и отбора экспертов.

4. Предложен подход к представлению числовых временных рядов в символьном виде путем многомерной нечетко-шейповой аппроксимации.

5. Разработана парадигма использования биоинспирированных алгоритмов в задаче диагностирования инженерных сооружений. В частности:

- адаптированы модели интеллектуальных агентов для иммунологических мультиагентных систем мониторинга, ориентированных на решение задач, связанных с диагностикой распределенных технических объектов.

- разработаны два новых класса интеллектуальных моделей обработки динамической информации в условиях неопределенности, позволяющих также решать задачи обучения и адаптации локальных БЗ интеллектуальных систем мониторинга.

Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты диссертации докладывались на семинарах кафедры «Информатика» РГУПС, на международных научно-практических конференциях «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий» (г. Тамбов, 2005, 2006 гг.), «Интеллектуальные системы на транспорте» (г. Санкт-Петербург, 2011 г.) и «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (г. Коломна, 2009 г.), международном конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT» (г. Дивноморск, 2010 г.), всероссийских научно-практических конференциях и симпозиумах «Транспорт – 2006» (г. Ростов-на-Дону) и «Седьмой всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике» (г. Москва, 2006 г.), Российской выставке научно-технического творчества молодежи (г. Москва, НТТМ – 2010 г.), отраслевых выставках ОАО «РЖД» и ОАО «НИИАС» (г. Москва, г. Санкт-Петербург).

Публикации. Полученные в диссертации результаты нашли свое отражение в 22 печатных работах, 7 из которых опубликованы в журналах из перечня ВАК, одна является патентом на полезную модель.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, включающих 13 параграфов, заключения, списка использованных источников из 147 наименований и приложения. Работа проиллюстрирована 52 рисунками, 7 таблицами. Общий объем диссертации составляет 164 страниц.


© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net