АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЙ РЕЛЬСОВОЙ ЛИНИИ ДЛЯ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН

АННОТАЦИЯ

В статье проанализированы причины неустойчивой работы рельсовых цепей, перечислены причины неустойчивой работы рельсовых цепей характерных для железных дорог Узбекистана, т.е. в условиях резко континентального климата с повышенной влажностью и температурой. Рассмотрены способы повышения устойчивости работы контроля состояний рельсовых линии (KPЛ) в этих условиях.

ABSTRACT

The article analyzes the reasons for the unstable operation of rail circuits, lists the reasons for the unstable operation of rail circuits characteristic of the railways of Uzbekistan, that is, in a sharply continental climate with high humidity and temperature. The ways of increasing the stability of the control of the states of rail lines (CRL) in these conditions are considered.

Ключевые слова: метод линейной фильтрации, алгоритм работы обнаружителя сигналов КРЛ, статистическое моделирование алгоритма работы приемника КРЛ

Keywords: a method of linear filtering, CRL signal detector operation algorithm, statistical modeling of the CRL receiver operation algorithm

Все эксплуатируемые в настоящее время приемники перегонных систем KPЛ сравнивают амплитуду огибающей сигнала с некоторым фиксированным порогом. При этом если величина огибающей входного воздействия превышает порог ограничения обнаружителя, принимается решение о свободном и исправном состоянии контролируемой рельсовой линии [1]. В противном случае рельсовая линия считается занятой подвижным составом, либо неисправной [2].

Недостатком приемных устройств систем KPЛ, построенных на таком принципе обработки полезного сигнала, является их неустойчивая работа при пониженном и изменяющемся во времени сопротивлении балласта рельсовой линии, при нестабильности сопротивления поездного шунта, а также в условиях воздействия электромагнитных помех [3].

Перечисленные причины неустойчивой работы рельсовых цепей характерны для железных дорог Узбекистана. Рельсовые цепи Узбекистанских железных дорог эксплуатируются в условиях резко континентального климата, характеризующегося повышенной влажностью и температурой [4, 5, 6]. При перерывах движения поездов на поверхностях головок рельсов образуется слой ржавчины, нарушающий электрический контакт между колесными парами и рельсами.

Скачкообразные изменения сопротивления поездного шунта приводят к появлению импульсов контрольного сигнала на входе порогового элемента приемника KPЛ, вследствие чего может быть ложно зафиксировать ее свободность [7]. Повысить устойчивость работы систем KPЛ в этих условиях возможно двумя способами: увеличить инерционность срабатывания приемного устройства и изменить принцип обработки полезных сигналов.

Первый способ требует дополнительных аппаратных затрат, что приводит к росту эксплуатационных расходов на содержание устройств. Этот метод не гарантирует защиту приемника от ложного срабатывания при длительном пропадании поездного шунта, например на участках, рельсы которых покрыты слоем ржавчины, либо сильно загрязнены [8, 9, 10].

Решение проблемы повышения устойчивости работы систем KPЛ в условиях скачкообразных изменений сопротивления шунта заключается в применении новых принципов обработки полезных сигналов. Такой подход не требует привлечения дополнительных капитальных вложений в разработку и проектирование новых устройств [11, 12].

Наиболее конструктивным решением является использование теории нелинейной фильтрации и метода обнаружения скачкообразного изменения (разладки) свойств случайного процесса [1,2,5,6,8,10]. Применение принципов нелинейной фильтрации позволяет компенсировать мешающее действие импульсной составляющей сопротивления поездного шунта. Правило обнаружения разладки строится на превышении некоторой решающей статистики заданного порога.

Применительно к контролю состояний рельсовой линии под положительной разладкой будем понимать появление сигнала контроля при освобождении рельсовой линии подвижным составом. Отрицательная разладка заключается в скачкообразном снижении амплитуды сигнала контроля, происходящего под действием поездного шунта, либо при нарушении целостности рельсовой линии [13].

В плане практической реализации наиболее простым методом обнаружения разладки случайного процесса является алгоритм кумулятивных сумм с отражающим экраном, определяемый следующим образом

где  - отношение плотностей распределения вероятностей наличия сигнала  или  в выборке  – оцениваемые параметры случайного процесса до и после разладки, соответственно;  - объем наблюдений [14, 15].

Рассмотрим алгоритмы регистрации изменения амплитуды огибающей сигнала контроля, когда в рельсовой линии действует совокупность флуктуационного шума n_h и импульсная составляющая помехи , обусловленная нестабильностью сопротивления поездного шунта. Пред положим что импульсная составляющая  обладает Марковским свойством.

В соответствии со сделанными допущениями модель наблюдаемого процесса на входе обнаружителя сигналов KPЛ запишем следующим образом

                                               (1)

где  – амплитуда огибающей сигнала KPЛ, меняющаяся в случайный момент времени ; n_h – флуктуационная помеха;  – сосредоточенная по времени составляющая помехи, обусловленная нестабильностью поездного шунта.

Относительно оцениваемого параметра  в приемнике рассматриваются две гипотезы:

Для обнаружения разладки случайного процесса у_h, содержащего марковский компонент воспользуемся алгоритмом кумулятивных сумм, учитывающим апостериорные плотности распределения вероятностей составляющей [16].

Отношение правдоподобия на h-ом шаге реализации имеет следующий вид:

;

где  - апостериорная плотность вероятности импульсной помехи  - наблюдаемая в дискретные моменты времени выборка;  - функция аргументов , вид которой зависит от априорного распределения помех в рельсовой линии;

;

 - функция правдоподобия, .

В рассматриваемом случае алгоритм кумулятивных сумм задается следующим соотношением:

                       (2)

Для заданной вероятности ложного обнаружения разладки при соответствующем пороге U_ПВ принятие гипотезы H₁ о разладке процесса y_h осуществляется по превышению статистики S_h порога разладки U_ПВ.

Формула для отношения правдоподобия на h-ом шаге записывается следующим образом:

.

Рекуррентная формула для вычисления апостериорных плотностей вероятностей  имеет вид:

,      (3)

где  - переходная матрица марковской помехи,  - априорная плотность распределения вероятностей помех в канале KPЛ.

Согласно многочисленным результатам экспериментальных исследований [3,4,7,9], априорная плотность распределения вероятностей флуктуационной составляющей помех имеет следующий вид:

,

где D - дисперсия помех.

Для простоты положим, что импульсная помеха ξ, обусловленная нестабильностью сопротивления поездного шунта, представляет марковскую цепь с двумя состояниями  и  и матрицей переходов в дискретные моменты времени:

.

Апостериорные плотности распределения вероятностей каждого их состояний марковского процесса (3) на произвольном h-ом шаге записываются следующим образом:

,

,

где

.

Алгоритм кумулятивных сумм, согласно (2), запишем следующим образом:

                                                   (4)

Выражение (4) алгоритма кумулятивных сумм достаточно просто реализуется на любом микропроцессорном комплекте, что позволяет применять его в приемнике сигналов KPЛ [13,14].

Из анализа выражения (4) следует, что в алгортме кумулятивных сумм учитывается мешающее действие импульсной помехи, обусловленной нестабильностью поездного шунта [15].

С целью определения характеристик помехоустойчивости и ложного обнаружения сигналов контроля проводилось статистическое моделирование рассмотренного алгоритма работы приемника KPЛ. Моделирование проводилось по схеме, представленной на рис. 1.

Исходными данными программы являлась оценка дисперсии флуктуационного шума D. С помощью датчика нормально распределенных случайных чисел генерировалась реализация флуктуационной компоненты помех n_h.

Импульсная помеха ξ_h, обусловленная нестабильностью сопротивления поездного шунта, задавалась числом состояний, переходной матрицей и вектором начального состояния.

Входными параметрами алгоритма моделирования являлись также порог обнаружения разладки U_ПВ и амплитуда полезного сигнала KPЛ. Исследовались реализации процесса у_h объемом не менее 1000 отсчетов. Число реализации варьировалось от 10⁴ до 10⁶.

На первом шаге моделирования начальная плотность рассчитывалась по следующей формуле:

Рисунок 1. Алгоритм моделирования работы обнаружителя разладок случайного процесса

Расчет плотности вероятности  производился в блоке 3.

Начиная со второй точки апостериорная плотность  вычислялась по формуле (3). Затем производилось логарифмирование отношения правдоподобия и вычисление кумулятивной суммы S_h по рекуррентной формуле (4).

По достижении решающей статистикой S_h порога разладки в ячейку памяти заносилось накопленное значение кумулятивной суммы. Обнаружение разладки фиксировалось блоком 7. После обнуления кумулятивной суммы процесс моделирования повторялся. Проверка условий окончания эксперимента осуществлялась в блоках 8 и 9.

Список литературы:

1. Беляков И. В. Теория и методы реализации адаптивных систем контроля состояний рельсовых линий: Дисс... докт. техн. наук: 05.22.08/ МГУ ПС (МИИТ).- М.,1996,- 441 с.
2. Беляков И. В., Красковский А. Е., Разумовская Е. А. Обнаружение изменений параметров сигнала при управлении железнодорожноым светофорами // Статистические проблемы управления: Методы распознавания случайных процессов.-Вильнюс, 1990.-Вып.89.-С. 25-31.
3. Пинчук А. И. Исследование механических факторов, влияющих на сопротивление поездного шунта при движении подвижного состава. Дисс... канд техн. наук: 05.22.07.-Ростов н/Д, 1974,- 170 с.
4. Шелухин О. И., Беляков И. В. Негауссовские процессы. СПб., Политехника, 1992,- 312 с.
5. Красковский А. Е. Нелинейная фильтрация и оптимальный прием запаздывающих сигналов: Учеб. Пособие. -Л. , 1985,- 120 с .
6. Абрамов В. М. Повышение надежности локомотивных и стационарных систем и устройств железнодорожной автоматики. Автореферат дисс. на соиск. уч. степени доктора техн. наук.-ВНИИЖТ, 1994,- 47 с.
7. Жиглявский А. А., Красковский А. Е. Обнаружение разладки случайных процессов в задачах радиотехники. Л.: Изд-во Ленинградского университета. 1988,- 224 с.
8. Беляков И. В. Контроль состояний рельсовых линий при наличии помех от тягового тока: Дисс. канд. тех. наук: 05.22.08/МИИТ,- М., 1988.-262 с.
9. Никифоров И. В. Последовательное обнаружение изменения свойств, временных рядов.-М.: Наука, 1983,- 200 с.
10. Арипов Н.М., Рихсиев Д.Х. Микропроцессорные технологии в системах железнодорожной автоматики и телемеханики //Международная научно-практическая конференция «EurasiaScience». Москва, 31 октября 2018.
11. Aripov N., Aliyev R., Baratov D.X., Ametova E.K. Features of construction of systems of railway automatics and telemechanics at the organization of high-speed traffic in the republic of Uzbekistan. // 9th international scientific conference Transbaltica 2015/ Vilnius, 7–8 may, 2015. Procedia Engineering 134 (2016) Р. 175 – 180.
12. Азизов А.Р., Садиков А.Н. Разработка схемы увязки микропроцессорного импульсного реле с существующими системами железнодорожной автоматики и телемеханики. Республиканская научно-техническая конференция с участием зарубежных ученых «Ресурсосберегающие технологии автоматики, электрической связи и энергообеспечения железнодорожного транспорта.». – Ташкент, ТашИИТ. 2017. - С.176-178.
13. Азизов А.Р., Юлдашев Ш.М., Садиков А.Н. Моделирование и оптимизация алгоритма работы электромеханического импульсного реле. //Вестник транспорта Поволжья, ноябрь-декабрь 2018г. №4.
14. N. Aripov, A. Sadikov, S. Ubaydullayev. Intelligent signal detectors with random moment of appearance in rail lines monitoring systems. // E3S Web of Conferences 264, 05039 (2021). CONMECHYDRO – 2021
15. Sadikov A.N. Analysis of promising systems for monitoring the state of rail lines for the railways of the Republic of Uzbekistan. // European Scholar Journal. – 2021. Vol. 2 No. 8, August 2021. pp. 81-83
16. Sadikov A.N. Methods of Technical Implementation of Receivers of Systems for Monitoring The State of Rail Lines for Railways Uzbekistan. // International Journal on Orange Technologies. – 2021. Volume 3 | No 10 (Oct 2021). pp. 43-46