Исследование безопасности движения поездов на железнодорожном переезде

Цикл статей:

Глава 1 — Повышение эффективности функционирования железнодорожного переезда
Глава 2 — Разработка имитационной модели функционирования железнодорожного переезда
Глава 3 — Исследование безопасности движения поездов на железнодорожном переезде
Глава 4 — Измерение параметров движения поезда с помощью распределенных волоконно-оптических датчиков

Глава 5 — Разработка устройства управления АПС на основе параметров движения поезда

Оценка уровня аварийности на железнодорожных переездах

Уровень безопасности на железнодорожных переездах можно оценить по количеству аварий, приведенных к количеству железнодорожных переездов и пробегу поездов. Низкий уровень аварийности на переезде подразумевает относительное малое количество аварий из расчета на один переезд по отношению к пройденным поездо-км [83]. На рисунке 3.1 представлено сравнение уровня аварийности на железнодорожных переездах в различных странах.

Основная причина столкновений железнодорожного и автомобильного транспорта в зоне переезда является игнорирование и нарушение правил безопасности движения на переезде [79, 80]. По данным из доклада Европейской экономической комиссии наиболее часто наказуемым нарушением на переезде является выезд автомобильного транспорта на железнодорожные пути при закрытом исправном состоянии переездной сигнализации, шлагбаумов и заградительных устройств (рисунок 3.2).

В работе понятие «безопасность движения поездов на железнодорожном переезде» подразумевает свойство железнодорожного переезда функционировать без событий, влияющих на процесс движения поездов. К опасным состояниям процесса движения поездов на переезде относятся:

  • торможение (в т. ч. экстренное) подвижного состава с целью предотвращения столкновения с препятствием на железнодорожном переезде;
  • столкновение подвижного состава с автотранспортным средством на переезде;
  • сход подвижного состава в результате применения торможения с целью предотвращения столкновения с автотранспортным средством на железнодорожном переезде.

В качестве опасных событий, способных привести процесс движения поездов в опасное состояние на переезде, в работе приняты:

  • выезд автотранспортного средства на переезд при наличии поезда на участке приближения к переезду;
  • проезд автотранспортного средства на красный сигнал переездного светофора;
  • объезд автотранспортным средством опущенного шлагбаума.

Согласно существующей методике [81] участок извещения рассчитывается исходя из условий безопасного проезда и полного покидания автомобильным транспортом участка равного длине переезда в случае одновременного наступлении следующего события: поезд вступил на участок извещения и автотранспортное средство начало движение по пересечению с железнодорожными путями.

Стоит отметить, что для железнодорожных переездов, оборудованных устройствами заграждения железнодорожного пути, такие события, как проезд автотранспортного средства на красный сигнал переездного светофора после длительного ожидания перед закрытым переездом и объезд опущенного шлагбаума при закрытом работоспособном состоянии переездной сигнализации маловероятны.

Пусть А — событие, при котором возникает опасное состояние процесса движения поездов на переезде, Н1, Н2, …, Нп — гипотезы, при которых возможно наступление события А. Тогда вероятность того, что произойдет опасное состояние процесса движения поезда на переезде можно определить на основе формулы полной вероятности [82]:

В работе анализируется случай, при котором наступает событие Н — одновременного выезда автотранспортного средства на переезд при открытом и работоспособном состоянии устройств переездной автоматики и занятии участка извещения приближающимся к переезду поездом. Тогда вероятность наступления опасного состояния процесса движения поездов на переезде Р(А) определяется согласно выражению (3.2):

В качестве зависимой величины в работе принимается значение априорной вероятности наступления события Н, вычисление которой возможно с помощью построения стохастической модели взаимодействия потоков железнодорожного и автомобильного транспорта в зоне переезда.

Разработка стохастической модели функционирования железнодорожного переезда

Функционирование железнодорожного переезда рассматривается как дискретно-событийная динамическая система, поскольку переезд имеет дискретное пространство состояний, зависящее от событий во времени, которые описывают взаимодействие транспортных потоков. Для описания подобных процессов в работе предлагается использовать методы моделирования на основе сетей Петри.

В работах отечественных ученых [73, 84] предложено и обосновано применение сетей Петри для построения моделей движения поездов, в том числе и для оценки времени поиска отказов устройств железнодорожной автоматики и телемеханики [85]. В работе [86] в качестве математического аппарата исследования процессов функционирования системы автоблокировки рассматривались сети Петри со сдерживающими дугами. В зарубежных источниках авторами предложено применение сетей Петри для оценки эффективности и безопасности системы интервального регулирования движением поездов [87, 88], устройств ЕКТМ8/ЕТС8 [89], а также для построения модели влияния на движение поездов отказов поездной радиосвязи [90].

Сети Петри (СП) первоначально были разработаны как графический формализм для описания параллелизма и синхронизации в распределенных системах. СП задается как кортеж Ру = (Р, Т, I, М0), где Р = {р 1, …,рп} — конечное и непустое множество мест, Т = {/ 1, …, 1т} — конечное и непустое множество переходов, I — функция перехода, М0 — начальное состояние системы.

Графическим представлением СП служит двудольный ориентированный граф с двумя типами вершин: условия (места) и события (переходы), характеризующие состояние системы. Функционирование СП описывается множеством изменяющихся согласно условиям событий и множеством достижимых в сети состояний [91].

Однако классические СП не могут быть использованы для анализа количественных и временных параметров. Поэтому более подходящим инструментом для функционального описания моделируемых процессов являются временные сети Петри (ВСП), поскольку при построении ВСП учитывается время реализации событий. В отличие от СП для ВСП возможность наступления очередного события зависит не только от текущего состояния сети, но и от того, сколько времени прошло после наступления предыдущего события [92]. Если изменение состояний моделируемого процесса носит вероятностный характер, то подобные системы описываются с помощью стохастических сетей Петри (ССП).

Среди достоинств применения аппарата СП выделяют:

  • возможность моделировать асинхронность и параллельные независимые события;
  • возможность построения модели сложных динамических систем;
  • возможность анализа отдельных подсистем модели;
  • возможность детализации событий происходящих в модели.

Анализ ССП стандартно проводится с помощью Марковских процессов с дискретным множеством состояний. Поскольку используемые статистические данные для построения модели (длины и скорости поездов на перегоне, длины участков извещения к переезду и др.) не являются экспоненциально распределёнными, необходимо при анализе сетей Петри учитывать сложные формы распределения для параметров задержек срабатывания переходов ССП. Поэтому процессы рассматриваются в качестве полумарковских, но система остаётся Марковской, в том смысле, что следующее состояние зависит от текущего состояния, а длительность времени смены событий в системе зависит от заданных условий.

Модель функционирования железнодорожного переезда на основе стохастической сети Петри

Формализация функционирования системы автоматической переездной сигнализации при движении поезда, представленной структурой сети Петри (рис. 3.3), сводится к имитации проследования поезда по участкам зоны переезда с учетом заданных параметров движения [93].

Методы анализа стохастической сети Петри

Результаты анализа можно представить в виде переходных функций, характеризующих пространство достижимых состояний во временной области (рис. 3.6). Полученные кривые показывают, что длительность закрытого состояния переездной сигнализации различны при различных параметрах движения подвижного состава. Ввиду того, что время пребывания в определенном условии построенной сети Петри (рис. 2.4) зависит от задаваемых параметров движения поезда, подобный анализ не удобен при вычислении статистических характеристик, определяющих состояние системы.

Анализ состояний ССП возможен с использованием аппарата полумарковских процессов. В качестве основного инструмента анализа ССП и получения числовых параметров построенной модели (рис. 3.3) рассматриваются графы достижимости (ГД). ГД составляется (рис. 3.7) на основе матрицы состояний модели (рис. 3.8) и характеризует изменение состояний системы.

вероятностями срабатывания, а узлы представляют собой стохастические классы состояний, включающие маркировку и плотности распределения вероятности времени перехода. Для заданного временного интервала Т перебор состояний продолжается до тех пор, пока дерево не покроет срабатывания переходов ССП за время Т с вероятностью больше, чем (1 — е), где е > 0 — член ошибки. В то время как переходный анализ перечисляет одно очень большое дерево событий, регенеративный анализ избегает перечисления повторяющихся поддеревьев, уходящих корнями в одну и ту же точку регенерации (где все общие таймеры сброшены или включены на определенное время). Временной шаг используется для выбора равноотстоящих моментов времени, в которых оцениваются переходные вероятности (непосредственно или путем решения уравнений восстановления Маркова).

— Регенеративный анализ установившегося состояния — для вычисления стационарных вероятностей Марковских регенеративных процессов с неприводимыми пространством состояний. Этот метод использует деревья классов стохастических состояний между точками регенерации для вычисления стационарных вероятностей маркировки: ожидаемое время пребывания в каждом дереве комбинируется со стационарной вероятностью регенераций в их корнях. Что касается анализа переходных процессов, то этот метод можно применять к ССП, допускающим использование нескольких общих таймеров в каждом состоянии.

— Анализ переходных процессов при включении ограничений — для вычисления вероятностей переходных Марковских процессов, допускающих не более одного общего перехода в каждом состоянии. Таким образом, с помощью предлагаемой модели и инструментов можно описать и проанализировать взаимодействие транспортных потоков на железнодорожном переезде, а также исследовать влияние интенсивности движения поездов, автомобильного транспорта и параметров работы переездной сигнализации на вероятность возникновения опасных событий, приводящих к нарушению безопасного движения поездов.

Модель взаимодействия потоков железнодорожного транспорта и автотранспорта на переезде

Для численной оценки вероятности возникновения опасных событий на переезде, приводящих к нарушению безопасности движения поездов, построена стохастическая модель взаимодействия потоков железнодорожного и автомобильного транспорта на переезде, расположенного на однопутном участке перегона. Процесс взаимодействия транспортных потоков на переезде представляется множеством событий, представленных на рисунках 3.9, 3.10.

На основании анализа последовательностей событий на переезде построен двудольным ориентированным мультиграф сети Петри со сдерживающими дугами (рис. 3.11), который описывает взаимодействие потоков железнодорожного транспорта и автотранспорта на пересечении железнодорожного пути перегона с автодорогой. Длительность задержки срабатывания переходов задается распределением случайной величины, которое характеризует время проследования транспортным объектом со скоростью V участка длиной L.

Стоит отметить, что указанные числовые характеристики случайных величин возможно определить с помощью построения имитационной модели функционирования железнодорожного переезда, где в качестве искомых величин указываются длительности пребывания модели в соответствующих состояниях: поезд на участке приближения, поезд на пересечении с автодорогой, поезд на участке удаления и др.

Влияние интенсивности движения транспортных потоков на безопасность движения поездов

С помощью построенной модели можно оценить влияние интенсивности движения транспортных средств (ТС) через переезд на безопасность движения поездов на переезде. В качестве исследуемой величины принята вероятность появления события, при котором одновременно происходит выезд автотранспортного средства на переезд и срабатывании устройств извещения АПС о приближении поезда к переезду. По результатам анализа сети Петри при заданной неизменной величине интенсивности автотранспортного потока, равной 1/60, и независимой переменной интенсивности движения железнодорожного транспорта получены значения Р(Н) стационарных вероятностей возникновения опасного события (таблица 3.6).

Аналогичный характер зависимости наблюдается и при увеличении величины интенсивности движения потока автотранспортных средств через переезд. При этом задана постоянная величина интенсивности потока железнодорожного транспорта, принятой равной 1/900, что соответствует 15-ти минутному интервалу следования поездов. Изменения величины стационарной вероятности возникновения опасного события на переезде представлены в таблице 3.7.

Описанный метод оценки безопасности движения поездов на переезде на основе моделирования с помощью сетей Петри позволяет численно определить вероятность возникновения опасных событий. Отличительной особенностью выбранного метода является то, что при расчете учитываются индивидуальные параметры работы устройств АПС, путевое развитие железнодорожного участка, интенсивность движения поездов и интенсивность движения автомобильного транспорта.

При росте величины вероятности возникновения опасного состояния движения поездов на переезде важным параметром работы устройств АПС становится значение времени подачи извещения на переезд. Поскольку в случае, если время проезда автотранспортным средством участка, равному длине переезда, превышает время следования поезда по участку извещения к переезду, возрастает угроза столкновения поезда с автотранспортным средством.

Влияние изменения параметров работы АПС на безопасность движения поездов в зоне переезда

К основным параметрам работы АПС относят значения времени подачи извещения и длина участка извещения.

Результаты стохастического моделирования функционирования железнодорожного переезда при изменении длины участка извещения представлены на рисунке 3.15 в виде зависимости. Интенсивность потоков транспортных средств задана постоянной величиной: для железнодорожного транспорта Хп = 1/360, для автотранспортных средств Ха = 1/60. Время подачи извещения не изменялось.

Поскольку изменение длины участка извещения связано с временем следования поезда по участку извещения, увеличение участка извещения приводит к уменьшению вероятности столкновения поезда с автотранспортным средством. При этом переезд закрывается заблаговременно.

Уменьшение длины участка извещения увеличивает вероятность возникновения опасного состояния движения поездов на переезде. Рост связан с тем, что время следования автотранспортных средств больше времени следования поезда по участку извещения. На основе данных времени следования транспортных потоков в зоне переезда можно оценить вероятность возникновения опасного состояния движения поездов на переезде. На рисунке 3.16 представлены функции плотности вероятности величин длительности времени следования поезда по участку извещения к переезду и времени проезда автотранспортных средств участка, равному длине переезда, аппроксимированных нормальным распределением.

Это приводит к увеличению площади под пересекающимися кривыми. Оценка вероятности возникновения ситуации, когда автотранспортное средство не успеет освободить пересечение с железнодорожными путями для безопасного следования поезда, составляет р’ = 0,16 . Следовательно, вероятность столкновения подвижного состава с автотранспортным средством увеличивается при недостаточном времени, необходимом для освобождения переезда автотранспортным средством.

Для соответствия требованиям безопасности на переезде время подачи извещения на переезд должно быть больше или равно времени следования автотранспортного средства зоны переезда. Если значение времени освобождения автотранспортным средством зоны переезда больше, а время следования поезда по участку извещения меньше, возможно возникновение аварийных ситуаций на пересечении. Поэтому при внедрении новых технических решений и систем управления устройствами АПС на переезде необходимо оценивать характеристику времени следования железнодорожного транспорта по участку извещения и автотранспортных средств в зоне переезда.

Выводы по главе

  1. По результатам исследования в данной главе выбран и обоснован метод построения и анализа стохастической модели функционирования железнодорожного переезда, при котором взаимодействие транспортных потоков на переезде представляется в виде временных стохастических сетей Петри со сдерживающими дугами. Модель позволяет учитывать изменение интенсивности транспортного потока и изменение параметров работы устройств переездной автоматики.
  2. Разработан метод оценки вероятности возникновения опасного состояния движения поездов на переезде. Обосновано численно, что при увеличении интенсивности потока транспорта, проезжающих через переезд, увеличивается вероятность возникновения опасного события, при котором выезд автотранспортного средства на переезд и срабатывание устройств извещения АПС о приближении поезда к переезду происходит одновременно.
  3. Разработан метод вычисления оценки вероятности столкновения железнодорожного и автомобильного транспорта в зоне переезда на основе анализа кривых распределения величин времени следования автотранспортных средств по переезду и времени следования поездов по участку извещения. Вероятность возникновения аварии возрастает в условиях, когда величина времени следования поезда по участку извещения меньше времени освобождения автомобильным транспортом участка переезда.

Список литературы

  1. Боев, В. Д. Моделирование в среде Апу1од1С : учебное пособие для вузов / В. Д. Боев. — М. : Юрайт, 2020. — 298 с.
  2. Карпов, Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с АпуЕо§1С 5 / Ю. Г. Карпов. — СПб. : БХВ-Петербург, 2006. — 400 с.
  3. Акопов, А. С. Имитационное моделирование : учебник и практикум для академического бакалавриата / А. С. Акопов. — М. : Юрайт, 2017. — 389 с.
  4. И-276-00. Методические указания по проектированию устройств автоматики, телемеханики и связи на железнодорожном транспорте. Расчет параметров работы переездной сигнализации. — М.: ГУП ГИПРОТРАНССИГНАЛСВЯЗЬ, 2000. — 33 с.
  5. Назаров, А. А. Теория вероятностей и случайных процессов : учебное пособие / А. А. Назаров, А.Ф. Терпугов. — Томск : Изд-во НТЛ, 2010. — 204 с.
  6. Дзюба, Ю. В. Применение сетей Петри при управлении движением / Ю. В. Дзюба , А. А. Павловский // Наука и технологии железных дорог. — 2019. — № 2. — С. 77-88.
  7. Булавский, П. Е. моделирование и оценка времени поиска и устранения отказов систем железнодорожной автоматики и телемеханики с помощью сетей петри / П. Е. Булавский, О. К. Ваисов // Автоматика на транспорте . — 2019. — № 4. — С. 478-492.
  8. Павлов, Е. В. Методы повышения безопасности функционирования централизованных систем автоблокировки : автореферат дис кандидата
    технических наук : 05.22.08 / Павлов Евгений Владимирович. — Моск. гос. ун-т путей сообщ. (МИИТ) МПС РФ. — Москва, 2005. — 24 с
  9. Королев, Ю. И. Методы и программные средства моделирования сложных динамических систем на основе темпоральной модификации раскрашенных сетей Петри: авторев. дисс канд. техн. наук: 05.13.11 / Королев
    Юрий Ильич. — М., 2015. — 20 с.
  10. Бестужева, И. И. Временные сети Петри. Классификация и сравнительный анализ / И. И. Бестужева, В. В. Руднев // Автомат. и телемех.. — 1990. — № 10. — С. 3-241.
  11. Галинуров, Р. З. Исследование параметров работы переездной сигнализации на основе стохастического моделирования / Р. З. Галинуров, А. Н. Попов // Транспорт Урала. — 2022. — № 2 (73). — С. 42-49.
  12. Королев, Ю. И. Методы и программные средства моделирования сложных динамических систем на основе темпоральной модификации раскрашенных сетей Петри: авторев. дисс канд. техн. наук: 05.13.11 / Королев
    Юрий Ильич. — М., 2015. — 20 с.
  13. Угоренко, Л. Ч. Методы анализа обобщенных временных стохастических сетей Петри / Л. Ч. Угоренко, А.В. Сисков // Системи обробки шформащ!. — 2004. — № 10 (38). — С. 211-223. ТЗ^ 1681-7710.
  14. Тарасюк, И.В. Стохастические сети Петри — формализм для моделирования и анализа производительности вычислительных процессов // Системная информатика. — Новосибирск: Издательство СО РАН, 2004. — Вып. 9. — С. 135-194.
  15. Иванов, Н. Н. Полумарковские процессы во временных стохастических сетях Петри / Н. Н. Иванов // Автомат. и телемех. — 1994. — № 3. — С. 117-127.
  16. Марковские процессы принятия решений / Х. Майн, С. Осаки; Пер. с англ. В. В. Калашникова, В. С. Манусевича; Под ред. Н. П. Бусленко. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1977. — 176 с.
  17. Степанов, К. В. Перспективы использования распределенных волоконнооптических датчиков на железнодорожном транспорте / К. В. Степанов, А.А. Жирнов, А.О. Чернуцкий, К.И. Кошелев, А.С. Лаптев, Е.Т. Нестеров, А.Б. Пнев, В.Е. Карасик // Автоматика, связь, информатика. — 2019. — № 9. — С. 11-13.
  18. Бухарин, М. А. Позиционирование подвижного состава с использованием нейронных сетей / М. А. Бухарин, С.В. Прокопенко, К.В. Гуртовой, С.А. Скубченко, В.Н. Трещиков // Автоматика, связь, информатика. — 2019. — № 9. — С. 8-10.
  19. Волоконно-оптические датчики / Т. Окоси, Т. Окамото, М. Оцу [и др. ]; под. ред. Т. Окоси — пер. с япон. — Л. : Энергоатомиздат, 1990. — 256 с.
  20. Бусурин, В. И. Волоконно-оптические датчики: физические основы, вопросы расчета и применения / В. И. Бусурин, Ю.Р. Носов. — М. : Энергоатомиздат, 1990. — 256 с.
  21. Гуляев, Ю. В. Модуляционные эффекты в волоконных световодах и их применение / Ю. В. Гуляев. — М. : Радио и связь, 1991. — 150 с.
  22. Удд, Э. Волоконно-оптические датчики. Вводный курс для инженеров и научных работников / Э. Удд. // Москва: Техносфера, 2008 — 520 с.
  23. Плотников, М. Ю. Волоконно-оптический гидрофон : автореферат дис кандидата технических наук : 05.11.01 / Плотников Михаил Юрьевич;
    [Место защиты: С.-Петерб. нац. исслед. ун-т информац. технологий, механики и оптики]. — Санкт-Петербург, 2014. — 23 с.
  24. Петров, Ю. С. Методы создания измерительных преобразователей для распределенных волоконно-оптических измерительных систем : автореферат дис. … кандидата технических наук : 05.11.16 / Дальневост. гос. техн. ун-т. — Владивосток, 2006. — 22 с.
  25. Пнев, А. Б. распределённые волоконно-оптические датчики регистрации вибрационных воздействий на основе слабоотражающих брэгговских решёток для мониторинга железнодорожного транспорта. / А. Б. Пнев, К.В. Степанов, А.А. Жирнов, А.О. Чернуцкий, Е.Т. Нестеров, В.Е. Карасик // Фотон- экспресс. — 2019. — № 6 (158). — С. 28-29.
  26. Прокопенко, С. А. Автоматизация процессов контроля и диагностики в системах железнодорожной автоматики и телемеханики на основе волноводно-оптических технологий : авторев. дисс канд. техн. наук : 05.13.06 / Прокопенко
    Сергей Анатольевич. — Ростов-на-Дону, 2009. — 20 с.
  27. Савин, Е. З. Воздействие электрического поля на волоконно¬оптический кабель, подвешенного на опорах контактной сети электрифицированной железной дороги / Е. З. Савин , Ю. А. Мильков // Новые тенденции развития в управлении процессами перевозок, автоматике и инфокоммуникациях : тр. Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием.. — Хабаровск, 2017. — С. 131-136.
  28. Савин, Е. З. Влияние электромагнитного поля электрифицированных железных дорог на поляризационные явления в волоконном световоде / Е. З. Савин // Вестник РГУПС. — 2006. — № 4. — С. 81-87.
  29. Гиркин, И. В. Промышленный интернет вещей (11оТ) от компании Сз8со как основа интегрированных операций для нефтегазовой отрасли / И. В. Гиркин, А. А. Гречин // Нефть. Газ. Новации. — 2016. — № 8. — С. 27-31.
  30. Шнеерсон, М. Б. Распределенные акустические сейсмические системы при работах ВСП / М. Б. Шнеерсон // Экспозиция. Нефть. Газ. — 2017. — № 1. — С. 23-25. 188№ 2076-6785.
  31. Ко8епЬегдег М., На11 А. 1)181пЬи1ес1 Асоизйс Оеп81пд а8 а Ьа8е 1есЪпо1оду Гог гаПину аррНсаИоп8 // 8|дпа1Нпд+)а1асоттшнсаПоп. 2016. №. (108) 9. Рр. 73-84.
  32. Определение мест коротких замыканий в тяговых сетях при помощи технологии 1)Л8 // Железные дороги мира. — 2017. — № 12. — С. 58-63.
  33. Воронин, В. А. Оптоволоконная рефлектометрия в системах интервального регулирования движения поездов / В. А. Воронин, В.В. Воробьев, Е.В. Ермаков // Железнодорожный транспорт. — 2020. — № 4. — С. 55-57.
  34. Горбуленко, В. В. Волоконно-оптическая система мониторинга «Дунай» / В. В. Горбуленко, А.В. Леонов, К.В. Марченко, В.Н.Трещиков // Фотон- экспресс. — 2014. — № 5 (117). — С. 12-15.
  35. Бухарин, М. А. Технологии виброакустического мониторинга для нужд железнодорожного транспорта / М. А. Бухарин, К.В. Шишков // Железнодорожный транспорт. — 2020. — № 4. — С. 58-59.