Концепция цифровой платформы на сортировочных станциях

Реализация концепции «Индустрия 4.0» рассмотрена в контексте автоматизации железнодорожного транспорта. Проанализированы предпосылки для создания универсальной цифровой платформы, объединяющей системы автоматизации на сортировочной станции.

На примере ОАО «РЖД» описаны основные цели концепции «Цифровая станция», направленные на слияние данных от низовой автоматики. Представлен функционал системы контроля и подготовки информации о перемещениях вагонов и локомотивов на станции в реальном времени (СКПИ ПВЛ РВ), реализующей поставленные цели путём обобщения исходной информации от всех действующих на станции систем автоматизации и централизации, проверки её на непротиворечивость, устранения избыточности информации и формирование в реальном времени текущей поездной и вагонной модели сортировочной станции на основе данных «от колеса».

Описан существующий функционал СКПИ ПВЛ РВ, реализованный на реальном объекте внедрения, и представлены преиму щества данной системы для сети грузовых перевозок на железнодорожном транспорте. Целью работы является представление отдельных ранее не опубликованных технических решений реализации указанного функционала. Методы работы основаны на слиянии разнородных данных, получаемых от напольных устройств, специализированных видеокамер, а также моделей позиционирования вагонов реального времени.

Показано, что внедрение новых технических решений в СКПИ ПВЛ РВ позволит на порядок повысить качество планирования выполнения технологического процесса сортировки железнодорожных вагонов и прогноза необходимости обслуживания инфраструктуры. Представлены алгоритмы глубокого обучения, обеспечивающие функционирование разрабатываемых решений в реальном времени с высокой точностью. Описаны дальнейшие шаги по реализации цифровой платформы в виде цифрового двойника сортировочной станции, что создаст предпосылку для разработки интеллектуального автомата управления сортировочной станцией и планируемые пути реализации.

1. ШабельниковА. Н., СухановА. В. Компоненты киберфизических систем в составе КСАУ СП // Автоматика, связь, информатика. – 2020. – № 1. – С. 12–14. DOI: 10.34649/AT.2020.1.1.002.

2. Розенберг И. Н.,ШабельниковА. Н. Цифровая сортировочная станция // Железнодорожный транспорт. – 2018. –№ 10. – С. 13–17.

3. Розенберг Е. Н., Батраев В. В. Разработка перспективных систем управления и обеспечения безопасности движения поездов // Бюллетень Объединённого учёного совета ОАО РЖД. – 2017. – № 4. – С. 43–51. [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/download/elibrary_30763584_22331826.pdf. Доступ 29.05.2020.

4. ШабельниковА. Н., Соколов В. Н. КСАУ СП – новое направление автоматизации сортировочных горок // Автоматика, связь, информатика. – 2017. – № 8. – С. 2–4.

5. ЗамышляевА. М.,КалининА. В.,ДолганюкС. И. СистемаМАЛС: задачи и перспективы //Автоматика, связь, информатика. – 2016. – № 10. – С. 30–33.

6. АношкинВ. В.,ШабельниковА. Н.,ШипулинН. П. Интерактивный горочный пульт // Автоматика, связь и информатика. – 2020. –№5. – С. 11–12.

7. Шабельников А. Н., Смородин А. Н. Комплексная автоматизация узловой сортировочной станции // Автоматика, связь и информатика. – 2018. – № 4. – С. 12–14.

8. ШабельниковА. Н.,Ольгейзер И. А.,РоговС. А. От механизации к цифровизации сортировочной станции // Автоматика, связь и информатика. – 2018. – № 1. – С. 21–23.

9. Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T. U-Net: Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015. MICCAI 2015. Lecture Notes in Computer Science, Springer, Cham, 2015, Vol. 9351, рр. 234–241. [Электронный ресурс]: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-24574-4_28.pdf. Доступ 29.05.2020.

10. Sergeev, A., Del Balso, M. Horovod: fast and easy distributed deep learning in TensorFlow // arXiv preprint arXiv:1802.05799, 2018. [Электронный ресурс]: https://arxiv.org/abs/1802.05799. Доступ 29.05.2020.

11. Ольгейзер И. А. Цифровой двойник сортировочной горки // Автоматика, связь и информатика. – 2020. – № 1. – С. 20–22.