г. Москва и Московская область, Россия
С целью выбора алгоритма управления локомотивом, при прогнозировании рационального режима движения поезда в эксплуатации методами математического моделирования, выполнен расчет основных технико-экономических характеристик работы тепловоза 2ТЭ116У с составом, при использовании полной мощности и при управлении по параметрам режимной карты. Основой метода является динамическая модель движения поезда на участке железной дороги с заданным профилем. Для верификации разработанного метода численные исследования выполнялись в широком диапазоне изменения весов составов, не превышающих расчетный вес. Выполнено сравнение полученных результатов со статистическими данными о значениях эксплуатационных характеристик движения поездов на сети железных дорог России. Показано, что моделирование режимов движения поезда при использовании полной мощности локомотива дает значительную ошибку при расчете технической скорости, весовой норме поезда и расхода топлива и не позволяет рассчитать рациональный алгоритм управления локомотивом по используемым критериям оптимизации с учетом условий эксплуатации. Обоснована необходимость при выборе рационального алгоритма управления локомотивом учитывать реальные условия эксплуатации движения поездов по пакетному или частично пакетному графику, которые отражены в параметрах режимной карты.
динамическая модель движения поезда, верификация модели, алгоритм управления локомотивом, статистические данные эксплуатационных характеристик поездов, график движения поезда, режимная карта движения поезда, расчетные технико-экономические характеристики движения поезда
1. Baranov L. A., Golovicher Ya. M., Erofeev E. V. et al. Mikroprotsessornyye sistemy avtovedeniya podvizhnogo sostava [Microprocessor systems for auto-matic guidance of rolling stock]. Moscow: Transport Publ., 1990, 272 p. (In Russian)
2. Muginshtein L. A., Vinogradov S. A., Yabko I. A. et al. Energooptimal'nyy tyagovyy raschet dvizheniya poyezdov [Energy-optimal traction calculation of the movement of trains]. Zheleznodorozhnyy transport [Railway transport]. 2010, vol. 2, pp. 24-29. (In Russian)
3. Baranov L. A., Sidorenko V. G., Balakina E. P. et al. Intellektual'noye tsen-tralizovannoye upravleniye dvizheniyem vneulichnogo gorodskogo zheleznodorozhnogo transporta v usloviyakh intensivnogo dvizheniya [In-telligent centralized traffic control of off-street urban railway transport in conditions of heavy traffic]. Nadezhnost' [Reliability]. 2021, vol. 2, pp. 17-23. DOI: doi.org/10.21683/1729-2646-2021-21-2-17-23. (In Russian)
4. Su R., Gu Q., Wen T. et al. Optimization of High-Speed Train Control Strategy for Traction Energy Saving Using an Improved Genetic Algorithm. Journal of Applied Mathematics, vol, 2014. DOI: doi.org/10.1155/2014/507308. URL: https://www.hindawi.com/journals/jam/2014/507308/.
5. Liu P., Han B. Optimizing the train timetable with consideration of different kinds of headway time. Journal of Algorithms & Computational Technology, 2017, vol. 11(2), pp. 148-162. DOI:https://doi.org/10.1177/1748301816689685.
6. Zheleznodorozhnye perevozki i infrastruktura [Railway transportation and in-frastructure]. URL: https://ar2001.rzd.ru/ru/performance-overview/analysis-operating-results/railway-transportation-infrastructure (accessed: December 14, 2022). (In Russian)
7. Coxon М. Alstom to deliver Train Control System for KiwiRail in New Zea-land. 14 September 2022. URL: https://www.alstom.com/press-releases-news/2022/9/alstom-deliver-train-control-system-kiwirail-new-zealand (ac-cessed: December 14, 2022).
8. Lina B., Zhaoa Y., Linb R. et al. Integrating traffic routing optimization and train formation plan using simulated annealing algorithm. Applied Mathemat-ical Modelling. May 2021, vol. 93, pp. 811-830. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0307904X20307381 (accessed: December 14, 2022).
9. Novikov V. G., Safronov A.S., Kuzyukov V. V. Mikroprotsessornyye sis-temy upravleniya dvizheniyem poyezdov v moskovskom metropolitene [Microprocessor control systems for train traffic in the Moscow metro]. Avtomatika na transporte [Automation in transport]. 2020, vol. 6, Iss. 3, pp. 268-288. DOI:https://doi.org/10.20295/2412-9186-2020-6-3-268-293. (In Russian)
10. Satoru I., Takayuki S., Keishi S. et al. Latest Train Control and Management System Technologies for Improving Safety and Maintainability. Hitachi Re-view. 2018, vol. 67, iss. 7, pp. 52-58.
11. Urbaniak M., Kardas-Cinal E. Optimization of Train Energy Cooperation Using Scheduled Service Time Reserve. Energie. 2022, vol. 15. DOI: doi.org/10.3390/en15010119.
12. Sovicka Р., Rafajdus P., Varecha P. et al. Improved train simulation with speed control algorithm. Transportation Research Procedia. 2019, vol. 40, pp. 1563-1570.
13. Konkov A.Yu., Trunov A.I., Gurianova A.D. Metod regulirovki toplivnoy apparatury teplovoz-nogo dizelya po kharakteristike teplovydeleniya v usloviyakh ekspluatatsii [A method for adjusting the fuel equipment of a diesel locomotive according to the characteristics of heat release under op-erating conditions]. Vestnik VNIIZHT [VNIIZhT Bulletin]. 2021, vol. 80, Iss. 1, pp. 20-29. DOI:https://doi.org/10.21780/2223-9731-2021-80-1-20-29. (In Russian)
14. Morozov O. V., Silyuta A. G., Filippov E. P. Vliyaniye ekspluatatsionnykh faktorov na rezhimy raboty teplovozov [The Influence of Operational Factors on the Operating Modes of Diesel Locomotives]. 2022. (In Russian)
