На нашем сайте используются cookie-файлы. Продолжая пользоваться данным сайтом, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie в соответствии с настоящим уведомлением и Пользовательским соглашением.
Отправить рукопись
Известия Петербургского университета путей сообщения/Proceedings of Petersburg Transport University
Журналы / Известия Петербургского университета путей сообщения/Proceedings of Petersburg Transport University / Том 23 Номер 3 / Устойчивость автоматизированной системы управления техническим состоянием высокоскоростных электропоездов
УДК 629.423.24

УСТОЙЧИВОСТЬ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМ СОСТОЯНИЕМ ВЫСОКОСКОРОСТНЫХ ЭЛЕКТРОПОЕЗДОВ Устойчивость автоматизированной системы управления техническим состоянием высокоскоростных электропоездов

Опубликовано в Известия Петербургского университета путей сообщения/Proceedings of Petersburg Transport University · Том 23, Номер 3, 2026 · Страницы 561–571 · Рубрика: Проблематика транспортных систем
DOI: https://doi.org/10.20295/1815-588X-2026-3-561-571
Получено: 07.05.2026 Одобрено: 22.06.2026 Опубликовано: 07.10.2026 Язык публикаций: RUS
Авторы
КО
Космодамианский Андрей Сергеевич
ORCID
ЛА
Лакин Игорь Игоревич
АННОТАЦИЯ
В России создается высокоскоростная магистраль (ВСМ) Санкт- Петербург — Москва. Разрабатывается перспективный подвижной состав, от надежной работы которого зависит эффективность высокоскоростных перевозок. Требуется создание современной системы технического обслуживания и ремонта (ТОиР), работа которой должна быть оптимизирована путем создания автоматизированной системы управления (АСУ) ТОиР. Недостаток АСУ как системы авторегулирования — риск неустойчивой работы, возникновения автоколебаний. Цель работы: решить задачи исключения колебаний АСУ ТОиР. Методы: для достижения поставленной цели предлагается использовать имитационное моделирование для подбора параметров системы и исключения возможных неустойчивых режимов работы. В качестве математической основы модели выбраны методы цепей Маркова с дискретным представлением времени, когда в соответствии с графом переходов состояние системы в каждый последующий момент времени полностью определяется ее состоянием в предыдущий момент. Для программной реализации модели выбран аппарат динамического моделирования «Сети Петри», который достаточно точно соответствуют цепям Маркова. Разработанная модель проверки устойчивости АСУ программно реализована на алгоритмическом языке Visual Basic for Applications (VBA) в среде MS Excel. Результаты: в качестве примера применения модели в статье рассмотрена система материально-технического снабжения ТОиР. Выявлено, что при некорректном выборе параметров системы возможны автоколебания запаса ремонтного комплекта на складе. Это может привести к дефициту переходного запаса и срывам в работе ТОиР. Показано, что избежать колебаний и дефицита можно за счет подбора параметров АСУ посредством итерационного моделирования — с последовательным изменением параметров системы. Практическая значимость: предложенный метод и разработанное программное обеспечение полезны на этапе проектирования АСУ ТОиР и при существенном изменении параметров действующей АСУ ТОиР.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
высокоскоростная магистраль, электропоезд, надежность, техническое обслуживание и ремонт, устойчивость системы управления, математическое моделирование
Текст Список литературы
Текст
Текст (PDF)
Читать Скачать

В России создается первая в стране ВСМ Санкт-Петербург -Москва протяженностью 679 км[2]. Электропоезда ВСМ разрабатываются в Инжиниринговом центре железнодорожного транспорта (ИЦ ЖТ)[3], специально созданном ОАО «РЖД» и группой компаний «Синара» с привлечением ученых вузов, НИИ и специалистов смежных предприятий. Сборка составов будет производиться компанией «Уральские локомотивы» в городе Верхняя Пышма (Свердловская область, Екатеринбург). Первая партия электропоездов серии ЭВС360 «Белый кречет» должна состоять из 41 восьмивагонного состава, достигающего максимальной скорости 400 км/ч[4].

Надежность -одно из главных качеств этого электропоезда[5]. Составы ВСМ должны обладать высокой надежностью[2]: коэффициент технической готовности (КТГ) должен составлять 0,95 и более, с учетом крупных ремонтов -0,93 и более. Такую надежность невозможно обеспечить без создания современной крупно агрегатной системы технического обслуживания и ремонта (ТОиР)[6]. Для управления ТОиР обязательно создание автоматизированной системы управления (АСУ ТОиР)[7], которая представляет собой комплексную киберфизическую производственную систему (Cyber Physical Production System). АСУ ТОиР должна использовать данные АСУ ОАО «РЖД», а также взаимодействовать с бортовой автоматизированной системой технического диагностирования для планирования объема ТОиР и потребных ресурсов с учетом фактического технического состояния оборудования составов[8].

В середине XX века Норберт Винер ввел термин «кибернетика»[9]. Применительно к производственным системам чаще используется термин «автоматизированная система управления»[10]. Направления исследований в кибернетике разнообразны и включают в себя распознавание образов, поддержку принятия решений, разработку математического аппарата управления (алгоритмов) и многое другое. Но главными были и остаются отрицательные обратные связи, определенные Винером как основа управления[9][10][11](рис. 1).

Управляющее воздействие Y (блок 3) вырабатывается по заданным алгоритмам φ(Δ). Они определяются спецификой технологических процессов согласно известным математическим методам[11]) путем сравнения Δ (блок 2) задания X (блок 1) с состоянием объекта управления Z (блок 4). Наличие отрицательных обратных связей -главный и обязательный признак АСУ: замкнутые системы позволяют автоматизировать процесс управления.

Современные методические подходы к построению систем управления (в том числе Рис. 1. Общий принцип построения АСУ систем менеджмента качества и надежности) предполагают использование принципа постоянного улучшения Эдварда Деминга, известного также как цикл PDCA (Plan, Do, Check, Act)[12], суть которого автор образно сформулировал так: «Вы можете не меняться. Выживание не является обязанностью». На рис. 1 цикл PDCA показан пунктиром.

Рис. 1. Общий принцип построения АСУ

Рис. 1. Общий принцип построения АСУ

Важная задача АСУ -формирование достоверных исходных данных Δ. При управлении производственными процессами ТОиР сравнение Δ носит сложный характер (блок 2). Главное -это диагностика технического состояния оборудования (блок 4). Задание X (блок 1) -исправное или хотя бы работоспособное состояние состава, Z -фактическое техническое состояние (блок 4), Y (блок 3)рассчитанный объем ТОиР с учетом фактического технического состояния.

Автоматизация управления на базе ITсистем работы кадров, отдела труда и заработной платы, склада, финансового управления и отчетности, управления налогами и др. -решенная унифицированная задача[7]. Соответствующие пакеты программ известны как ERPи MES-системы, реализуемые на покупных программах (SAP R/3, 1С:ERP, «Парус» и др.).

Для задачи создания АСУ предлагается использовать общую структуру управления ТОиР с выраженными обратными связями (рис. 2).

В процессе эксплуатации электроподвижного состава ВСМ (блок 1) формируется

Рис. 2. Структура АСУ ТОиР

Рис. 2. Структура АСУ ТОиР

ЭКСПЛУАТАЦИЯ МВПС ВСМ 1 ПЛАНИРОВАНИЕ ТОиР 2 ПЛАНИРОВАНИЕ РЕСУРСОВ 3 ТОиР 4 Анализ эксплуатации и надежности МВПС, эффективности ТОиР КОРРЕКТИРОВКА УСЛОВИЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ МВПС КОРРЕКТИРОВКА ТЕХНОЛОГИИ ТОиР КОРРЕКТИРОВКА КОНСТРУКЦИИ И ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА ПРОИЗВОДСТВО И МОДЕРНИЗАЦИЯ МВПС 5 6 7 8 Рис. 2. Структура АСУ ТОиР 2026/3 диагностическая информация о техническом состоянии оборудования по данным бортовой диагностики. Также получаются данные о работе составов: пробег, населенность вагонов, интенсивность эксплуатации, другие эксплуатационные показатели. По этой информации, а также по наличию отказов и заданной периодичности планово-предупредительной системы ТОиР рассчитывается объем ТОиР (блок 2), на основании которого определяются потребные ресурсы ТОиР: трудовые, складские запасы, число ремонтных позиций и др. (блок 3). Затем осуществляется сам ТОиР (блок 4) с использованием АСУ ТОиР. Результаты эксплуатации и ТОиР периодически анализируются (блок 5) для формирования корректирующих мероприятий: изменение условий эксплуатации (блок 6) и технологии ТОиР (блок 7), конструкции составов (блок 8) как при производстве, так и при модернизации эксплуатируемого парка (блок 9). Для анализа свой ств модели АСУ ТОиР по описанному алгоритму авторами разработана имитационная математическая модель и соответствующая программа [13] на алгоритмическом языке Visual Basic for Applications в среде MS Excel[14]. Программа позволяет рассматривать свой ства АСУ ТОиР в различных режимах работы. В основу модели положены цепи Маркова[15]и сети Петри[16]. Фишками яв-ляются составы, меняющие статусы согласно графу переходов (рис. 3).

Из любого состояния (статуса) графа можно попасть в другой статус -граф модели неразложим и сильно связан (сократить его нельзя). В любое состояние можно попасть за конечное число шагов по дням D и минутам t. Модель является периодической, так как всегда Δt > 1. Все статусы графа являются возвратными, так как всегда есть возможность перейти к другим статусам. Случайные процессы задаются в блоке 6: задержка рейса из-за отказа, неплановый ремонт, удлинение планового ТОиР. При этом основными параметрами являются интенсивности отказов от различных видов ТОиР и другие параметры, задаваемые до начала моделирования. В последующий момент времени t + 1 состояние модели определяется функцией перехода f от состояния в момент времени t:

St+1 = f (St ) = f (St-1 ) = … = f (St0 ). (1)

Состояние модели S определяется состоянием STr (техническим состоянием, местонахождением, пробегом и др.), совокупностью составов Tri Є Tr, состоянием (занятостью) ремонтных позиций RPi Є RP с наличием ожидания ремонта (очереди). У полигона имеется расписание поездов на сутки TT с неизменным состоянием STT = const, являющееся основанием для привязки составов Tri к поездам расписания - SΣ, t+1 = fΣ (STr, t , S RP, t , STT, t , SD, t ).

Рис. 3. Граф переходов модели ТОиР

Рис. 3. Граф переходов модели ТОиР

(

) 2

Расписание поездов определяется с точностью до минуты, поэтому минимальный шаг дискретной модели должен быть:

∆ tM = (t + 1) -t = 1 мин. ( 3
)

При необходимом шаге согласно расписанию в 1 мин. имеется еще дневная дискретность d согласно повторению расписания:

∆ tD = (td + 1) -td = 1 день. ( 4
)

В АСУ, как в системе с обратными связями, возможны проблема устойчивости[10,11,17], риск возникновения колебаний и даже автоколебаний. На рис. 4 приведены примеры пере-ходного процесса при достижении заданного параметра.

Рис. 4. Общий принцип АСУ [17]: 1 — с перерегулированием, 2 — без перерегулирования, где t пп — время переходного процесса, t y — время установления сигнала в первый раз, σ — перерегулирование, σ = ( y max – y зад ) / y зад — относительное перерегулирование

Рис. 4. Общий принцип АСУ [17]: 1 — с перерегулированием, 2 — без перерегулирования, где tпп — время переходного процесса, ty — время установления сигнала в первый раз, σ — перерегулирование, σ = ( ymax – yзад ) / yзад — относительное перерегулирование

Для АСУ разработан ряд критериев математического определения устойчивости системы: алгебраические, Рауса, Гурвица, Михайлова, Найквиста и др.[11]. Но киберфизическая система управления АСУ ТОиР является прерывной и нелинейной. АСУ не поддается непрерывному дифференцированию, что делает практически неприменимыми методы определения устойчивости. Представляется целесообразным имитационное моделирование с определением возможных колебаний системы согласно теории массового обслуживания с использованием цепей Маркова и сетей Петри. В результате моделирования должны быть определены параметры, при которых АСУ будет устойчива в достижении установившегося режима с допустимыми статическими и динамическими ошибками. В рассмотренном примере за основу взята модель управления ресурсами. Пусть задан неснижаемый запас деталей на складе Norma. Ежедневный расход деталей на устранение отказов (детерминированный или стохастический согласно нормальному закону распределения) составляет Otkaz деталей. На складе находится Ostatok деталей, отличающийся от норматива на Delta = Norma -Ostatok. Если Delta < 0, значит, возник недопустимый дефицит. При отсутствии стохастических процессов берутся математические ожидания. В примере это по 4 дня на доставку и 2 дня на ремонт (изготовление) -всего 10 дней (см. таблицу). Необходимо по исходным данным определить размер заказа деталей Zakaz для поддержания неснижаемого запаса по одному из возможных алгоритмов и моделированием определить устойчивость системы. ТАБЛИЦА. Исходные данные для расчета За основу взята разработанная модель ТОиР с использованием цепей Маркова и сетей Петри. Шаг взят с точностью до дня ∆t =∆tD = 1 день. Первым смоделирован простейший алгоритм, при котором заказ Zakaz равен расходу Otkaz (рис. 5): Zakaz = Otkaz. Число деталей на складе уменьшается с начально заданных Ostatok = 150 в темпе расхода Otkaz = 10, пока не начнут с задержкой через 4 + 2 + 4 = 10 дней поступать детали из Центра. Процесс стабилизируется. При расходе Otkaz = 10 деталей запас стабилизировался на уровне 50 деталей, соответствующем нормативу: Ostatok = = 150 -10 • 10 = 50. При Otkaz = 15 запас стал нулевым: Ostatok = 150 -10 • 15 = 0. При дальнейшем увеличении расхода деталей на складе не хватит. Алгоритм является разомкнутым и не управляемым. Автоколебания возникли при заказе деталей по разнице между нормативом Norma и остатком на складе Ostatok, даже при частичной защите от перерегулирования (рис. 6). Автоколебания -опасное явление в АСУ. В рассмотренном примере возник дефицит деталей. Возможны «разносные» автоколебания, происходящие с увеличением амплитуды колебаний. Подбором параметров колебания системы можно минимизировать (рис. 7). Процесс с тем же алгоритмом управления при заданном стохастическом процессе приведен на рис. 8, а за период 1000 дней. Моделирование показало наличие риска дефицита деталей (в примере -на 270-й и 438-й день). Увеличение неснижаемого запаса Norma = 60 (рис. 8, б) устранило проблему -имитационным моделированием подбираются параметры системы при выбранном алгоритме управления с обеспечением устойчивости. При автоматическом управлении тяговым приводом подвижного состава возникновение колебаний достаточно очевидно: изменения скорости, тока,

ТАБЛИЦА. Исходные данные для расчета

Данные УчасткаПараметр
Среднее число ремонтов узла, шт.10
СКО1,1
1. Доставка минимум, дней3
2. Доставка норма, дней4
3. Доставка задержка, дней6
4. Задержка максимум, дней10
Начальный запас узлов, шт.150
Неснижаемый запас, норматив, шт.50
Данные ЦентраПараметр
Среднее число ремонтов в день, шт.25
СКО числа ремонтов в день2
1. Ремонт минимум, дней1
2. Ремонт норма, дней2
3. Ремонт задержка, дней3
4. Задержка максимум, дней7
Рис. 5. Отсутствие выхода на заданный норматив АСУ

Рис. 5. Отсутствие выхода на заданный норматив АСУ

Рис. 6. Автоколебания АСУ

Рис. 6. Автоколебания АСУ

Рис. 7. Нормальное управление АСУ по отклонению

Рис. 7. Нормальное управление АСУ по отклонению

5 . 7 . 57 напряжения, давления, температуры в салоне и др. легко измеримы. В АСУ отличить колебания системы от регулирования не так просто даже в приведенном относительно простом примере. Более того, если в приводе колебания имеют частоту от миллисекунд до минуты (легко наблюдаемы), то в АСУ -это часы, дни, месяцы и более (трудно наблюдаемы). Напри-мер, неправильное планирование трудовых ресурсов обнаружится через дни, неправильный заказ технологического оборудованиячерез месяцы, неправильный выбор числа ремонтных позиций -через годы. Поэтому имитационное моделирование процессов АСУ ТОиР особенно актуально. Его также можно включать в число встроенных методов для проверки принимаемых управляющих Рис. Отсутствие выхода на заданный норматив АСУ Рис. 6. Автоколебания АСУ Рис. Нормальное управление АСУ по отклонению 2026/3 воздействий на их корректность в части устойчивости системы. Вывод: авторами предлагается при разработке и сопровождении АСУ ТОиР подвижного состава использовать математическую модель на базе цепей Маркова и сетей Петри для имитационного моделирования процессов ремонтного депо с целью подбора параметров системы для исключения возможных колебаний системы.
Рис. 8. Управление АСУ при стохастических процессах: а — Norma = 50, б — Norma = 60

Рис. 8. Управление АСУ при стохастических процессах: а — Norma = 50, б — Norma = 60

1. Скоростные железные дороги Японии. Синкансен / пер. с япон. М.: Транспорт, 1984. 199 с.

2. Программа организации скоростного и высокоскоростного железнодорожного сообщения в Российской Федерации. М.: ОАО «РЖД». 2015. 152 с.

3. Инжиниринговый центр железнодорожного транспорта // Официальный сайт ИЦ ЖДТ. URL: https://ecrt.ru

4. Сайт национального проекта «Развитие высокоскоростных железнодорожных магистралей (ВСМ)». URL: https://vsmholdng.ru

5. Горский А. В., Воробьев А. А. Надежность электроподвижного состава. М.: Маршрут, 2005. 303 с.

6. Эксплуатация и техническое обслуживание подвижного состава / В. И. Киселев [и др.]. М.: ИРИС-Групп, 2012. 576 с.

7. 1С:ТОИР. Управление ремонтами и техническим обслуживанием оборудования: официальный сайт. URL: https://solutions.1c.ru/eam

8. Мониторинг технического состояния и режимов эксплуатации локомотивов в ТМХ-Сервис. Тео рия и практика / К. В. Липа [и др.]. М.: ЛокоТех, 2015. 212 с.

9. Винер Н. Человек управляющий. СПб.: Питер, 2001. 288 с.

10. Луков Н. М., Космодамианский А. С. Автоматические системы управления локомотивов. М.: Рис. 8. Управление АСУ при стохастических процессах: а — Norma = 50, б — Norma = 60 а б Учебно- методический центр по образованию на железнодорожном транспорте, 2007. 429 с.

11. Савоськин А. Н., Баранов Л. А., Плакс А. В. Автоматизация электроподвижного состава. М.: Транспорт, 1990. 311 с.

12. Ассоциация Деминга. URL: https://www. deming.ru

13. Галахов А. Н., Лакин И. И., Скворцов Д. Д. Моделирование технического обслуживания и ремонта высокоскоростных электропоездов с использованием данных бортовых систем диагностики // Бюллетень результатов научных исследований. 2023. № 4. С. 52–67.

14. Уокенбах Дж. Excel 2010: профессиональное программирование на VBA / пер. с англ. М.: И. Д. Вильямс, 2014. 944 с.

15. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Академия, 2003. 464 с.

16. Шалыто А. А. Логическое управление. Методы аппаратной и программной реализации алгоритмов. СПб.: Наука, 2000. Глава 11: Сети Петри, графы операций и графы переходов.

17. Устойчивость систем автоматического управления. Основы теории управления. URL: https:// ideafix.su/university/ASU/lectures. UDC 629.423.24

PDF JATS XML
Контактные лица
Главный редактор
Валинский Олег Сергеевич
Курилкин Дмитрий Николаевич
Заместитель главного редактора
Курилкин Дмитрий Николаевич
It@pgups.ru
Евстафьев Андрей Михайлович
Научный редактор
Евстафьев Андрей Михайлович
elt@pgups.ru
Редакция
Редакция журнала ПГУПС
izvestia@izvestiapgups.org
18
загрузок
Crossref РИНЦ РИНЦ Science Index ВАК
© atjournal.editorum.ru
Соглашение Политика защиты и обработки персональных данных Поддержка Powered by Editorum, 2026 Инструкции
Войти или Создать
* Забыли пароль?