МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ПАРАМЕТРІВ ТОНАЛЬНОГО РЕЙКОВОГО КОЛА

Ключові слова: тональне рейкове коло, імітаційна модель, база даних, інтелектуальний аналіз, завадостійкість.

Анотація

Для вдосконалення відомого методу підвищення завадостійкості тонального рейкового кола, заснованого на вирізанні завад в інтервалах між імпульсами корисного сигналу, проведений аналіз коливань часу проходження сигналу в тракті передачі тонального рейкового кола залежно від параметрів його роботи: частоти сигнального струму, довжини рейкової лінії, опору ізоляції та температури навколишнього середовища. Для цього розроблено імітаційну модель роботи тонального рейкового кола. За результатами моделювання створена реляційна база даних зі значеннями характеристик вимірювань. З використанням методів інтелектуального аналізу визначено, що основним фактором, який впливає на час проходження сигналу у тракті передачі тонального рейкового кола, є частота сигнального струму. Визначені основні залежності параметрів роботи тонального рейкового кола та часу проходження сигналу. Отримані результати дозволяють підвищити завадостійкість роботи тональних рейкових кіл за рахунок точнішого налаштування інтервалу вирізання завад між імпульсами корисного сигналу.

Посилання

ЛІТЕРАТУРА

Гаврилюк В.И., Щека В.И., Мелешко В.В. Испытания новых типов подвижного состава на электромагнитную совместимость с устройствами сигнализации и связи // Наука и прогресс транспорта. Вестник Днепропетровского национального университета железнодорожного транспорта. 2015. №5 (59). С.7-15.

V. Havryliuk, Model of Propagation of Traction Current Harmonics from Trains to a Track Circuit Receiver // 2021 Asia-Pacific International Symposium on Electromagnetic Compatibility (APEMC), 2021, pp. 1-4, doi: 10.1109/APEMC49932.2021.9597152.

K. B. Park, J. Y. Park, M. S. Jang, M. S. Lim, and S. H. Kim. A study on the internal modeling of track circuit (UM71-C) on HSL // Proceedings of. KIEE Conf. Korean Inst. Electr. Eng., 2006, pp. 1130–1131.

A. Debiolles, L. Oukhellou, P. Aknin, and T. Denoeux. Track circuit automatic diagnosis based on a local electrical modelling // Proceedings of WCRR, Jun. 2006, pp. 4–8.

Z. Zheng, S. Dai and X. Xie, Research on Fault Detection for ZPW-2000A Jointless Track Circuit Based on Deep Belief Network Optimized by Improved Particle Swarm Optimization Algorithm // IEEE Access, vol. 8, pp. 175981-175997, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3025628

T. de Bruin, K. Verbert and R. Babuška. Railway Track Circuit Fault Diagnosis Using Recurrent Neural Networks // IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 28, no. 3, pp. 523-533, March 2017, doi: 10.1109/TNNLS.2016.2551940

A. Mariscotti, M. Ruscelli and M. Vanti. Modeling of Audiofrequency Track Circuits for Validation, Tuning, and Conducted Interference Prediction // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 11, no. 1, pp. 52-60, March 2010, doi: 10.1109/TITS.2009.2029393.

V. Havryliuk. ANFIS Based Detecting of Signal Disturbances in Audio Frequency Track Circuits // 2020 IEEE 2nd International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC), 2020, pp. 1-6, doi: 10.1109/SAIC51296.2020.9239127.

Zanwu Huang, Shaobin Li, and Xueye Wei. Analysis of temperature impact on audio frequency track circuits using linear regression model / AIP Conference Proceedings 1834, 020019 (2017). doi: https://doi.org/10.1063/1.4981558

В.І. Щека. Організація захисту рейкових кіл від електромагнітних завад з боку контактної мережі // Електромагнітна сумісність та безпека на залізничному транспорті. №1. Дніпро: Вид-во ДНУЗТ, 2011. С.84-90.

Ю.П. Гончаров, Н.В. Панасенко, В.И. Гаврилюк, В.Г. Сыченко. Принципы реализации активной фильтрации при построении современных систем электроснабжения электрической тяги // Електромагнітна сумісність та безпека на залізничному транспорті. №1. Дніпро: Вид-во ДНУЗТ, 2011. С.67-76.

V. Havryliuk. Audio Frequency Track Circuits Monitoring Based on Wavelet Transform and Artificial Neural Network Classifier // 2019 IEEE 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON), 2019, pp. 491-496, doi: 10.1109/UKRCON.2019.8879833.

Саяпіна І.О.. Удосконалення методів і засобів підвищення завадостійкості тональних рейкових кіл: дис. … канд. техн. наук : 05.22.20 / УкрДУЗТ. Харків, 2017. 160 с.

. I.O. Saiapina. Analysis of an electromagnetic interference impact on the tonal track circuit’s receiving equipment. Information-operating system on railway transport, 3, 24-31 (2013) (in Russian)

Saiapina I., Babaiev M. & Аnanіevа O. Reducing noise influence on an audio frequency track circuit // MATEC Web of Conferences - Les Ulis: EDP Science, 2019. V.294. P.1-6 DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201929403015

Кулик П.Д., Ивакин В.С., Удовиков А.А. Тональные рельсовые цепи в системах ЖАТ: постороение, регулировка, обслуживание, поиск и устранение неисправностей, повышение эксплуатационной надежности. Київ: Видавничий дім «Мануфактура», 2004. 288 с.

REFERENCES

V.I. Havryliuk, V.I. Shcheka, V.V. Meleshko (2015). Ispytaniya novykh tipov podvizhnogo sostava na elektromagnitnuyu sovmestimost' s ustroystvami signalizatsii i svyazi [Tests of new types of rolling stock for electromagnetic compatibility with signaling and communication devices]. Nauka i progress transporta. Vestnik Dnepropetrovskogo natsional'nogo universiteta zheleznodorozhnogo transporta [Science and progress of transport. Bulletin of the Dnepropetrovsk National University of Railway Transport], 5(59). 7-15.

V. Havryliuk, (2021). Model of Propagation of Traction Current Harmonics from Trains to a Track Circuit Receiver. 2021 Asia-Pacific International Symposium on Electromagnetic Compatibility (APEMC). 1-4. doi: 10.1109/APEMC49932.2021.9597152.

K. B. Park, J. Y. Park, M. S. Jang, M. S. Lim, and S. H. Kim, (2006). A study on the internal modeling of track circuit (UM71-C) on HSL. Proceedings of. KIEE Conf. Korean Inst. Electr. Eng., 1130–1131.

A. Debiolles, L. Oukhellou, P. Aknin, and T. Denoeux, (2006). Track circuit automatic diagnosis based on a local electrical modelling. Proceedings of WCRR, 4–8.

Z. Zheng, S. Dai and X. Xie, (2020). Research on Fault Detection for ZPW-2000A Jointless Track Circuit Based on Deep Belief Network Optimized by Improved Particle Swarm Optimization Algorithm. IEEE Access, 8, 175981-175997. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3025628

T. de Bruin, K. Verbert and R. Babuška (2017). Railway Track Circuit Fault Diagnosis Using Recurrent Neural Networks. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 28(3), 523-533. doi: 10.1109/TNNLS.2016.2551940

A. Mariscotti, M. Ruscelli and M. Vanti (2010). Modeling of Audiofrequency Track Circuits for Validation, Tuning, and Conducted Interference Prediction. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 11(1), 52-60. doi: 10.1109/TITS.2009.2029393.

V. Havryliuk (2020). ANFIS Based Detecting of Signal Disturbances in Audio Frequency Track Circuits. 2020 IEEE 2nd International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC), 1-6. doi: 10.1109/SAIC51296.2020.9239127.

Zanwu Huang, Shaobin Li, and Xueye Wei (2017). Analysis of temperature impact on audio frequency track circuits using linear regression model. AIP Conference Proceedings 1834, 020019 doi: https://doi.org/10.1063/1.4981558

V.I. Shcheka. Orhanizatsiya zakhystu reykovykh kil vid elektromahnitnykh zavad z boku kontaktnoyi merezhi [Organization of protection of rail circuits from electromagnetic interference from the catenary]. Elektromahnitna sumisnistʹ ta bezpeka na zaliznychnomu transporti [Electromagnetic compatibility and safety in railway transport], 1, 84-90. [in Ukrainian]

Y.P. Goncharov, N.V. Panasenko, V.I. Gavrilyuk, V.G. Sychenko (2011). Printsipy realizatsii aktivnoy fil'tratsii pri postroyenii sovremennykh sistem elektrosnabzheniya elektricheskoy tyagi [Principles for the implementation of active filtration in the construction of modern electric traction power supply systems]. Elektromagnítna sumísníst' ta bezpeka na zalíznichnomu transport [Electromagnetic compatibility and safety in railway transport], 1, 67-76.

V. Havryliuk (2019). Audio Frequency Track Circuits Monitoring Based on Wavelet Transform and Artificial Neural Network Classifier. 2019 IEEE 2nd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON), 491-496, doi: 10.1109/UKRCON.2019.8879833

I.O. Saiapina (2017). Improvement of methods and means to increase audio frequency track circuits noise immunity. Thesis of PhD Kharkiv, 160. (in Ukrainian)

I. O. Saiapina (2013). Issledovaniye vliyaniya elektromagnitnykh pomekh na priyemnuyu apparaturu tonal'nykh rel'sovykh tsepey [Analysis of an electromagnetic interference impact on the tonal track circuit’s receiving equipment]. Informatsiyno – keruyuchi systemy na zaliznychnomu transporti [Information-operating systems on railway transport], 3, 24-31 (in Russian)

I. Saiapina, M. Babaiev, O. Аnanіevа (2019). Reducing noise influence on an audio frequency track circuit // MATEC Web Conf. 294 03015. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201929403015

P.D. Kulik, V.S. Ivakin, A.A. Udovikov (2004). Tonal'nyye rel'sovyye tsepi v sistemakh ZHAT: postoroyeniye, regulirovka, obsluzhivaniye, poisk i ustraneniye neispravnostey, povysheniye ekspluatatsionnoy nadezhnosti [Tone track circuits in RAT systems: construction, adjustment, maintenance, troubleshooting, improving operational reliability]. Kyiv: Vidavnichy house "Manufactory".

Опубліковано
2022-06-28
Розділ
Математичне моделювання

##plugins.generic.recommendByAuthor.heading##