В РФ разработали гибридную модель управления поездом

Гибридная модель управления поездом сочетает классические законы физики с алгоритмами машинного обучения.

Об этом пишет ТАСС со ссылкой на пресс-службу Российского научного фонда (РНФ). Доцент Омского государственного университета путей сообщения Станислав Истомин, чьи слова приводит пресс-служба РНФ, рассказал:

Наш алгоритм позволит разрабатывать оптимальные стратегии управления железнодорожными составами, адаптированные к конкретным условиям — состоянию путей, загрузке состава, рельефу местности. В перспективе такие системы помогут железным дорогам экономить электроэнергию и продлить срок службы поездов, что особенно важно для дальних грузовых перевозок.

Россия входит в тройку стран с самыми протяженными железнодорожными путями, что побуждает инженеров и ученых искать пути оптимизации расходов на восстановление инфраструктуры, в том числе подвижного состава, а также электроэнергии.

Алгоритмы, способные подобрать оптимальную скорость и режим движения поезда, учитывающие особенности рельефа, силу ветра, сопротивление на подъемах и другие факторы, влияющие на количество затрачиваемой энергии, помогут существенно сократить расходы электричества.

Новое решение объединило физические уравнения и данные с видео более чем 1,5 тысяч реальных поездок грузовых составов с электровозами, которые проходили на различных участках Западно-Сибирской железной дороги. Это позволило математически точно описать движение поездов по заданным маршрутам: расхождение рассчитанного и реального времени движения не превышало одной минуты, что на 10-15% повысило качество расчетов. В ближайшее время работу нового алгоритма проверят в реальных условиях эксплуатации на железной дороге.

изображение magnific