Application of Harmonic Half-Waves for Automation of High-Speed Trains Control

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The emergency braking processes in the European Train Control System (ETCS) of high-speed trains are associated with stepwise regulation of acceleration (deceleration) depending on the braking ability of the train, terrain data and changing weather on the route. These processes are defined in ETCS. The procedure for stepwise regulation of deceleration is carried out by the driver repeatedly in the process of braking until the train stops completely. The beginning of emergency braking and its end, as well as the braking process itself, is accompanied by repeated pulsed operation of the brakes, which leads to jumps in deceleration and, accordingly, to increased wear of the brake system, a decrease in comfort for passengers, which results in the limitation of the maximum allowable speed. The article proposes a new concept and technique for constructing mathematical models of emergency braking curves different from ETCS curves and based on harmonic half-waves. It is shown that the ETCS deceleration curves are described by known second-order power half-waves. Their joint study gives grounds to assert that the application of these curves leads to the obligatory pulsed mode of brake operation. Two new variants of models of emergency braking curves described by harmonic half-waves are proposed. The first option has one pulsed brake application at the end of the braking interval. The second option is free from braking impulses and allows the use of continuous regulation. These models explain the features of ETCS, contain proposals for their elimination, and are applicable to the development of new emergency braking curves that allow smooth control of emergency braking of trains. Efficiency, differences and advantages over ETCS braking curves are shown on the results of mathematical modeling of emergency braking processes.

About the authors

B. G Mayorov

Joint Stock Company Scientific and Production Enterprise «Rubin»

Email: bgmayorov@yandex.ru
Baidukova St. 2

References

  1. Ehret M. Virtual Train Brakes // Eisenbahnwesen-Seminar, TU-Berlin. 2020. 49 p.
  2. ERTMS/ETCS. System Requirements Specification. Chapter 6. Management of older System Versions. 2016. no. 3.6.0. 46 p.
  3. Introduction to ETCS Braking Curves. Version 1.5. ERA ERTMS Unit. 2020. 28 p.
  4. «СИНКАНСЭН»: как работают скоростные поезда в Японии. URL: https:// varlamov.ru/3259684. html (дата обращения: 26.07.2023).
  5. Performance and Financing Agreement – Infrastructure Condition and Development Report. Deutsche Bahn AG Group, 2019. Available at: https://www.eba.bund.de/DE/Themen/Finanzierung/LuFV/IZB/izb_node.html;jsessionid=9FA5FFD4733F0B2522224C879CABE1A9.live11292 (accessed: 10.09.2023).
  6. Furness N., van Houten H., Arenas L., Bartholomeus M. ERTMS Level 3: the Game-Chander. IRSE NEWS. 2017. vol. 232. pp. 2–9.
  7. Thales consortium to install ECTS Level 1 ATR system in Thailand. Railway Technology. 2019. Available at: https://www.railway-technology.com/news/thales-consortium-to-install-etcs-level-1-atp-system-in-thailand/?cf-view (accessed: 10.09.2023).
  8. Майоров Б.Г. Обобщенный критерий наибольшего отклонения входных сигналов систем управления // Автоматика и Телемеханика. 2005. № 10. pp. 148–157.
  9. Фельдбаум А.А. Оптимальные процессы в системах автоматического регулирования // Автоматика и телемеханика. 1953. Т. 14. № 6. С. 712–728.
  10. Никифоров В.В., Баранов С.Н. Статическая проверка корректности разделения ресурсов в системах реального времени // Труды СПИИРАН. 2017. Т. 3. № 52. С. 137–156.
  11. Ровелли К. Срок времени / Пер. с итал. Д. Баюка // М.: ООО «Издательство ACT»: CORPUS. 2020. 224 c.
  12. Сенкевич Ю.И., Марапулец Ю.В., Луковенкова О.О., Солодчук А.А. Методика выделения информативных признаков в сигналах геоакустической эмиссии // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18. № 5. С. 1066–1092.
  13. Петренко В.И., Тебуева Ф.Б., Гурчинский М.М., Антонов В.О., Павлов А.С. Прогнозная оценка траектории руки оператора для решения обратной задачи динамики при копирующем управлении // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18. № 1. С. 123–147.
  14. Demydyuk М.V., Hoshovs’ka N. Parametric optimization of the transport operations of a two-link manipulator // Journal of Mathematical Sciences. 2019. vol. 238. pp. 174–188.
  15. Manyam S.G. Optimal dubins paths to intercept a moving target on a circle // Proc. of the American Control Conference. 2019. pp. 828–834.
  16. Poulsen D.R., Davis J.M., Gravagne I.A. Optimal Control on Stochastic Time Scales // IFAC-PapersOnLine. 2017. vol. 50. no. 1. pp. 14861–14866.
  17. Майоров Б.Г. Способ непрерывной оптической связи с низколетящей целью // Патент RU №2 715 499 С1. 28.02.2020.
  18. Григорьев И.С., Данилина И.А. Оптимизация траектории перелётов космических аппаратов с дополнительным топливным баком. II // Автоматика и Телемеханика. 2018. № 2. С. 135–153.
  19. Хлистунов В.Н. О погрешности аппроксимации дискретных методов измерения // Приборостроение. 1960. № 5. С. 3–5.
  20. Vavilov S.A., Lytaev M.S. Calibration and verification of models defining radar visibility zones in marine geoinformation systems // Proceedings of the 8th international Symposium on Information Fusion and Intelligent Geographic Information Systems (IF&IGIS'17). 2018. pp. 115–125.
  21. Uneyama T., Miyaguchi T., Akimoto T. Relaxation Functions of the Ornstein Uhlen-beck Process with Fluctuating Diffusivity. Physical Review E. 2019. vol. 99. no. 3. doi: 10.1103/PhysRevE.99.032127.
  22. Майоров Б.Г. Свойства гармонических и составных полуволн, определение интервала равномерной дискретизации времени цифровых сигнальных процессоров // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21. № 1. С. 95–125. doi: 10.15622/ia.2022.21.4.
  23. Майоров Б.Г. Способ определения координат подвижного объекта в закрытых помещениях // Патент RU 2 284 542 С2. 30.08.2004.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».