Resumen

En los ferrocarriles chinos de línea principal, los trenes de mercancías tienen que detenerse a veces dentro de las estaciones de pasajeros debido a los retrasos de los trenes de pasajeros. Sin un sistema de apoyo a la toma de decisiones, es muy difícil para los conductores detener los trenes dentro de las estaciones con coherencia en una acción de frenado. Las razones son que el rendimiento de frenado del tren cambia con las condiciones del equipo de frenado y las evaluaciones subjetivas de los conductores sobre los perfiles de la vía y la distancia de frenado son vagas e imprecisas. Este artículo presenta una red neuronal difusa (FNN), basada en los datos históricos de las paradas de los trenes, para modelar las últimas condiciones del equipo de frenado del tren y obtener la distancia de frenado con una velocidad de frenado, unos perfiles de vía y una velocidad de frenado inicial predefinidos. La distancia de frenado se utiliza para hallar la posición de frenado inicial y aconsejar a los conductores que inicien la acción de frenado. Los estudios de casos confirman que es factible detener trenes dentro de estaciones en una sola acción de frenado aplicando el enfoque propuesto. Además, tanto el tiempo de ejecución como el consumo de energía del movimiento del tren se reducen en comparación con la práctica acción de parada del tren en dos pasos (TATS); es decir, los conductores detienen los trenes antes de entrar en las estaciones y remotorizan a baja velocidad antes de detenerse lentamente dentro de las estaciones.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:acción de frenado, distancia de frenado, conductores, estaciones, trenes, perfiles de vía, ferrocarril principal chino, trenes de pasajeros con retraso, red neuronal difusa, posición inicial de frenado
• Keywords:braking action, braking distance, drivers, stations, trains, track profiles, chinese mainline railway, delayed passenger trains, fuzzy neural network, initial braking position