B - Operations – Transporting – 61 – L
Patent
B - Operations, Transporting
61
L
B61L 17/00 (2006.01)
Patent
CA 2601224
The invention relates to a method for controlling the forming of trains in classification yards. The inventive controlling method achieves an optimization of the capacity of a classification yard by a learning effect based on feedback. In particular, at the beginning of employing the controlling, the time intervals between sortings are selected so that they are large, and data regarding the sortings are collected. A computer calculates, from the time intervals that arise during these sortings in the critical zones of the yard, whether the time interval between the pushings-off on the hump of the yard may or may not be shortened. A self-learning system of this type is advantageous in that it requires a considerably smaller program size than conventional systems, which are based on inflexible algorithms and on the measurement of many influencing variables and which, despite all efforts to record all influences, remain, nevertheless, inflexible. In addition, the effort with regard to maintenance is considerably reduced. Due to the special capability of the software, the complexity of adaptation from train station to train station is distinctly lower than before.
L'invention concerne un procédé pour la commande d'une formation de trains dans des installations de triage. Le procédé de commande selon l'invention permet d'optimiser le rendement d'une installation de triage grâce à un effet d'apprentissage reposant sur la rétroaction. En particulier au début de l'utilisation du système de commande, on sélectionne des intervalles de temps très importants entre les wagons et on collecte des données sur les wagons. Un ordinateur détermine à partir des intervalles de temps résultant pour ces wagons dans les zones critiques de l'installation si l'intervalle de temps entre les lancers sur la bosse de l'installation peut être ou non réduit. L'avantage d'un tel système à apprentissage automatique est qu'il nécessite une taille de programme bien plus faible que des systèmes traditionnels qui reposent sur des algorithmes fixes et sur la mesure de nombreuses grandeurs d'influence et qui restent rigides malgré toutes les tentatives de prise en compte de toutes les influences. En outre, les dépenses de maintenance sont particulièrement diminuées. Grâce à la capacité particulière du logiciel, les dépenses d'adaptation de gare à gare sont bien plus faibles que jusqu'à maintenant.
Few Blankenburg Gmbh
Ridout & Maybee Llp
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1777179