Багатокритеріальна модель вибору обладнання системи GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки

Размещено на http://www.allbest.ru/

Багатокритеріальна модель вибору обладнання системи GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки

Кононихін Олександр Сергійович кандидат технічних наук, доцент Кафедра автоматизації та комп'ютерно-інтегрованих технологій, Харківський національний автомобільно-дорожній університет, м. Харків

Сухомлінов Валерій Костянтинович студент, Кафедра автоматизації та комп'ютерно-інтегрованих технологій, Харківський національний автомобільно-дорожній університет, м. Харків

Корольов Валерій Михайлович студент, Кафедра автоматизації та комп'ютерно-інтегрованих технологій Харківський національний автомобільно- дорожній університет, м. Харків

Анотація

У сучасний час підприємства, чия діяльність пов'язана з транспортною та будівельно-дорожньою технікою, до певного моменту стикаються з проблемами контролю транспортних перевезень, витрат пального, розрахунку оптимальних маршрутів руху транспорту та аналізу використання його робочого обладнання. Метою дослідження є підвищення ефективності процесів будівельних організацій за рахунок розробки багатокритеріальної моделі вибору обладнання системи GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки. моніторинг харрінгтон будівельний

Найпоширеніші функції, які містять системи супутникового моніторингу: підключення і налаштування трекерів в системі; підключення і налаштування датчиків в системі; моніторинг поточного стану транспорту на карті; моніторинг стану пристроїв і датчиків транспортного засобу; перегляд маршруту переміщення та пробігу автомобіля за обраний інтервал часу; створення точок інтересу та геозон на карті; налаштування сповіщень, висиланих системою, коли відбуваються певні події (перевищення швидкості, витік пального тощо); налаштування шаблонів звітів, виконання звітів; побудова графіків на основі даних системи; управління об'єктами моніторингу через SMS-команди або CSD-з'єднання; створення маршрутів та пунктів маршруту, контроль дотримання маршруту. Розроблено модель вибору обладнання системи GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки за критеріями: інтенсивність відмов, абсолютна похибка, вартість.

Кожен критерій інтегрує своєрідний фізичний зміст і власні розмірність. Для ефективного об'єднання різноманітних часткових критеріїв необхідно встановити безрозмірну шкалу для кожного з них. Ця шкала повинна бути стандартизованою для всіх об'єднуваних критеріїв, що спрощує їх порівняння. Зручним способом побудови узагальненого критерію є узагальнена функція бажаності Харрінгтона. В основі побудови цієї узагальненої функції полягає ідея перетворення натуральних значень окремих критеріїв у безрозмірну шкалу бажаності або переваги.

Наведено приклад багатокритеріального вибору обладнання системи GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки за допомогою узагальненої функції бажаності Харрінгтона.

Ключові слова: модель, обладнання, GPS-моніторинг, багатокритеріальна оцінка, узагальнена функція бажаності Харрінгтона

Kononykhin Oleksandr Serhiyovych PhD, Associate Professor Department of Automation and Computer-Aided Technologies Kharkiv National Automobile and Highway University, Kharkiv

Sukhomlinov Valerii Kostiantynovych Student, Department of Automation and Computer-Aided Technologies Kharkiv National Automobile and Highway University, Kharkiv

Korolov Valerii Mykhailovych Student, Department of Automation and Computer-Aided Technologies Kharkiv National Automobile and Highway University, Kharkiv

MULTI-CRITERION MODEL FOR THE EQUIPMENT SELECTION FOR THE SYSTEM OF GPS MONITORING OF CONSTRUCTION AND ROAD EQUIPMENT

In modern times, enterprises with activities related to transport and road construction equipment face the problems of transportation control, fuel consumption, calculating optimal traffic routes and analyzing the use of its working equipment.

The purpose of the study is to increase the efficiency of the processes of construction organizations due to the development of a multi-criteria model for the selection of equipment for the GPS monitoring system of construction and road equipment.

The most common functions that include satellite monitoring systems: connection and configuration of trackers in the system; connection and configuration of sensors in the system; monitoring of the current state of transport on the map; monitoring of the state of the vehicle's devices and sensors; view the route of movement and mileage of the car for the selected time interval; creation of points of interest and geofences on the map; setting notifications sent by the system when certain events occur (speeding, fuel leakage, etc.); configuration of report templates, execution of reports; construction of graphs based on system data; management of monitoring objects via SMS commands or CSD connection; creation of routes and route points, monitoring of route compliance.

A model for selecting equipment for the GPS monitoring system of construction and road equipment was developed based on the following criteria: intensity of failures, absolute error, and cost. Each criterion integrates a peculiar physical content and its dimensions. To effectively combine various partial criteria, it is necessary to establish a dimensionless scale for each of them. This scale should be standardized for all combined criteria, which simplifies their comparison. A convenient way to construct a generalized criterion is the generalized Harrington desirability function. The basis of the construction for this generalized function is the idea of transforming the natural values of individual criteria into a dimensionless scale of desirability or preference. An example of a multi-criteria selection of GPS monitoring system equipment for construction and road machinery using the generalized Harrington desirability function is given.

Keywords: model, equipment, GPS monitoring, multi-criteria evaluation, generalized Harrington desirability function.

Постановка проблеми. У сучасному бізнесі, пов'язаному з будівельно- дорожньою технікою, підприємства часто стикаються з проблемами контролю за транспортними перевезеннями, витратами пального, оптимізацією маршрутів та аналізом використання робочого обладнання. Ці проблеми можуть суттєво впливати на фінансовий результат підприємства, особливо якщо неефективний контроль призводить до значних втрат.

Засоби, розроблені на основі супутникових навігаційних систем, є ефективним рішенням цих проблем. Однак ринок насичений різноманітними технічними рішеннями для систем супутникового моніторингу транспорту.

Основним елементом таких систем є GPS-трекер - пристрій прийому- передачі даних для моніторингу руху автомобілів, людей чи інших об'єктів [1-5]. Використовуючи глобальну систему позиціонування (GPS), цей пристрій точно визначає координати об'єкта. GPS-трекер має GPS-приймач для визначення координат та передавач на основі GSM для відправлення даних на серверний центр через GPRS, SMS або супутниковий зв'язок. Серверний центр обладнаний програмним забезпеченням для супутникового моніторингу, а GPS-антена важлива для отримання точних координат [1-5].

Функції систем супутникового моніторингу включають підключення і налаштування трекерів і датчиків, моніторинг стану транспорту на карті, відстеження стану пристроїв і датчиків, перегляд маршрутів, створення геозон, налаштування сповіщень про події, побудову графіків і управління об'єктами через SMS або CSD-з'єднання [1-5].

Аналіз додатково показує, що для отримання додаткової інформації можуть використовуватися додаткові датчики, такі як витрати пального, навантаження на вісі, рівень пального, температура в рефрижераторі та інші.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Загальний висновок з аналізу [1-5] показує, що вибір технічних засобів і обладнання часто залежить від цінових факторів або індивідуальних потреб замовника. Цей вибір часто здійснюється за функціональними чи витратними критеріями, що може не завжди бути ефективним.

Однак вибір обладнання системи GPS-моніторингу, потребує розвитку та удосконалення, оскільки має місце необхідність врахування багатьох критеріїв, що визначають ефективність вибору технічного забезпечення для будівельно-дорожніх машин в організаціях.

Значний внесок у теорію прийняття рішень в умовах багатокритеріальної оцінки здійснили вчені Петров Е.Г., Безкоровайний В.В., Нефьодов Л.І., Складанний Д.М., Запорожець Ю.А., Харінгтон Е. (Harrington, E.) [6-10].

Мета статті - підвищення ефективності процесів будівельних організацій за рахунок розробки багатокритеріальної моделі вибору обладнання системи GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки.

Виклад основного матеріалу. Автоматизація будівельно-дорожньої техніки, заснована на використанні сенсорів та сенсорних мереж, є актуальним та перспективним напрямком в сучасній будівельній індустрії. Завдяки постійному розвитку технологій сенсорів та штучного інтелекту стало можливим збирати різноманітні дані про роботу будівельно-дорожньої техніки та використовувати розумні алгоритми для їхнього аналізу та прийняття рішень.

Однією з основних переваг автоматизації будівельно-дорожньої техніки є підвищення продуктивності та ефективності робіт. Сенсори разом з системою моніторингу на основі GPS можуть надавати реальночасову інформацію про розташування машин та їхній стан, що дозволяє вчасно виявляти проблеми та регулювати процес робіт. Наприклад, сенсори можуть контролювати рівень ґрунту під час будівництва доріг та автоматично налаштовувати параметри техніки для досягнення необхідного рівня компактності. Це сприяє скороченню часу та витрат на будівництво, а також покращує якість виконаних робіт.

Крім того, автоматизація будівельно-дорожньої техніки на основі сенсорів сприяє зниженню ризику людських помилок та підвищенню безпеки на робочому місці. Автономні системи можуть самостійно виявляти перешкоди, уникати зіткнень та оптимізувати маршрути руху, що дозволяє уникнути потенційних аварій та нещасних випадків. Це особливо важливо в умовах складних та небезпечних робочих місць, де дорожні роботи можуть загрожувати здоров'ю та безпеці працівників.

Також важливо відзначити, що автоматизація будівельно-дорожньої техніки сприяє збереженню ресурсів та екологічній стійкості. За допомогою сенсорів та сенсорних мереж можна визначати більш ефективні способи використання матеріалів, зменшувати втрати під час робіт та оптимізувати енергоспоживання. Це сприяє зниженню негативного впливу будівельної діяльності на навколишнє середовище та сприяє сталому розвитку.

Узагальнюючи, автоматизація будівельно-дорожньої техніки, заснована на сенсорах, сенсорних мережах та системах з GPS, має великий потенціал для удосконалення будівельних процесів. Вона забезпечує підвищення продуктивності, зниження ризиків та витрат, поліпшення якості робіт та сприяє сталому розвитку галузі. З впровадженням нових технологій та подальшим розвитком сенсорів та штучного інтелекту можна очікувати ще більш значних досягнень у цій області.

На практиці для вибору найкращого обладнання системи GPS- моніторингу варто враховувати економічні, технічні, якісні та інші критерії, що пред'являються до його характеристик [6-7]. В роботі розглядаються наступні критерії: інтенсивність відмов, абсолютна похибка та вартість.

Кожен критерій інтегрує своєрідний фізичний зміст і власні розмірність. Для ефективного об'єднання різноманітних часткових критеріїв необхідно встановити безрозмірну шкалу для кожного з них. Ця шкала повинна бути стандартизованою для всіх об'єднуваних критеріїв, що спрощує їх порівняння. Зручним способом побудови узагальненого критерію є узагальнена функція бажаності Харрінгтона [7]. В основі побудови цієї узагальненої функції полягає ідея перетворення натуральних значень окремих критеріїв у безрозмірну шкалу бажаності або переваги. Її призначення - встановлення відповідності суб'єктивних оцінок особи, що приймає рішення деяким числовим відміткам єдиної шкали бажаності [6-7]. Ця відповідність наведена в таблиці 1.

Таблиця 1

Стандартні оцінки на шкалі бажаності

Значення окремої функції мети, переведене в безрозмірну шкалу бажаності, позначається через d_u (u = 1, 2, n) і називається окремою функцією бажаності або просто - окремою бажаністю. Шкала бажаності має інтервал від нуля до одиниці. Значення d_u =0 відповідає абсолютно неприйнятному рівню даної властивості, а значення d_u=1 - найкращому значенню властивості. Значення d_u =0,63 і d_u = 0,37 витікають внаслідок обчислень 0,63 ~ 1/ e ; 0,3 ~ 1/ e [6-7].

Розрахунок окремої функції бажаності виконується по формулі [6-7]:

де у' - лінеаризовані значення окремого критерію оптимальності, які обчислюються за формулою: у' = b₀ + b₁ у, де у - натуральне значення показника якості, а коефіцієнти b₀ і b₁ знаходять, розв'язавши систему рівнянь[6-7]:

де у⁽¹⁾ та у⁽²⁾ - значення показника якості, що відповідають двом значенням функції бажаності с ₁ та с ₂ - константи, які відповідають тим самим значенням.

Після того, як обрана шкала бажаності і окремі функції мети перетворені в окремі функції бажаності, можна приступити до основної задачі - побудові узагальненої функції бажаності D. Харрінгтон запропонував для цього наступну формулу [6-7]:

(3)

Узагальнена функція бажаності задається як середнє геометричне часткових бажаностей. Це співвідношення відображає такий важливий факт: якщо хоча б одна окрема бажаність d_u =0, то узагальнена функція теж буде дорівнювати нулюй об'єкт дослідження не може бути визнаний задовільним. З іншої сторони D = 1 тоді і тільки тоді, коли всі d_u =1 (u = 1,2, ., n). При цьому узагальнена функція бажаності дуже чутлива до малих значень часток бажаностей [6-7].

Розглянемо для прикладу вибір обладнання системи GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки кожна з яких характеризується наступними критеріями інтенсивність відмов, абсолютна похибка, вартість (таблиця 2):

Таблиця 2

Значення критеріїв системи GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки.

Визначимо, що пограничними значеннями критеріїв на шкалі бажаності будуть відповідати наступні (таблиця 3):

Таблиця 3

Значення пограничних значень на шкалі бажаності за критеріями вибору обладнання системи:

Для обрання найкращого обладнання системи GPS-моніторингу, перш за все проведемо лінеаризацію. Для цього знайдемо константи у рівнянні (2). Для визначення показника якості, було обрано пограничні значення критеріїв між погано і задовільно і між добре і дуже добре що відповідають двом значенням функції бажаності 0,37 і 0,8 відповідно з таблиці 1. Знайдемо константи с\ і С 2.

С\ * 0,005764; ^С 2 * ^1,5

Таким чином, отримуємо три системи рівнянь для знаходження коефіцієнтів лінеаризації (3.2):

jb₀ + 3,2b, = 0.0058 А +1,5 b, = 1,5 ib₀ + 0.07b, = 0.0058 ]b₀ + 0.01b, = 1,5 Jb₀ + 5,5b₁ = 0.0058 ІА + 3,8 b1 = 1,5

Розв'язавши ці системи рівнянь, отримаємо для кожного з показників значення коефіцієнти лінеаризації (таблиця 4).

Таблиця 4

Коефіцієнти лінеаризації

Підставивши їх у формулу у'= b<0 + b1_y, знайдемо лінеаризовані значення самих критеріїв інтенсивності відмов (уі) абсолютної похибки (у 2) та вартості (уз ¹) (таблиця 5).

Таблиця 5

Лінеаризовані критерії

В таблиці 6 представлено часткові бажаності та узагальнена функція бажаності обладнання систем GPS-моніторингу будівельно-дорожньої техніки

Таблиця 6

Часткові бажаності та узагальнена функція. бажаності.

Таким чином, з розрахунків визначаємо, що найкращою системою GPS- моніторингу будівельно-дорожньої техніки є система 1 (узагальнена функція бажаності максимальна), і рівень функції бажаності для нього відповідає значенню "задовільно" за шкалою бажаності.

Висновки

В результаті виконаного дослідження отримала подальший розвиток багатокритеріальна модель вибору обладнання системи GPS- моніторингу будівельно-дорожньої техніки, яка на відміну від існуючих дозволяє приймати науково обґрунтовані рішення по багатьом критеріям за допомогою узагальненої функції бажаності Харрінгтона.

Література

1. Машини для земляних робіт: підручник / Л.А. Хмара, С.В. Кравець, М.П. Скоблюк [та ін.]; за заг. ред. Л.А. Хмари, С.В. Кравця. Харків: Фавор, 2014. 548 с.

2. Сукач М.К. Експлуатація та обслуговування машин і обладнання: підручник. . -К.: Видавництво Ліра-К, 2016. 390 с.

3. Berman, O. & Wang, J. (2010), "The network p-median problem with discrete probabilistic demand weights", Computers and Operations Research, vol. 37, no. 8, pp. 1455-1463.

4. Carling, K., Han, M. and Hakansson, J. (2012a). Does euclidean distance work well when the p-median model is applied in rural areas? Annals of Operations Research, 201(1), 83-97.

5. Carling, K., Han, M. and Hakansson, J. and Rebreyend, P. (2012b). Distance measure and the p-median problem in rural areas. (Working papers in transport, tourism, information technology and microdata analysis ISSN: 1650-5581, 2012:07). Dalarna University

6. Harrington, E. The desirable function. Industrial Quality Control. 1965. Vol. 21, No. 10. P. 494-498.

7. Моделювання та оптимізація об'єктів та систем управління [Електронний ресурс]: навч. посіб. для здобув. спеціальності 151 "Автоматизація та комп'ютерно- інтегровані технології" / КПІ ім. Ігоря Сікорського: уклад.: Д.М. Складанний, Ю.А. Запорожець, С.Л. Мердух, С.В. Плашихін Електронні текстові данні (1 файл 2,4 Мбайт). Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. 99 с. Режим доступу: https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/ 45849/1/MOOSU.pdf

8. Нефьодов Л. І., Філь Н.Ю., Токарєва О.В. Модель нечіткого управління процесом обробки деталей на машинобудівному підприємстві // Технологія приладобудування.- №2., 2019, С. 3-7

9. Петров Е.Г., Новожилова М.В., Гребеннік І. В. Методи і засоби прийняття рішень у соціально-економічних системах: Навчальний посібник - К. : Техніка, 2004. - 256 с.

10. Beskorovainyi V. Parametric synthesis of models for multi criterial estimation of technological systems // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості - № 2 (2), 2017, P. 5-10

11. References:

12. Khmara, L. A., Kravets, S. V., Skobluk, M. P. (2014) Mashyny dlia zemlianykh robit: pidruchnyk [Machines for earthworks: a textbook]. Kharkiv: Favor [in Ukrainian]

13. Sukach, M.K. (2016) Ekspluatatsiia ta obsluhovuvannia mashyn i obladnannia: pidruchnyk. [Operation and maintenance of machinery and equipment: a textbook]. Kyiv: Lira- K. [in Ukrainian]

14. Berman, O. & Wang, J. (2010). "The network p-median problem with discrete probabilistic demand weights". - Computers and Operations Research, vol. 37, no. 8, 1455-1463 [in English]

15. Carling, K., Han, M. and Hakansson. J. (2012a). Does euclidean distance work well when the p-median model is applied in rural areas? - Annals of Operations Research, 201(1), 83-97 [in English]

16. Carling, K., Han, M. and Hakansson, J. and Rebreyend, P. (2012b). Distance measure and the p-median problem in rural areas. (Working papers in transport, tourism, information technology and microdata analysis ISSN: 1650-5581, 2012:07). Dalarna University [in English]

17. Harrington, E. The desirable function. ^1965) - Industrial Quality Control, Vol. 21, No. 10, 494-498 [in English]

18. Skladannyi, D.M., Zaporozhets, Yu.A., Merdukh, S.L., Plashykhin, S.V. (2021) Modeliuvannia ta optymizatsiia obiektiv ta system upravlinnia. [Modelling and optimisation of objects and control systems]. Kyiv: KPI im. Ihoria Sikorskoho. Retrieved from https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/ 45849/1/MOOSU.pdf [in Ukrainian]

19. Nefodov, L. I., Fil, N. Iu., Tokarieva, O.V. (2019) Model nechitkoho upravlinnia protsesom obrobky detalei na mashynobudivnomu pidpryiemstvi. [A model of fuzzy control of the process of machining parts at a machine-building enterprise]. Tekhnolohiia pryladobuduvannia - Instrumentation technology, №2, 3-7 [in Ukrainian]

20. Petrov, E. H., Novozhylova, M. V., Hrebennik I. V. (2004) Metody i zasoby pryiniattia rishen u sotsialno-ekonomichnykh systemakh. [Methods and tools for decision-making in socioeconomic systems]. Kyiv: Tekhnika [in Ukrainian]

21. Beskorovainyi V. (2017) Parametric synthesis of models for multicriterial estimation of technological systems. Suchasnyi stan naukovykh doslidzhen ta tekhnolohii v promyslovosti - The current state of research and technology in industry, № 2 (2), 5-10 [in English]

Размещено на Allbest.ru