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1. (WO2006097203) STEUERUNG FÜR ZUGBILDUNG IN ABLAUFANLAGEN
Aktuellste beim Internationalen Büro vorliegende bibliographische Daten   

TranslationÜbersetzung: Original-->Deutsch
Veröff.-Nr.:    WO/2006/097203    Internationale Anmeldenummer    PCT/EP2006/001936
Veröffentlichungsdatum: 21.09.2006 Internationales Anmeldedatum: 03.03.2006
IPC:
B61L 17/00 (2006.01)
Anmelder: FEW BLANKENBURG GMBH [DE/DE]; Weinbergstrasse 22, 38889 Blankenburg (DE) (For All Designated States Except US).
OTTOW, Manfred [DE/DE]; (DE) (For US Only)
Erfinder: OTTOW, Manfred; (DE)
Allgemeiner
Vertreter:
PATENTANWALT RAINER ZINKEN-SOMMER; Deutsche Bahn AG, Patentabteilung, Völckerstrasse 5, 80939 München (DE)
Prioritätsdaten:
10 2005 012 814.9 17.03.2005 DE
Titel (DE) STEUERUNG FÜR ZUGBILDUNG IN ABLAUFANLAGEN
(EN) CONTROLLING THE FORMING OF TRAINS IN CLASSIFICATION YARDS
(FR) PROCEDE DE COMMANDE POUR LA FORMATION DE TRAINS DANS DES INSTALLATIONS DE TRIAGE
Zusammenfassung: front page image
(DE)Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Steuerung einer Zugbildung in Ablaufanlagen. Das erfindungsgemäße Steuerungsverfahren erreicht eine Optimierung der Leistung einer Ablaufanlage durch einen auf Rückkopplung beruhenden Lerneffekt. Insbesondere zu Beginn des Einsatzes der Steuerung werden die zeitlichen Abstände zwischen Abläufen sehr groß gewählt und werden Daten über die Abläufe gesammelt. Aus den Zeitabständen, die sich bei diesen Abläufen in den kritischen Zonen der Anlage ergeben, ermittelt ein Rechner, ob der zeitliche Abstand zwischen den Abstößen am Berg der Anlage verringert werden darf oder nicht. Vorteil eines derartigen selbstlernenden Systems ist es, dass es einen wesentlich geringeren Programmumfang als herkömmliche Systeme benötigt, die auf starren Algorithmen und der Messung vieler Einflussgrößen beruhen und die trotz aller Bemühungen, alle Einflüsse zu erfassen, dennoch starr bleiben. Darüber hinaus wird der Instandhaltungsaufwand wesentlich gesenkt. Wegen der besondern Fähigkeit der Software ist der Anpassungsaufwand von Bahnhof zu Bahnhof deutlich geringer als bisher.
(EN)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.
(FR)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.
Designierte Staaten: AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, LY, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, YU, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Veröffentlichungssprache: German (DE)
Anmeldesprache: German (DE)