Top.Mail.Ru

Rails Torg

Методы и алгоритмы диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока

Цикл статей:
Глава 1 – Методы и алгоритмы диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока

Глава 2 – Анализ неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока

Глава 3 – Разработка методов диагностики неисправностей стрелок с ЭД переменного тока на основе теории нейронных сетей

Глава 4 – Разработка алгоритмических методов диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока

Глава 5 – Применение предложенных методов для решения задачи определения неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока в реальных условиях эксплуатации

Введение

В настоящее время в эксплуатации на сети железных дорог РФ используется большое количество стрелок с электродвигателями переменного тока, и их количество растёт с каждым годом. Для обеспечения бесперебойной операционной деятельности требуются регулярное обслуживание квалифицированным персоналом и постоянный контроль за параметрами стрелки. Количество отказов стрелок составляет 8,5% от числа отказов устройств СЦБ в хозяйстве автоматики и телемеханики, при этом около 47% отказов происходят по причине непредумышленных ошибочных действий обслуживающего персонала, а также их низкой квалификации и трудовой дисциплины. Такие отказы можно предотвратить путём внедрения автоматизированных систем диагностики и мониторинга.

Существующие системы технической диагностики и мониторинга контролируют некоторые параметры стрелок (ток, время и мощность перевода, контроль крайнего положения стрелки, сопротивление изоляции кабеля, напряжение питания контрольной цепи), но применяемые методы контроля позволяют определить только наличие неисправности, а не возможную причину. Полный анализ причин отказа занимает большое количество рабочего времени квалифицированного персонала, при этом не исключается влияние человеческого фактора на результат анализа.

Очевидным способом значительно ускорить и удешевить анализ причин отказов стрелок является разработка автоматизированных средств диагностики. Существующие методы не в полной мере решают задачу диагностики стрелок с электродвигателями переменного тока. Методы, основанные на анализе вибрации узлов электропривода или напряжённости магнитного поля электродвигателя, не подходят для использования в существующих системах технической диагностики и мониторинга, т.к. требуют оборудования каждой стрелки дополнительными датчиками, что влечёт за собой существенные экономические затраты. Существующие методы анализа электрических параметров перевода применимы для стрелок с электродвигателями постоянного тока и требуют внесения значительных изменений для применения к стрелкам с электродвигателями переменного тока с учётом особенностей их неисправностей.

Вопросы диагностирования устройств железнодорожной автоматики и телемеханики широко представлены в трудах И.Е. Дмитриенко, В.Н. Иванченко, В.М. Лисенкова, В.В. Сапожникова, Вл.В. Сапожникова, А.А. Лыкова,

  • М.      Чухонина, Б.Д. Перникиса, Д.В. Ефанова и других учёных. Исследованием и совершенствованием стрелочных электроприводов занимались А.А. Красногоров, Л.Ф. Кондратенко, С.Л. Кондратенко, В.М. Руденко и другие. Поиску решения проблемы автоматизированного диагностирования стрелочных переводных устройств посвящены труды J. A. Silmon, S. M. Wang, H. Tao, T. Böhm, В.К. Котова,
    • В.        Бочкарева и других учёных.

Объектом исследования является стрелка с электродвигателем переменного

тока.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы автоматизации диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока.

Целью диссертационной работы является создание автоматизированной системы диагностики, позволяющей эффективно и качественно диагностировать стрелки с электродвигателями переменного тока. Для достижения поставленной цели в работе решена научная задача: разработка методов диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока.

Для достижения поставленной цели в работе осуществляется решение следующих задач исследования:

  1. Анализ проявления неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока на графике функции мощности перевода.
    1. Разработка методов диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока на основе теории нейронных сетей.
    1. Разработка методов логического анализа функции мощности перевода для определения неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока.
    1. Разработка программного комплекса определения неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока.

На защиту выносятся:

  1. Алгоритмы выделения зон режимов работы стрелочного электропривода на графике функции мощности перевода стрелки.
    1. Методы нормализации значений на входе нейронной сети.
    1. Методы логического анализа функции мощности перевода стрелок с электродвигателями переменного тока.
    1. Интегрированный метод диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока по функции мощности перевода, основанный на использовании теории нейронных сетей и методах логического анализа.
    1. Программное обеспечение системы автоматизированной диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока и результаты её экспериментальной проверки.

Методы исследования. Для решения задач, поставленных в диссертационной работе, использованы методы математического анализа, теории алгоритмов и теории систем искусственного интеллекта.

Для создания программного обеспечения, в котором применяются разработанные методы и алгоритмы, использована среда разработки Microsoft Visual Studio 2017. Для написания программного кода выбран язык программирования C#.

Достоверность научных результатов, полученных в диссертационной работе, основана на строгом применении математических методов и сравнении результатов распознавания с данными натурного эксперимента.

Научная новизна:

  1. Определены критерии, позволяющие без потери признаков неисправностей сократить объем информации, необходимой для диагностики стрелок с электродвигателями переменного тока.
    1. Разработаны методы диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока, основанные на применении теории нейронных сетей.
      1. Предложен алгоритм расширения обучающей выборки, применение которого увеличивает скорость обучения нейронной сети.
      1. Разработаны методы логического анализа функции мощности перевода стрелок с электродвигателями переменного тока.
      1. Предложены методики выделения зон режимов работы стрелочного электропривода на графике функции мощности перевода стрелки.
      1. Произведён синтез методов теории нейронных сетей и логического анализа в интегрированный метод диагностики стрелок с электродвигателями переменного тока по функции мощности перевода.

Практическая значимость. Результаты исследования и разработанное программное обеспечение позволяют автоматизировать процесс диагностики стрелок с электродвигателями переменного тока и определять неисправности на стадии предотказа.

Апробация и реализация. Разработанные методы и алгоритмы диагностирования неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока реализованы в виде программного обеспечения и внедрены в постоянную эксплуатацию на станции Обухово Октябрьской ж.д [Приложение А]. На разработанную программу получено авторское свидетельство [Приложение Б]. Описание программного комплекса было отправлено на международный конкурс Smart Rail Innovation Awards 2018. Работа комплекса была высоко оценена жюри, и комплекс занял третье место в номинации Operational Performance Innovation of the Year [Приложение В].

Результаты работы докладывались на:

  1. LXXIII, LXXIV, LXXV, LXXVII Всероссийских научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Транспорт: проблемы, идеи, перспективы», г. Санкт-Петербург, ПГУПС, 2013-2015 гг., 2017 г.
    1. Международной конференции «Региональная информатика – 2016», г. Санкт-Петербург, ПГУПС, 2016 г.
      1. Международной научно-практической конференции «Транспортные интеллектуальные системы – 2017», г. Санкт-Петербург, ПГУПС, 2017 г.
      1. Семинаре кафедры «Автоматика и телемеханика на ж.д.», г. Санкт-Петербург, ПГУПС, 2014 г.
      1. Рабочем совещании ЗАО «МГП «ИМСАТ» «Рассмотрение перспектив по дальнейшей работе над программой обнаружения предотказных состояний стрелок с приводом переменного тока», г. Санкт-Петербург, ЗАО «МГП «ИМСАТ», 2014 г.
      1. Совещании технического совета ООО «ИМСАТ» «Рассмотрение алгоритмов выделения зон на графиках переводов и оценка возможности их применения для обнаружения предотказных состояний стрелок с приводом переменного тока», г. Санкт-Петербург, ООО «ИМСАТ», 2015 г.

Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 6 статей, в том числе 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК.

Актуальность разработки методов диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока

Анализ данных по интенсивности появления неисправностей стрелок

Стрелки относятся к одним из важнейших элементов систем электрической централизации. От исправной работы стрелок зависит возможность организации движения поездов, его безопасность и бесперебойность. Для поддержания исправного состояния стрелок необходимо проводить своевременное и качественное техническое обслуживание, так как они подвержены воздействию как климатических, так и механических факторов в условиях эксплуатации.

Согласно статистике, на 2015 год на станциях, оборудованных электрической централизацией, установлено 129 692 стрелки. Из них 63% оборудованы электродвигателями постоянного тока, и 37% оборудованы электродвигателями переменного тока (рисунок 1.1).

В настоящее время основным видом технического обслуживания является регламентный, который занимает 80% рабочего времени обслуживающего персонала. При регламентном обслуживании, как правило, половина отказов – так называемые «послепрофилактические», т.е. отказы, вызванные ошибками, совершенными при выполнении профилактического обслуживания. Всего по вине хозяйства автоматики и телемеханики (Ш) в 2015 году было задержано отправление 36 и прибытие 320 пассажирских поездов, отправление 1364 и прибытие 3403 пригородных поездов, отправление 81 и проследование 12561 грузового поезда [1]. Задержки поездов могут происходить как по причине отказов оборудования, так и по причине технологических нарушений. Всего в хозяйстве Ш произошло 5016 технологических нарушений. По сравнению с 2014 годом наблюдается рост технологических нарушений по причине передержки «окна» или нарушения технологии производства работ по вине хозяйства Ш на 19%.

Рассмотрим отказы в работе технических средств на инфраструктуре ОАО «РЖД». Доля отказов технических средств 1 и 2 категории хозяйства Ш составляет 10% (второе место по всем хозяйствам, 6363 отказов). Динамика отказов с 2010 года показывает постепенное снижение числа отказов средств ЖАТ по хозяйству Ш. Число задержек поездов по причине отказов составило 24958. Среднее время восстановление работоспособности устройств – 1 час. 50% отказов технических средств ЖАТ (5350 из 10691 за 2015 год) приходится на эксплуатационные отказы. Из них 93% (5005 отказов) – отказы, произошедшие вследствие непредумышленных ошибочных действий обслуживающего персонала, а также их низкой квалификации и трудовой дисциплины. Такие отказы повлекли
за собой задержки поездов более чем на 7000 часов и убытки более 15 млн. рублей. Эти издержки возможно сократить [2], внедряя интеллектуальные системы диагностирования. Внедрение интеллектуальных систем диагностирования будет способствовать снижению числа отказов, т.к. позволит определять предотказное состояние устройств, и своевременно устранять причины отказов систем, а автоматизация технологических процессов позволит снизить влияние человеческого фактора [3-9].

Стрелочные электроприводы и гарнитура находятся на пятом месте (8,5%) по числу отказов устройств СЦБ в хозяйстве автоматики и телемеханики. Наибольшее число отказов стрелочных электроприводов происходит в электроприводах СП-6 (М) и СП-6К (суммарно более 97%). Это объясняется количеством электроприводов этих типов, находящихся в эксплуатации на сети железных дорог.

Наибольшее число отказов по узлам стрелочных электроприводов наблюдается в узле автопереключателя (рисунок 1.2), менее часто возникают отказы следующих узлов: электродвигатели, курбельный контакт, фрикционная муфта, монтаж. Отказы электродвигателей постоянного тока происходят в несколько раз чаще отказов электродвигателей переменного тока (113 и 12 раз за 2015 г. соответственно). По этой причине электродвигатели постоянного тока постепенно заменяются на электродвигатели переменного тока.

Важность исправной работы стрелок для организации движения поездов, большое количество этих устройств в эксплуатации, большие финансовые потери и издержки, вызванные задержками поездов в течение устранения отказов этих устройств, обуславливают актуальность разработки эффективных методов диагностирования стрелок и необходимость их применения в автоматизированных системах диагностики.

Исследование параметров стрелок, контролируемых системами технической диагностики и мониторинга

На сети железных дорог России наиболее распространены следующие системы технической диагностики и мониторинга (СТДМ) [10]:

  1. Аппаратно-программный комплекс диспетчерского контроля (АПК-ДК), разработанный отраслевой научно-исследовательской лабораторией кафедры «Автоматика и телемеханика на железных дорогах» ПГУПС совместно с ООО «КИТ».
  2. Автоматизированная система диспетчерского контроля (АСДК), разработанная институтом «Гипротранссигналсвязь» совместно с ООО «Сектор».
  3. Автоматизированная система диагностирования и контроля устройств сигнализации, централизации и блокировки (АДК-СЦБ), разработанная НПП «Югпромавтоматизация».
  4. Аппаратно-программный комплекс диспетчерского контроля (АПК-ДК), разработанный отраслевой научно-исследовательской лабораторией кафедры «Автоматика и телемеханика на железных дорогах» ПГУПС совместно с ЗАО «МГП «ИМСАТ».

Совершенствование датчиков, собирающих информацию о параметрах стрелки, позволяет использовать для анализа большее количество диагностических параметров. Рассмотрим, какие параметры стрелок контролируются СТДМ.

Система АПК-ДК, разработанная совместно ПГУПС и ООО «КИТ», для сбора информации о параметрах стрелочного электропривода использует автомат диагностики силовых параметров стрелочного электропривода (АДСП) [11]. АДСП позволяет измерять среднеквадратичные значения (СКЗ) линейных напряжений трехфазной сети в цепях питания стрелок с ЭД переменного тока, СКЗ фазных токов в цепях питания и вычислять на основе полученных данных активную мощность, потребляемую двигателем во время перевода стрелки. АДСП производит измерения с частотой дискретизации от 10 до 100 Гц. Также используемые в этой СТДМ контроллеры ADAM-3014 позволяют измерять ток перевода стрелок с электродвигателями постоянного тока [12, 13].

Разработанный лабораторией кафедры «Автоматика и телемеханика на железных дорогах» ПГУПС совместно с ЗАО «МГП «ИМСАТ» контроллер диагностирования усилия перевода стрелки (КДУПС) позволяет непрерывно контролировать напряжения и токи фаз цепи питания стрелочных электроприводов [12]. Также КДУПС косвенным образом по значению коэффициента мощности соБф оценивает усилие перевода.

Другие СТДМ также позволяют контролировать напряжение и ток перевода, сопротивление изоляции рабочей цепи стрелки и время перевода [14-18]. Однако применяемые существующими СТДМ методы анализа контролируемых параметров позволяет определить только наличие неисправности, но не конкретный неисправный элемент [19].

Исследование существующих подходов к определению неисправностей по зависимостям контролируемых параметров стрелок

Стрелка – часть железнодорожного стрелочного перевода, состоящая из рамных рельсов, остряков и переводного механизма остряков, подвижного сердечника стрелочной крестовины [20] (рисунок 1.3).

Проблема диагностики стрелок исследуется по всему миру. Ежегодно разрабатываются новые и дорабатываются старые методики поиска неисправностей и определения технического состояния различных типов устройств. Рассмотрим существующие подходы к решению этой задачи.

Большой вклад в исследовании моделей и методов диагностирования внесли И.Е. Дмитриенко, В.Н. Иванченко, В.М. Лисенков, В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, Б.Д. Перникис и другие учёные. В 1986 году И.Е. Дмитриенко [21] предложил систему диагностики и мониторинга устройств ЖАТ. Для анализа технического состояния стрелочного электропривода с электродвигателем постоянного тока оценивался уровень рабочего тока, потребляемого при переводе. При превышении допустимого уровня токовый датчик выдавал результат «привод неисправен». Оценка работоспособности автопереключателя предполагает использование совокупности из трех потенциальных датчиков, установленных в разных местах привода. Эти же датчики позволяют определять состояние реверсирующего реле и выпрямительного блока БВС-88. Для контроля зазора между остряком и рамным рельсом планировалось использовать датчики, преобразующие размер зазора в электрический сигнал. В настоящее время на сети железных дорог не используются датчики контроля зазора и потенциальные датчики, поэтому использование предложенных методов в реальных условиях эксплуатации не представляется возможным. Как эволюцию предложенной системы И.Е. Дмитриенко видел совокупное использование программного и аппаратного контроля [21].

Развитие промышленности и техники и увеличение мощностей вычислительных устройств позволило использовать новые, более совершенные датчики и методики для диагностики стрелочных переводных устройств. В общем виде методы определения технического состояния стрелок можно классифицировать на три вида:

  1. анализ электрических параметров перевода;
  2. анализ магнитных параметров;
  3. анализ вибрации узлов механизма.

В качестве электрических параметров перевода для стрелок с электродвигателями постоянного тока выбирают ток перевода. Для этого с датчиков получают информацию о изменении силы тока при переводе стрелки. С помощью быстрого преобразования Фурье из амплитудно-временной характеристики тока при переводе получают спектральную, и анализируют на присутствие гармоник, характерных для неисправностей отдельных узлов [22]. Подобный подход [23-25] предложен и для анализа технического состояния стрелок с электродвигателями переменного тока. В этом случае в качестве диагностического параметра были выбраны не только спектральный состав тока в цепи питания электродвигателя, но и его временная зависимость. К сожалению, используемые на сети железных дорог России системы технической диагностики и мониторинга снимают показания тока перевода с частотой, недостаточной для полноценного спектрального анализа на предмет наличия признаков неисправностей стрелки с ЭД переменного тока. В [25] для сбора данных используются контроллеры УМКСП, разработанные ОАО «ВАСТ». Частота дискретизации УМКСП позволяет проводить спектральный анализ электрических параметров стрелки. Но эти датчики пока не нашли широкого распространения на сети железных дорог России и в данной диссертации не рассматриваются.

Для анализа технического состояния стрелок с электродвигателем постоянного тока методом анализа магнитных параметров предложено [26] оснащать стрелочные электроприводы дополнительными устройствами, контролирующими изменение напряжённости магнитного поля. Доказана прямая зависимость между напряжённостью поля и нагрузкой на вал двигателя, и показано, что дефекты стрелочного электропривода приводят к росту нагрузки на вал. Таким образом, по росту нагрузки на вал двигателя можно определить ухудшение состояния устройства. Похожий метод применяется для диагностики асинхронных электродвигателей, применяемых в сельском хозяйстве, на основе анализа параметров их внешнего магнитного поля [27]. При этом анализируются гармоники спектрального состава внешнего магнитного поля. Установка датчиков напряжённости магнитного поля на каждый электропривод, находящийся в эксплуатации, повлечёт за собой значительные материальные расходы. Оснащение сети железных дорог этими датчиками займет существенное время. Поэтому использование этого подхода в настоящий момент невозможно.

Анализ вибрации узлов применяется для диагностики погружных электродвигателей [28] – устройств, работающих в сложных условиях окружающей среды и применяемых для добычи нефти. Для съема информации о вибрации применяются измерительные модули, устанавливаемые на разных узлах одного механизма. Модули измеряют уровень вибрации и температуру контролируемого узла, и передают информацию в модуль анализа, которые обрабатывает данные от всех датчиков и определяет техническое состояние всего устройства. Построение подобной системы для анализа железнодорожных стрелок приведет к существенным экономическим затратам в связи с необходимостью оснащения каждого устройства несколькими датчиками.

Проблема определения технического состояния стрелочных электроприводов интересует и зарубежных учёных. Так, в [29] предлагают обрабатывать информацию о токе перевода стрелок с электродвигателем постоянного тока следующим образом. С использованием алфавита, описывающего возможные изменения формы графика за короткий период, создаётся строка, описывающая форму графика тока перевода. Строка имеет следующий вид: {начальный уровень силы тока, буквы описания формы, конечный уровень силы тока перевода}. При настройке системы для каждой отдельной стрелки создают набор таких строк, описывающий множество исправных переводов (операционный набор). Затем каждый перевод проверяют на соответствие операционному набору. По увеличению степени отличия строки, описывающей перевод, от строк операционного набора, прогнозируют время отказа. Недостатком этого метода является необходимость постоянного сравнения каждого нового перевода с набором шаблонов. При большом количестве шаблонов сравнение будет занимать длительное время, а при малом количестве шаблонов возрастает число ошибочных результатов.

В [30, 31] предложено для классификации состояний стрелок с электродвигателем постоянного тока использовать метод опорных векторов для анализа силы тока перевода. В этом методе классификации для каждого состояния предлагается набор обучающих примеров, заданных как точки в многомерном пространстве. Эти точки образуют области в пространстве, соответствующие разным классам. Крайние точки класса называются опорными, а расстояние между двумя опорным точками является длиной опорного вектора. Требуется найти такую гиперплоскость, чтобы длина опорных векторов было максимальной. Недостатком метода является то, что он подходит только для решения задач с двумя классами, а количество возможных неисправностей стрелок больше двух.

В [32, 33] для анализа диагностических параметров стрелочного гидравлического привода применяется теория нейронных сетей, и создается обучающая выборка примеров, описывающих разные классы технических состояний. В результате обучения на этой выборке сеть приобретает способность обобщать предложенные ей примеры и классифицировать ранее неизвестные.

Методы анализа магнитных параметров и анализа вибрации узлов стрелки на данный момент не применимы на сети Российских железных дорог, так как существующие СТДМ не контролируют эти параметры, а оборудование каждого устройства дополнительными датчиками повлечёт за собой существенные денежные затраты. Таким образом, актуальным является применение методов анализа электрических параметров.

Большой вклад в диагностирование и прогнозирование технического состояния стрелочных переводных устройств (СПУ), состоящих из стрелочного электропривода и схемы управления, внес С.В. Бочкарев [34]. Он выделил критерии для синтеза диагностической модели СПУ по напряжению в линейных проводах и по току перевода, и обосновал применение комбинированного метода многокритериальной оценки диагностических критериев и теории нейронных сетей.

В качестве диагностических критериев предлагаются среднее значение силы рабочего тока Iр.ср., А, отклонение от среднего значения тока σ и среднее приведенное колебание силы тока Кср. Приведенные критерии позволяют диагностировать следующие состояния СПУ:

  • исправное состояние;
  • короткое замыкание якоря;
  • грязные башмаки;
  • грязный коллектор;
  • искрение щёток ЭД.

Очевидно, что описанные выше неисправности характерны для стрелок с ЭД постоянного тока. Также исследования показали, что указанные диагностические критерии не подходят для определения состояния стрелок с ЭД переменного тока, т.к. сеть, обученная по этим критериям, показывала отсутствие обобщающей способности и высокий уровень ошибки на тестовой выборке. В алгоритме комбинированного метода диагностирования СПУ, предложенного С.В. Бочкаревым, используются следующие массивы данных:

Расчёт диагностических параметров показывает, что у разных стрелок может быть разный уровень пускового и рабочего тока. Это приводит к ситуации, когда область примеров неисправных переводов одной стрелки пересекается в пространстве с областью исправных переводов другой стрелки. В этом случае не удаётся обучить сеть, сохраняющую обобщающую способность и низкий уровень ошибки. Для решения этой проблемы можно обучать отдельные сети для каждой стрелки, или использовать нормализацию входных данных для приведения диагностических критериев исправных переводов разных стрелок к одному уровню и затем обучить сеть. В [34] проблема нормализации входных данных нейронной сети не была решена.

Изучение существующих подходов к определению неисправностей по зависимостям контролируемых величин стрелок показывает актуальность синтеза диагностической модели стрелки с ЭД переменного тока, так как отсутствуют решения, позволяющие оценивать техническое состояние железнодорожных стрелок с электродвигателями переменного тока, используя данные наиболее распространенных на существующей сети железных дорог России систем технической диагностики и мониторинга, с учётом существующих в этих системах ограничений.

Постановка задач диссертации

Анализ данных по интенсивности проявления отказов стрелок показал, что неисправности этих устройств влекут за собой задержки поездов и экономические потери. Применяемый вид обслуживания устройств не позволяет исключить появление отказов в связи с недостаточной квалификацией работников и неизбежными ошибками в обслуживании по причине человеческого фактора. Эксплуатируемые системы технической диагностики и мониторинга не достаточны для полной диагностики стрелок, так как применяемый ими анализ контролируемых параметров (тока, времени и мощности перевода, контроль крайнего положения стрелки, сопротивления изоляции кабеля, напряжения питания контрольной цепи) позволяет определить только наличие неисправности, но не возможный неисправный элемент. Полный же анализ причин отказа занимает длительное время и требует квалифицированного персонала. Поэтому актуально разработать и внедрить системы автоматизированного диагностирования стрелок.

Существующие подходы к определению технического состояния стрелок, используемые в мировой практике, не являются применимыми в реальной эксплуатации, так как в настоящее время системы технической диагностики и мониторинга не контролируют параметры (уровень вибрации узлов, напряженность магнитного поля вне электродвигателя), необходимые для применения этих подходов, а оснащение каждой стрелки на сети железных дорог необходимыми датчиками потребует большие экономические затраты. Большой вклад в решение проблемы диагностики стрелок внёс С.В. Бочкарев, но предложенные им методы и алгоритмы применимы только для анализа технического состояния стрелок с ЭД постоянного тока. Поэтому актуальной является разработка методов и алгоритмов диагностирования стрелок переменного тока.

Таким образом, обозначена проблема необходимости автоматизированного диагностирования стрелок с электродвигателями переменного тока и невозможность её решения существующими методами.

Для решения этой проблемы в диссертации ставятся следующие задачи:

  1. Анализ проявления неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока на графике функции мощности перевода.
  2. Разработка методов диагностики неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока на основе теории нейронных сетей.
  3. Разработка методов логического анализа функции мощности перевода для определения неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока.
  4. Разработка программного комплекса определения неисправностей стрелок с электродвигателями переменного тока.

Список литературы

  1. Анализ состояния безопасности движения поездов, надёжности работы систем и устройств ЖАТ в хозяйстве автоматики и телемеханики Центральной дирекции инфраструктуры за 2015 год. [Презентация]/ ОАО «Российские железные дороги», Управление автоматики и телемеханики Центральной Дирекции Инфраструктуры. – Москва. – 2016. – 86 с.
  2. Белоусов С. В. Аппаратно-программный комплекс поиска неисправностей [Текст] / С. В. Бочкарев, Д. В. Зуев, С. В. Белоусов, В. В. Маковский // Автоматика. Связь. Информатика (АСИ). – 2016. – №8. – С. 18-21
  3. Василенко М. Н. Применение теории и методов экспертизы схемных решений ЖАТ для повышения качества ведения технической документации [Текст] / М.Н. Василенко, А.М. Горбачев // Транспорт Российской Федерации. – 2012. – Вып. 2 (31). – С. 116-118.
  4. Василенко М. Н. Автоматизированная система экспертизы схемных решений железнодорожной автоматики и телемеханики (АС ЭСР ЖАТ) [Текст] / М. Н. Василенко, А. М. Горбачев, Р. Т. Мустафаев // Автоматика. Связь. Информатика (АСИ). – 2013. – № 4. – С. 11-13.
  5. Василенко М. Н. Экономическое обоснование принятия решений в логистических центрах ОАО РЖД в реальном масштабе времени [Текст] / М. Н. Василенко, Д. В. Зуев // Железнодорожное дело: всероссийский информационно-аналитический журнал. – 2015. – № 1. – С. 20-21.
  6. Василенко М. Н. Кибербезопасность технической документации железнодорожной автоматики и телемеханики [Текст] / М. Н. Василенко, Д. В. Зуев // Транспорт Российской Федерации. – 2015. – № 2 (57). – С. 25-28.
  7. Василенко М. Н. Интеллектуальная система электронного документооборота в хозяйстве железнодорожной автоматики и телемеханики [Текст] / М. Н. Василенко, Д. В. Зуев, Д. В. Седых, П. А. Василенко // Сборник материалов 1 -й Международной научно-практической конференции «Транспортные интеллектуальные системы – 2017 (Т1Б-2017). – СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС, 2017. – С. 247-254.
  8. Белоусов С. В. Автоматизация составления инструкций по пользованию устройствами сигнализации, централизации и блокировки [Текст] / Д. В. Седых, С. В. Белоусов, М. Н. Василенко // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2017. – №2. – С. 320-332.
  9. Белоусов С. В. Автоматизированная экспертиза схем напольного оборудования железнодорожной автоматики и телемеханики [Текст] / Д. В. Зуев, Ф. Н. Лобанов, С. В. Белоусов, А. В. Белоусов // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2014. – №3 (40). – С. 78-84.
  10. Лыков А. А. Техническое диагностирование и мониторинг состояния устройств ЖАТ [Текст] / А. А. Лыков, Д. В. Ефанов, С. В. Власенко // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. – 2012. – №5 (42).
  11. Иванов А. А. Автомат диагностики силовых параметров стрелочного электропривода [Текст] / А. А. Иванов, А. К. Легоньков, В. П. Молодцов // Проблемы безопасности и надежности микропроцессорных комплексов. – 2015. – №. 1.
  12. Ефанов Д. В. Функциональный контроль и мониторинг устройств железнодорожной автоматики и телемеханики: монография [Текст] / Д. В. Ефанов // СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС. – 2016. – 171 с.
  13. Волков А. А. Выявление предотказов стрелочных электроприводов [Текст] / А. А. Волков, Д. С. Першин, С. Н. Григорьев // Автоматика, связь, информатика. – 2014. – № 4. – С. 16-18.
  14. Ефанов Д. В. Контроль параметров стрелочных электроприводов [Текст] / Д. В. Ефанов, Н. А. Богданов // Проблемы безопасности и надежности микропроцессорных комплексов. – 2015. – №1.