К ВОПРОСУ О СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ БОРТОВЫХ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ МАГИСТРАЛЬНЫХ ГРУЗОВЫХ ЭЛЕКТРОВОЗОВ
Ключевые слова:
электровоз, анализ, неисправности оборудования, техническое диагностирование, эффективность, цифровая модельАннотация
В работе представлены результаты эксплуатационной надежности электровозов серии 2ЭС6 приписки эксплуатационного локомотивного депо Омск Западно-Сибирской железной дороги за 2020 г. по видам неисправностей и оборудования. Выполнен сравнительный анализ отечественных и зарубежных исследований в области бортовых систем технического диагностирования электроподвижного состава, обеспечивающих контроль и техническое состояние локомотивов в реальном времени.
Показано, что основным направлением совершенствования бортовых систем прескриптивного технического диагностирования магистральных грузовых электровозов является прогнозирование событий и сценариев, снижающих ресурс электрооборудования или приводящих к отключению действиями защиты, и определение оптимальных воздействий на электровоз для повышения надежности его работы и недопущения создания неприемлемых условий работы и аварийных ситуаций на основе цифровых математических моделей объектов реального времени. Показаны результаты анализа данных с бортовых измерительных систем электроподвижного состава с помощью инструментального средства машинного обучения KNIME.
Библиографические ссылки
Garramiola F, Poza J, Madina P, Del Olmo J, Almandoz G. A Review in Fault Diagnosis and Health Assessment for Railway Traction Drives. Applied Sciences. 2018; 8(12):2475. https://doi.org/10.3390/app8122475
Wang, H.; Chai, T.-Y.; Ding, J.-L.; Brown, M. Data Driven Fault Diagnosis and Fault Tol-erant Control: Some Advances and Possible New Directions. Acta Autom. Sin. 2009, 35, 739–747.
Li, C.; Luo, S.; Cole, C.; Spiryagin, M. An overview: Modern techniques for railway vehicle on-board health monitoring systems. Veh. Syst. Dyn. 2017, 55, 1045–1070.
Sa, J.; Choi, Y.; Chung, Y.; Kim, H.-Y.; Park, D.; Yoon, S. Replacement Condition Detec-tion of Railway Point Machines Using an Electric Current Sensor. Sensors 2017, 17, 263.
P. Burgwinkel, F. Rensmann. Glasers Annalen, 2003, № 3/4, pp. 132 – 138.
Худояров Д. Л., Тюшев И. А. Развитие систем бортовой диагностики локомотивов // Инновационный транспорт. 2018 №. 4. С. 43-48.
Розенберг Е.Н., Батраев В.В. О стратегии развития цифровой железной дороги. Бюллетень ОУС ОАО «РЖД». М.: 2018 №1. С. 9 – 27.
КАДФЕМ Си-Ай-Эс: [сайт]. – Москва, 2022 - URL: https://www.cadfem-cis.ru/service/digital-twin/#:~: text. (дата обращения 15.01.2022). – Текст. Изображение: элек-тронные.
Tadviser. Государство. Бизнес. Технологии. Проект «Цифровое депо»: [сайт]. – Москва, 2021 - URL: https:// https://www.tadviser.ru/index.php. (дата обращения 12.12.2021). – Текст. Изображение: электронные.
Гудок.Ру: [сайт] / учредитель ОАО «Гудок.Ру». – Москва, 1917 – . – Обновляется в течение суток. – URL: https://gudok.ru/newspaper/?ID=1348652. (дата обращения: 12.12.2021). – Текст : электронный.
Capolino, G.-A.; Antonino-Daviu, J.A.; Riera-Guasp, M. Modern Diagnostics Techniques for Electrical Machines, Power Electronics, and Drives. IEEE Trans. Ind. Electron. 2015, 62, 1738–1745.
Головаш А. Н., Куршакова Н. Б., Тиссен Д. Э. Оценка стратегий и направлений по обеспечению безопасности и надежности железнодорожного транспорта //Проблемы совре-менной экономики. 2010. №. 2. С. 378-382.
Михин Д. Н. Оценка инновационных методов диагностирования неисправностей электрических цепей локомотивов //Современная наука и молодые учёные. 2020. С. 39-42.
KNIME Analytics Platform: программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом/ разработчик «KNIME». – Швейцария, Цюрих, 2017. – 1 СD-ROM. – (1С: Электронная дистрибьюция). – Загл. с титул. экрана.– Электронная программа: электронная.
Электровоз грузовой постоянного тока 2ЭС6 с коллекторными тяговыми электро-двигателями. Руководство по эксплуатации часть 3. Описание и работа системы управления и измерения 2ЭС6.00.000.000.РЭ2. Екатеринбург: «Уральские локомотивы», 2010. 123 с.
