TO THE QUESTION OF IMPROVEMENT OF ON-BOARD SYSTEMS OF TECHNICAL DIAGNOSIS OF THE MAIN CARGO ELECTRIC LOCOMOTIVES
Keywords:
electric locomotive, analysis, equipment failures, technical diagnostics, efficiency, digital modelAbstract
The paper presents the results of the operational reliability of electric locomotives of the 2ES6 series at the registration of the operational locomotive depot Omsk of the West Siberian Railway for 2020 by types of malfunctions and equipment. A comparative analysis of domestic and foreign studies in the field of on-board systems for predictive technical diagnostics of electric rolling stock, which provide control and technical condition of locomotives in real time, has been carried out.
It is shown that the main direction of improving on-board systems of prescriptive technical diagnostics of mainline freight electric locomotives is the prediction of events and scenes that reduce the life of electrical equipment or lead to disconnection by protection actions, and determining optimal effects on the electric locomotive to increase the reliability of its operation and prevent the creation of unacceptable working conditions and emergency situations based on digital mathematical models of real-time objects. The results of data analysis from on-board measuring systems of electric rolling stock using the KNIME machine learning tool are shown.
References
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.
