Диагностирование подвижного состава с применением RBF-сетей

Аннотация

Современные автоматизированные системы управления создаются как киберфизические производственные структуры, когда информация собирается из нескольких информационных массивов для принятия управленческих решений. При техническом обслуживании и ремонте тягового подвижного состава в автоматизированные системы управления должны поступать сведения с бортовых сетей диагностирования для обнаружения предотказных состояний оборудования и планирования индивидуального объема ремонта. Определяется принадлежность диагностируемого события по близости к вектору класса. В статье за основу взяты из сети Интернет примеры расчета принадлежности объекта диагностирования к одному из возможных классов по данным обучающей выборки, на базе которых разработана собственная программа на алгоритмическом языке Visual Basic for Applications в среде MS Excel. Программа верифицирована на тестовых примерах. Она автоматически определяет объем обучающей выборки и число классов, позволяет проводить многоитерационные расчеты. Предложено контролировать процент принадлежности к каждому классу. С помощью программы выполнены расчеты для специально составленной обучающей выборки токов четырех тяговых электродвигателей одной секции локомотива – по десять событий для каждого класса. Всего задано пять классов: исправное состояние («норма») и отказы каждого из четырех двигателей. Данные имеют случайный разброс значений в пределах класса. Смоделированы одновременные отказы и предотказные состояния одного, двух и трех двигателей. Расчеты показали высокую результативность метода, особенно в части определения принадлежности к классу «норма». Сделан вывод об эффективности представленного алгоритма. Предлагается использовать его как инкапсулированный в программное обеспечение при планировании индивидуального объема технического обслуживания и ремонта с постоянным обучением за счет пополнения выборки.