Россия: Доклад об этой работе представила доцент кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» ПГУПС Мария Зимакова в рамках научно-практической конференции «Наука 1520 ВНИИЖТ» в августе этого года, он вошел в сборник по его итогам. Редакция ROLLINGSTOCK подготовила обзор этих материалов.
Цель создания системы та же, что и в аналогичных проектах, – внедрение технологий сбора и обработки больших данных, которые позволят повысить надежность подвижного состава в эксплуатации. Этого предполагается достигать за счет получения телеметрических данных с десятков установленных на поезде датчиков и их дальнейшей обработки с применением машинного обучения, нейронных сетей, метамоделей и цифровых двойников. Также прорабатывается возможность того, чтобы собираемые с датчиков данные синхронизировались со скоростью движения поезда и координатами железнодорожного пути. Это в свою очередь должно обеспечить определение участков пути, которые оказывают негативное влияние на динамику подвижного состава.
Сейчас тестирование системы проводится на одном из пятивагонных электропоездов ЭС2Г «Ласточка», курсирующих на Московском центральном кольце (МЦК). Состав также оборудован многоконтурной системой автоматического управления, позволяющей эксплуатировать его в дистанционном и беспилотном режимах.
Сбор данных включает совместную работу бортового и стационарного оборудования. В состав бортовой части системы входят:
-
- комплект регистрирующей аппаратуры для сбора первичных данных;
- программно-аппаратный блок – концентратор данных (ПАБ КД ПСД);
- бортовые аналитические модули нейронной сети (БАМ-НС)
- хранилища данных, расположенные в головных вагонах.
Для получения первичной информации о состоянии отдельно взятых узлов, вагонов и всего поезда в целом задействованы акселерометры, регистрирующие ускорения по трем направлениям. Первичные данные фиксируются блоками диагностики подвагонного пространства (БДПП), блоками контроля комфорта пассажиров (БКП), а также комплектом датчиков виброускорений, установленных на осях и рамах тележек.
Схема расположения блоков контроля на головном вагоне электропоезда (увеличить). Источник: ПГУПС, НИАЦ ВНИИЖТ, из сборника материалов II Международной конференции «Наука 1520 ВНИИЖТ»: Загляни зa горизонт», 2023 год
Блоки контроля технического состояния, установленные в рамках проекта ПГУПС и ВНИИЖТ на электропоезде ЭС2Г «Ласточка» (увеличить). Источник: ПГУПС, НИАЦ ВНИИЖТ, из сборника материалов II Международной конференции «Наука 1520 ВНИИЖТ»: Загляни зa горизонт», 2023 год
Стационарная часть представляет собой организованное автоматизированное рабочее место с обработкой исходных данных с применением технологий нейронной сети и обучения цифровых двойников. Обработанная информация поступает на пульт дистанционного управления и контроля машиниста оператора.
Исходные данные группируются по узлам и далее обрабатываются по специализированным алгоритмам с возможностью проведения анализа изменения показателей и предсказания наступления отказов. Система мониторинга состоит из четырех уровней иерархически выстроенных подсистем, которые взаимодействуют между собой по согласованным протоколам передачи данных.
Четыре уровня комплексной системы мониторинга электропоезда в системе от ПГУПС и ВНИИЖТ. Источник: ПГУПС, НИАЦ ВНИИЖТ, из сборника материалов II Международной конференции «Наука 1520 ВНИИЖТ»: Загляни зa горизонт», 2023 год
Примеры графического представления первичных данных (увеличить). Источник: ПГУПС, НИАЦ ВНИИЖТ, из сборника материалов II Международной конференции «Наука 1520 ВНИИЖТ»: Загляни зa горизонт», 2023 год
Обработка данных проводится по разработанным математическим алгоритмам с помощью специализированного программного обеспечения. При фиксации высоких амплитуд и их повторяемости с учетом скорости и участка движения, а также характера работы отдельно взятых элементов формируются предварительные данные по изменениям технического состояния узлов и наступлениям возможных отказов.
Другой задачей комплексной системы мониторинга электропоезда является фиксация плавности хода поезда для оценки комфорта пассажиров. Так, на основе испытаний по воздействию вибраций на организм человека разработаны методики оценки комфортности поездок. В основе этих алгоритмов лежит ГОСТ 31191.1-2004, определяющий общие требования к измерению вибрации и оценке ее воздействия на человека.
Как указывают авторы, сейчас идет наработка статистических исходных данных о динамических процессах при движении поезда по заданному маршруту. Они используются для машинного обучения цифровых двойников электропоездов. В перспективе за счет глубокой аналитики данных предусматривается суточное планирование эксплуатационной работы на МЦК.
Стоит отметить, что один из участников проекта – НИАЦ ВНИИЖТ – ранее разработал бортовое устройство автоматизированной системы контроля за работой моторвагонного подвижного состава. Оно позволяет отслеживать положение дверей, температуры в салоне, скорость движения, местоположение и выводить эту информацию на монитор в кабине машиниста. В прошлом году устройство было интегрировано на 9 электропоездов ЭД4М в депо Московской железной дороги.
Также сейчас проходит апробацию схожая система диагностики от компании «Синара Алгоритм»: ее оборудование установлено на поездах «Ласточка», курсирующих по МЦК и одному из Московских центральных диаметров (МЦД), и двух высокоскоростных поездах «Сапсан». В свою очередь компания «ТМХ-Интеллектуальные системы» в этом году сообщала о завершении испытаний бортовой системы диагностики для локомотивов на электровозе 2ЭС5К и планах ее масштабирования. Дополнительно ГК «Ключевые системы и компоненты» совместно с «Федеральной пассажирской компанией» сейчас ведут работы по внедрению системы мониторинга состояния пассажирских вагонов локомотивной тяги.
Статья подготовлена на основе материалов II Международной научно-практической конференции «Наука 1520 ВНИИЖТ: Загляни за горизонт», 24-25 августа 2023 года
Следите оперативно за новостями рынков подвижного состава в Telegram-канале ROLLINGSTOCK
