Распознавание дефектов моторно-осевых подшипников колесно-моторного блока локомотива на основе результатов моделирования искусственной нейронной сети прогнозирования выходных диагностических параметров

В статье представлены результаты проведенного авторами исследования, целью которого была разработка модели распознавания дефектов моторно-осевых подшипников колесно-моторного блока локомотива для реализации заблаговременного автоматического оповещения управляющих структур о необходимости проведения обслуживающих или ремонтных операций и устранения дефектов на ранней стадии их возникновения. При проведении исследования использовались следующие междисциплинарные и математические методы: компьютерное и математическое моделирование, методы математической статистики, методы теории искусственного интеллекта и параметрической надежности. В результате проведенного исследования получена математическая формализация модели распознавания одного из дефектов моторно-осевых подшипников колесно-моторного блока локомотива - проточка (выкрашивание) баббитового слоя. С помощью полученной модели возможна реализация автоматического распознавания дефектов не только моторно-осевых подшипников, но и других узлов технических систем. Разработанная модель может быть использована в системах мониторинга, контроля, диагностирования технического состояния локомотивного парка с целью снижения простоев в ремонте и вынужденных затрат на плановые операции. Предложенная модель решает круг задач, описанных в концепции развития ОАО «РЖД», связанных с реализацией фактической системы ремонта по текущему техническому состоянию локомотива, а также с цифровизацией передовых направлений компании.