Результаты поиска

Развитие систем диагностики сопровождается их широким внедрением в технические системы. Использование диагностики позволяет выявить дефекты узлов технических систем на ранней стадии их возникновения с целью заблаговременного и оперативного упреждения, повышения производительности работы, снижения времени простоя в ремонте, уменьшения материальных затрат на замену или глубокое восстановление. Железнодорожный транспорт также находится на стадии широкого внедрения диагностики в различные узлы и детали подвижного состава. Основным примером внедрения диагностических систем является локомотивный парк как более сложная техническая единица. Сегодня в локомотивном парке применяются аппаратно-программные диагностические комплексы, микропроцессорные системы диагностики, бортовые и путевые системы контроля, позволяющие охватить весь спектр диагностических данных основных технических узлов. Однако применение указанных выше систем нуждается в постоянном совершенствовании математической модели диагностирования. Одним из направлений совершенствования диагностических моделей является использование методов теории искусственного интеллекта - раздела искусственных нейронных сетей, которые по сравнению с классическими полиноминальными регрессионными моделями обладают свойством экстраполяционной точности и позволяют адаптивно прогнозировать значения диагностических параметров по данным, которые были за пределами выборки обучения искусственной нейронной сети. Данные характеристики позволяют заблаговременно и точно спрогнозировать развитие дефектов и возможных отказов с целью их устранения и получения экономического эффекта. В работе представлен пример разработки диагностической искусственной нейросетевой модели диагностики масляного голодания моторно-осевых подшипников колесно-моторного блока грузового магистрального электровоза серии 3ЭС5К «Ермак». Данный узел имеет низкие показатели надежности, поэтому нуждается в применении непрерывных средств диагностики, которые на текущий момент времени отсутствуют.

Система планово-предупредительного ремонта и обслуживания обеспечивает работоспособное состояние тягового подвижного состава (ТПС). Предметом исследования выступает распределение отказов тяговых электродвигателей по причине пробоя изоляции на территории СЛД Дальневосточное и Приморское за 2019 год. Целью исследования является определение возможности оптимизации норм межремонтных пробегов по рассматриваемому узлу для снижения количества заходов локомотивов на неплановый ремонт. В работе рассматривается нормальный закон распределения отказов тяговых электродвигателей (ТЭД), определение коэффициентов Старджесса, Пирсона и другие методы математической статистики и теории надежности технических систем. В статье определен элемент, лимитирующий нормы межремонтных пробегов тяговых электродвигателей, получено теоретическое распределение отказов тяговых электродвигателей по причине снижения сопротивления изоляции его обмоток. В рамках исследования проведена оптимизация норм межремонтных пробегов по условиям проведения ТР-1 относительно тяговых электродвигателей. В результате анализа причин отказов установлено, что большее количество случаев постановки локомотивов на неплановый ремонт приходится на первый интервал пробега локомотивов по причине некачественного проведения диагностики при ТР-1 по факту измерения сопротивления обмоток изоляции. Большинство отказов, приходящихся на первый период эксплуатации, не связано с изменением надежности рассматриваемого узла. При рассмотрении двух нормальных пиков отказов, приходящихся на интервалы наработки 14 - 21 и 28 - 35, обусловливается необходимость оптимизации норм межремонтных пробегов. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования варианта оптимизации норм межремонтных пробегов для корректировки норм периодов проведения технического обслуживания и ремонта в рамках конкретных депо.

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.

Целью исследования является разработка синхронно-реплицированной модели оценки технического состояния локомотива как технической системы для снижения возникновения отказов при эксплуатации, и как следствие снижения простоев в ремонте. При проведении исследования использовались следующие междисциплинарные и математические методы: системный анализ, компьютерное и математическое моделирование, методы теории искусственного интеллекта, математический анализ. В результате проведенного исследования получена математическая синхронно-реплицированная модель оценки технического состояния локомотива на основе искусственной многослойной нейронной сети прогнозирования. Разработанная модель может быть использована в системах мониторинга, контроля, диагностирования технического состояния локомотивного парка. Оригинальными особенностями разработанной модели являются низкий период дискретизации между опросом средств мониторинга, универсальность, адаптивность, оперативность. На основе разработанной модели построен обобщенный алгоритм управления техническим состоянием локомотивного парка. Предложенная модель и алгоритм решают круг задач, описанных в концепции развития ОАО «РЖД», связанных с реализацией фактической системы ремонта по текущему техническому состоянию локомотива и с цифровизацией передовых направлений компании.