• Рус Русский
  • Eng English (UK)

Научно-технический журнал, учрежденный ОмГУПСом. Реестровый номер СМИ: ПИ № ФС77-75780 от 23 мая 2019 г. ISSN: 2220-4245. Подписной индекс в интернет-каталоге «Пресса по подписке» (www.akc.ru): Е28002. Подписка на электронную версию – на платформе «Руконт».
Журнал включен в РИНЦ и входит в перечень ВАК.

Результаты поиска

  • №4(44), 2020
    2-8

    Расчет вероятности категорий отказов по надежности оборудования локомотивов

    В статье рассмотрены особенности использования показателей надежности локомотивов в ОАО «РЖД». Приведены примеры показателей надежности оборудования локомотивов и показатели, используемые в ОАО «РЖД» при заключении договоров на сервисное обслуживание, в том числе по контракту жизненного цикла. Предложен метод перехода от показателей ГОСТа к принятым в ОАО «РЖД». Сделан вывод о возможности автоматизации этих процедур.
  • №3(51), 2022
    10-19

    Аналитическая оценка автоматизации управления современным электровозом

    Предметом рассмотрения статьи являются автоматизированные функции управления локомотивом на примере электровозов с целью оценки современного этапа развития интеллектуальной функциональности бортовых систем управления. В литературе часто говорят о создании «умного», или «цифрового» локомотива. Однако правильней говорить о внедрении кибернетических систем с обратными связями. Такие системы были на локомотиве с самого начала их появления и предназначались для автоматизации управления паром, позже для управления автоматическими тормозами. Эти системы автоматики были механическими и пневмомеханическими. С появлением электровозов внедряются электрические системы автоматики на базе электрических аппаратов, релейных схем, которые со временем заменяются на диодные, транзисторные схемы управления. Позже стали использоваться цифровые и аналоговые микросхемы. Современный этап развития автоматики связан с бортовыми микропроцессорными системами управления. Автором предлагается интеллектуальные функции локомотива разбить на семь направлений, по каждому из которых оценить их реализацию: автоведение поезда, управление приводом и тормозами, диагностика, сбор аварийных схем, обеспечение безопасности движения поездов, управление комфортом работы локомотивной бригады. Энтропию пространства интеллектуальных функций предлагается оценить по доработанной формуле Шеннона, где кроме вероятности востребованности функции за одну поездку учитывать степень повышения автоматизации процесса управления. В результате анализа показано, что интеллектуальные функции локомотива развивались уже в XIX в., на сегодняшний день степень их реализации можно оценить в 60 %, а полную реализацию можно ожидать к середине XXI в. Результаты расчета сведены в две таблицы и один динамический график. Сделан вывод о том, что «интеллектуальный» локомотив есть этап эволюционного развития автоматизированных систем управления локомотивом.
  • №1(21), 2015
    20-29

    Применение статистических методов при диагностировании тепловозов

    Бортовые микропроцессорные системы управления (МСУ) современных тепловозов позволяют не только управлять оборудованием тепловоза, но и анализировать процесс их работы при помощи методов математической статистики, что подтверждается исследованиями авторов статьи. Предложен метод диагностирования предотказных состояний с использованием корреляционного анализа данных МСУ.
  • №3(43), 2020
    20-27

    Многофакторный анализ статистической информации с использованием методов теории нечетких множеств

    В статье предлагается метод с использованием математического аппарата теории нечетких множеств при автоматизации управления надежностью локомотивов, так как при написании алгоритмов возникает проблема перехода от не до конца формализованных понятий человеческого общения к формализации программного обеспечения. Описаны примеры применения нечетких множеств при расчете показателей надежности локомотивов. При анализе параметров надежности вручную объем расчетов не позволяет перейти к более сложным алгоритмам. При наличии автоматизированных систем следует для каждого показателя перевозочного процесса, влияющего на его надежность, задать функцию принадлежности к опасному и нормальному состоянию с использованием математического аппарата теории нечетких множеств. Тогда риск наступления опасного события будет оценен вероятностью принадлежности логического утверждения к риску.
  • №3(23), 2015
    24-31

    Нечеткие множества в системе поддержки принятия решений информационных систем локомотивного комплекса

    В статье предлагается использовать теорию нечетких множеств в системе поддержки принятия решений (СППР) информационно-управляющих систем локомотивного комп-лекса. Для этого предлагается метод перевода лингвистических утверждений на язык математической логики. Предлагаемый метод внедряется по принципу «встроенное качество» в единой информационно-управляющей системе мониторинга технического состояния и режимов эксплуатации локомотивов сервисной компании ООО «ТМХ-Сервис» и управляющей компании ООО «Локомотивные технологии».
  • №4(36), 2018
    41-53

    Исследование эффективности эксплуатации локомотивов

    В статье на основании выполненных статистических расчетов по данным об эксплуатации основных серий отечественных локомотивов определены основные направления повышения эффективности эксплуатации локомотивов. Предложен в качестве универсального показателя коэффициент полезной работы. Показано, что наряду с повышением надежности локомотивов большим резервом является повышение эффективности системы управления тягой поездов. Доказано, что число секций локомотивов можно сократить не менее чем на 2000 тыс. секций.
  • №2(50), 2022
    66-73

    Математические методы проверки достоверности данных о надежности локомотивов, их эксплуатации и техническом обслуживании

    В практике железнодорожного транспорта и локомотивного комплекса используемые среднестатистические данные на практике не являются однородными, что в литературе принято называть «средней температурой по больнице». Однородность данных определяется их унимодальностью, т. е. наличием в выборке одного процесса. Неудачное формирование выборки приводит к ее бимодальности и даже к мультимодальности. Проверку на унимодальность исходных данных предлагается реализовать, воспользовавшись следствием закона больших чисел, согласно которому при увеличении числа данных однородные выборки стремятся к одному из законов распределения случайной величины: нормальному, экспоненциальному, логнормальному или другому известному закону. Следовательно, любая унимодальная выборка должна соответствовать критерию согласия, в качестве которого в статье предлагается использовать критерий Пирсона («хи-квадрат», χ). Унимодальность данных предлагается оценивать через вероятность соответствия выбранному для рассмотрения закону распределения случайной величины, считая достаточной вероятность более 0,3 (30 %). На примере данных эксплуатации локомотивов и данных бортовых микропроцессорных систем показаны данные, которые действительно не могут быть унимодальными, а есть данные, требующие изменения правил формирования выборки для достижения унимодальности. Например, при рассмотрении среднесуточных пробегов локомотивов по сериям по конкретным депо приписки при участии в одном виде движения (магистральное движение, вывозная или маневровая работа) достигается их унимодальность. Попытка укрупнить данные (взять несколько серий, несколько полигонов и др.) приводит к потере унимодальности. В статье рассмотрена унимодальность данных бортовых микропроцессорных систем управления МСУ-ТП тепловозов серии 2ТЭ116У. Ожидаемое время работы по позициям контроллера машиниста оказалось мультимодальным. Неожиданно унимодальным оказался ток тяговых электродвигателей независимо от ходовой позиции контроллера машиниста.