Просмотр новости

Источники и перспективы использования статистических диагностических данных для оценки технического состояния локомотивов

Современное состояние средств измерений, обработки, хранения и пере-дачи информации формирует объективные условия для широкого внедрения диагностических систем на железнодорожном транспорте. Высокое качество получаемой при этом информации обеспечивает возможность получения достоверного диагноза технического состояния подвижных единиц железнодорожной техники. Эти факторы являются основой для внедрения элементов бо-лее прогрессивной системы технического обслуживания и ремонта подвижного состава.

Опыт внедрения таких систем свидетельствует о необходимости развитой системы информационного обеспечения. Основу ее составляют технологии интегрированной логистической поддержки (ИЛП). В соответствии с ГОСТ Р 53393-2009 основу ИЛП-технологий составляет информационная система, которая функционирует в интегрированной информационной среде, объединяющей информационные ресурсы всех участников видов деятельности ИЛП. Собственная система передачи данных ОАО «РЖД», наличие разрозненных устройств получения первичной информации о техническом состоянии отдельных единиц железнодорожной техники являются основой для внедрения названных технологий.

Для решения указанных задач и создания автоматизированных информационных систем, реализующих принципы и технологии ИЛП (далее – АИС), необходимо сформировать информационные потоки, разработать методики и алгоритмы управления данной информацией. В настоящее время этому способствует широкая номенклатура разработанных и внедренных средств контроля и диагностирования основных узлов тепловозов. Названные средства можно классифицировать по степени оперативности сбора и накопления информации на бортовые, переносные и стационарные, и именно они являются основным источником исходных диагностических данных для оценки технического состояния узлов тепловоза и принятия управленческих решений для поддержания показателя безотказности на заданном уровне. Следовательно, средства контроля и диагностирования, а также диагностическая информация являются основой для формирования системы мониторинга технического состояния узлов тепловозов.

Для оперативного контроля и накопления информации о техническом состоянии узлов локомотивов в процессе их использования по назначению служат бортовые и стационарные программно-технические комплексы (далее – ПТК). Для более точного и достоверного контроля технического состояния, углубленного диагностирования и выходного контроля узлов локомотивов в условиях ремонтных депо и пунктов технического обслуживания используются переносные и стационарные ПТК.

Полученная измерительная и диагностическая информация подвергается первичной обработке или анализу посредством специализированных автоматизированных рабочих мест, «привязанных» к определенному ПТК или группе комплексов. На данном технологическом уровне полученные данные используются для планирования производственных заданий и реализации отдельных технологических операций.

В дальнейшем выполняются задачи, не входящие в систему мониторинга. Результаты анализа от системы мониторинга передаются на следующий уровень иерархии, не «привязанный» к определенным ПТК, на котором используется обобщенная информация для принятия стратегических решений. Накопленная на этом уровне информация анализируется с использованием статистических методов, и по динамике показателей надежности определяются технические объекты и их элементы, на которые направляют основные усилия диагностирования и мониторинга.

С целью развития системы принятия решений была исследована стати-стическая информация банка данных, сформированного с использованием аппаратно-программного комплекса, и разработаны методика и программное обеспечение для отображения времени измерения пара-метров дизель-генераторной установки маневровых тепловозов ТЭМ2 в едином временном пространстве.

При разработке указанной методики задача состояла в том, чтобы оценить возможность использования имеющегося банка данных по результатам измерения бортовой системы, т. е. организовать и определенным образом упорядочить совокупность записей по исследуемым локомотивам. На этом этапе работ предполагалось визуально оценить распределение исходной информации, для чего были разработаны программное обеспечение и методика, которые позволили получить изображение треков и графически отобразить непрерывные записи для каждого исследуемого локомотива (рисунок 1). Были исследованы записи по 176 локомотивам. Общее количество суточных файлов превышает 110 000. Ось абсцисс – время на отрезке . По оси ординат расположены номера локомотивов .



Рисунок 1 – Треки непрерывных записей диагностической информации по данным бортовой системы, приведенные к единым временным интервалам

Результаты отображения статистических данных в едином временном пространстве были использованы в исследованиях и разработке методики и программного обеспечения для аппроксимации экспериментальных данных изменения тока тягового генератора дизель-генераторной установки маневрового тепловоза ТЭМ2 во времени.

Исходя из сформированных в требований к аппроксимирующей функции, была подобрана функция в виде:

Оценка неизвестных коэффициентов выполнялась, в частности, методом наименьших модулей (МНМ). Использование этого метода уменьшает влияние выбросов в статистической выборке. Влияние, оказываемое крупными остатками на всю сумму, существенно увеличивается при их возведении в квадрат, при исследовании не использовался традиционный метод наименьших квадратов. Если вместо суммы квадратов взять сумму модулей выбросов, влияние остатков на результирующую регрессионную кривую существенно уменьшится.

Рассмотренные методики ориентированы на применение в области диагностирования тягового подвижного состава по результатам анализа информации, получаемой от бортовых систем.

Использование указанных методик дает возможность определять теоретические зависимости функций по всей совокупности экспериментальных данных, коэффициенты этих функций, аппроксимировать экспериментальные дан-ные относительно теоретических, а также проводить оценку качества аппроксимации. В результате проверки методик на отдельных реализациях изменения тока тягового генератора во времени была получена кривая, которая может быть использована при диагностировании. При соответствующей апробации данные методики могут быть применены к исследованию других параметров технического состояния локомотива.

В комплексе с разработанным программным обеспечением, реализующим описанные методики, создаются условия для мониторинга и диагностирования технического состояния локомотивов по статистическим параметрам аппроксимирующих функций.