СЦБИСТ - железнодорожный форум, блоги, фотогалерея, социальная сеть СЦБИСТ - железнодорожный форум, блоги, фотогалерея, социальная сеть
Вернуться   СЦБИСТ - железнодорожный форум, блоги, фотогалерея, социальная сеть > Уголок СЦБИСТа > Книги и журналы > xx2

Ответ    
 
В мои закладки Подписка на тему по электронной почте Отправить другу по электронной почте Опции темы Поиск в этой теме
Старый 27.11.2021, 17:12   #1 (ссылка)
Crow indian
 
Аватар для Admin


Регистрация: 21.02.2009
Возраст: 42
Сообщений: 28,788
Поблагодарил: 397 раз(а)
Поблагодарили 5851 раз(а)
Фотоальбомы: 2566
Записей в дневнике: 645
Загрузки: 672
Закачек: 274
Репутация: 126089

Тема: [01-2021] Применение современных логических методов при управлении надежностью локомотивов


Применение современных логических методов при управлении надежностью локомотивов


И.И. ЛАКИН,
канд. техн, наук, руководитель направления, АО «Трансмашхолдинг», г. Москва


Цифровые технологии в локомотивном комплексе рассматриваются практически в каждом номере журнала «Локомотив». Киберфизические технологии уже стали неотъемлемой частью системы управления локомотивным комплексом. Современные локомотивы оснащены микропроцессорными системами управления (МСУ), которые не только управляют движением поезда, но и позволяют диагностировать техническое состояние локомотива, прогнозировать его работоспособность.
По заданию ОАО «РЖД» в АО «НИИАС» совместно с компанией «АВП Технология» в рамках проекта «Цифровая железная дорога» ведутся работы по перспективной системе интервального управления движением поездов путем постоянного взаимодействия с МСУ локомотива в режиме online. Это стало возможным не только благодаря применению современных аппаратных средств, но и во многом высокоинтеллектуальному программному обеспечению МСУ, которое постепенно разрабатывалось не одно десятилетие.

Не менее интеллектуальное программное обеспечение разработано для целого ряда автоматизированных систем технического диагностирования (АСТД), начиная от бортовых и продолжая деповскими АСТД: вибродагностирование колесно-моторных блоков, реостатные испытания дизель-генера-торных установок, испытательные станции взаимной нагрузки тяговых электродвигателей (ТЭД), стенды испытания отдельных видов оборудования и многое другое.
Автоматизированные системы управления (АСУ) также нашли широкое применение. Например, АСУ железнодорожного транспорта (АСУЖТ) — один из самых мощных информационных комплексов в стране. Ее неотъемлемая составная часть — АСУ локомотивного хозяйства (АСУТ).

Ведется разработка «Цифрового депо», в рамках которого должны быть объединены все информационные системы. Основная часть аналитических исследований эффективности работы локомотивного комплекса обеспечивается именно по данным АСУ с использованием современного вероятностно-статистического математического аппарата, изучить который можно на сайте https://i-maths.ru, инкапсулированного в программное обеспечение АСУ. Но при этом остаются проблемы при переходе от ручного анализа к автоматическому, одна из которых рассмотрена в этой статье.
Главное отличие вычислительных машин от ручного способа обработки информации — это способность перерабатывать большой объем информации (Big Data) в относительно короткие сроки, а часто — в режиме online. Но аналитическая функциональность компьютера ограничена заложенными в его программное обеспечение алгоритмами анализа, которые нуждаются в дальнейшем развитии.
Особенности человеческого мышления всегда были в центре внимания ученых. Законы человеческого мышления (законы формальной логики) первым исследовал великий древнегреческий философ Аристотель (IV век до н.э.). К тому времени уже был выявлен ряд «логических парадоксов», известных нам как «софизмы» (например, «всё, что ты не терял, ты имеешь»).
Аристотелю удалось показать несостоятельность большинства из них как возникших от формального применения до конца не формализованных понятий (предикатов). Но многие из них остались нерешенными до наших дней. Наиболее известный пример логического парадокса — «парадокс кучи»: если из кучи зерен убрать одно зерно, то куча останется кучей.
Но в какой момент куча перестанет быть кучей? Можно привести много примеров, когда затруднительно дать точное определение общепринятым понятиям: высокий человек, длинная дорога, быстрая езда и др.

Немало «парадоксов кучи» и на железнодорожном транспорте: нет определения тяжеловесного поезда, надежной техники, устаревшего оборудования и др. В результате приходится искусственно вводить ограничения, которые существенно снижают возможности анализа. Например, если оборудование считать новым до 50 тыс. ч его работы, то будет ли оно устаревшим, отработав 50 001 ч? Таким образом, одно из величайших достижений человечества уметь обобщать и классифицировать оказалось проблемой при передаче части аналитических функций компьютеру.
Ответа на рассмотренный парадокс человеческого мышления не было 2,5 тыс. лет, пока в 60-е годы XX века выдающийся американский математик и логик Лотфи Заде не ввел понятие «нечеткая логика» и «нечеткие множества» (Fuzzy Nets), позволившие в значительной степени связать математику и программирование с интуитивным способом коммуникации, присущим человеку. Рассмотрим примеры подходов теории нечетких множеств при решении задач управления в локомотивном комплексе и на железнодорожном транспорте в целом.
Установление весовой нормы поездов позволяет максимально использовать пропускную способность участков пути и полигонов в целом. Превышение весовой нормы может приводить к отказу техники, прежде всего локомотивов. Но возникает проблема: если, например, весовая норма 6300 т (нарушение = 0), а состав с массой 6360 т — точно с нарушением весовой нормы (нарушение = 1), то формирование состава массой 6330 т не считается нарушением и нет риска отказа локомотива. Если же нарушение рассмотреть как нечеткое понятие, то массу поезда в 6330 т можно считать частичным нарушением (нарушение = 0,5). Тогда, просуммировав все нарушения весовой нормы за рассматриваемый период времени, можно получить более четкую картину соблюдения весовой нормы и более точно оценить риск отказа локомотивов по этой причине.
Другой, более сложный пример. Отказ, согласно ГОСТ 27.002—2015, определен как «событие, заключающееся в нарушении работоспособного состояния». Но отказ может быть «полным или частичным» — сразу появляется нечеткость в измерении надежности — «свойства объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих его способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования». Становится очевидным, что существующий способ учета отказов в общем их числе ограничен в своих возможностях.
Отказ тягового электрического двигателя (ТЭД) может проявиться как необходимость заменить электрическую щетку в коллекторе (в существующей системе за отказ не считаться), а может привести к необходимости капитального ремонта (КР). И то, и другое будет отказом ТЭД. Если же принять КР ТЭД как за отказ = 1, то, например, замену якоря можно считать как отказ = 0,5, замену моторно-якорного подшипника — как отказ = 0,3, а замена щетки как отказ = 0,001.
Тогда надежность ТЭД одной серии локомотивов можно оценить как сумму всех отказов в нечеткой логике с отнесением к выполненной работе: времени работы, пробегу, тоннокилометровой работе или затраченной энергии в кВт-ч. Проще всего измерять пробег (млн км): исследования автора показали, что коэффициент корреляции между всеми описанными показателями работы выше 0,9 (при условии рассмотрении одной серии локомотива на одном полигоне работы).
Пример. Пусть в депо эксплуатируются 100 восьмиосных электровозов со среднесуточным пробегом 700 км. За месяц было произведено 1000 замен электрических щеток, 20 замен якоря, 10 замен моторно-якорных подшипников и 5 ТЭД подлежали капитальному ремонту.

Общий пробег ТЭД в депо за месяц составил:
L = 100-30-700-8/1000000 = 16,8 млн км.
При этом в «четкой логике» произошло:
N = 20+ 10 + 5 = 35 отказов, а «четкая» наработка на отказ Лч составила:
Лч = N/L = 35/16,8 = 2,08 отказа на 1 млн км.
Учет отказов с применением теории нечетких множеств позволяет более адекватно оценивать надежность ТЭД:
Лн = (1000-0,001 + 20-0,5 + 10-0,3 + 5-1 )/16,8 = 19/16,8 = 1,13 отказа на млн км.
Микропроцессорные системы управления локомотивов (МСУ) имеют два полукомплекта — повышение надежности достигается путем дублирования. Если один полукомплект отказал, то машинист переключением тумблера переводит работу МСУ на второй полукомплект. При заходе локомотива на ПТОЛ отказавший полукомплект восстанавливается. С точки зрения эксплуатационной надежности локомотива отказа не было. Но для конструкторов МСУ этот отказ необходимо учесть, чтобы анализировать надежность МСУ.
Нечеткая логика позволяет устранить проблему, придав каждому виду отказа числовое значение в диапазоне от Одо 1 в зависимости от стоимости ремонта и последствий. Например, если отказ МСУ привел к задержкам в перевозочном процессе, то отказ должен учитывать не только стоимость восстановления, но и стоимость потерь перевозочного процесса.
Другой пример. Если применительно к локомотивам в предыдущем примере МСУ отказал 50 раз с успешным переходом на второй полукомплект (вес отказа пусть — 0,1), то в четкой логике число отказов будет:
Ач = N/L = 0/16,8 = 0 отказов на 1 млн км (отказы оказались не видны),
а в нечеткой логике:
Хн = 50-0,1 /16,8 = 5/16,8 = 0,3 отказа на млн км.

В сервисной группе компаний «ЛокоТех» во всех 85 сервисных локомотивных депо внедрена автоматизированная система управления техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР) локомотивов АСУ «Сетевой график», в которой обнаруженные отказы или даже просто замечания по работе локомотива из всех источников (бортовой журнал формы ТУ-152, МСУ, визуальная приемка локомотива в ремонт и др.) фиксируются в электронном журнале ТУ-28Э. После этого ремонтникам сервисных депо назначаются сверхцикловые дополнительные работы, по каждой из которых регистрируются трудовые затраты, расход запасных частей и материалов (в штуках и рублях). Поэтому всегда можно рассчитать стоимость устранения любого отказа.

Если при этом произошел заход локомотива на неплановый ремонт, то следует добавить стоимость доставки локомотива в депо и потери перевозочного процесса (пока такой методики на железнодорожном транспорте нет). Стоимость капитального ремонта, принимаемого за отказ = 1, также известна и утверждена на ценовой комиссии ОАО «РЖД». Таким образом, предлагаемая технология учета отказов с использованием теории нечетких множеств, практически реализуема.
В ОАО «РЖД» в информационной системе КАСАНТ проблему четкого понятия отказ предложено решать через введение категории отказа (1-я, 2-я, 3-я) в зависимости от последствий для перевозочного процесса. Но проблема осталась. Например, отказом 1-й категории считается опоздание пассажирского поезда более чем на 5 мин. Таким образом, опоздание поезда на 4 мин 59 с уже не будет отказом 1-й категории.

Для оценки эффективности работы и надежности железнодорожного транспорта и локомотивного комплекса большинству параметров работы введены «четкие» допуски и предельные значения, что было единственным возможным методом при ручной обработке данных. В автоматизированных системах управления возможен переход от «четких» понятий к нечетким множествам.
Переход от управления надежностью локомотивов от бинарного учета отказов (1 — был отказ, 0 — не было отказа) к плавно меняющимся параметрам в диапазоне от 0 до 1 в зависимости от последствий отказа позволит более объективно оценить фактическую надежность тягового подвижного состава. По описанному методу в компании «Трансмашхолдинг» ведутся научно-практические исследования для комплексного управления надежностью выпускаемого подвижного состава: электровозов, тепловозов, электропоездов и вагонов.

Последний раз редактировалось Admin; 21.12.2022 в 06:52.
Admin вне форума   Ответить с цитированием 12
Похожие темы
Тема Автор Раздел Ответов Последнее сообщение
[10-2016] Комплексная система управления надежностью локомотивов бабулер57 xx2 0 31.10.2020 06:24
[06-2019] Роль цифровых двойников в управлении сервисным обслуживанием локомотивов Admin xx2 0 14.09.2019 08:03
=Диплом= Применение современных технологий для обслуживания устройств МПЦ Руслан Рудь 26924 Курсовое и дипломное проектирование 7 19.06.2014 05:31
=Распоряжение= № 2609р от 17 декабря 2009 г. - Об утверждении Методических рекомендаций по оптимизации алгоритма, методов и механизмов информационного обеспечения машинистов магистральных локомотивов Admin 2009 год 0 16.01.2013 21:31
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ АВТОМАТИКИ НА ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГАХ МИРА СЦБист Статьи по СЦБ 0 03.09.2009 06:20

Ответ

Возможно вас заинтересует информация по следующим меткам (темам):
локо0121, нииас, трансмашхолдинг


Здесь присутствуют: 1 (пользователей: 0 , гостей: 1)
 
Опции темы Поиск в этой теме
Поиск в этой теме:

Расширенный поиск

Ваши права в разделе
Вы не можете создавать новые темы
Вы не можете отвечать в темах
Вы не можете прикреплять вложения
Вы можете редактировать свои сообщения

BB коды Вкл.
Смайлы Вкл.
[IMG] код Вкл.
HTML код Выкл.
Trackbacks are Вкл.
Pingbacks are Вкл.
Refbacks are Выкл.



Часовой пояс GMT +3, время: 16:11.

СЦБ на железнодорожном транспорте Справочник 
сцбист.ру сцбист.рф

СЦБИСТ (ранее назывался: Форум СЦБистов - Railway Automation Forum) - крупнейший сайт работников локомотивного хозяйства, движенцев, эсцебистов, путейцев, контактников, вагонников, связистов, проводников, работников ЦФТО, ИВЦ железных дорог, дистанций погрузочно-разгрузочных работ и других железнодорожников.
Связь с администрацией сайта: admin@scbist.com
Advertisement System V2.4