[11-2025] Интеграция интеллектуальных диагностических модулей в системы технического обслуживания подвижного состава

[бабулер138]

Интеграция интеллектуальных диагностических модулей в системы технического обслуживания подвижного состава

В.И. Овтин, ООО «ЛокоТех-Промсервис», заместитель руководителя направления планирования заводских ремонтов

Аннотация. В условиях цифровизации транспортной отрасли возрастает потребность в интеграции интеллектуальных диагностических модулей в системы технического обслуживания подвижного состава. Целью данной статьи является рассмотрение аппаратной составляющей таких решений, в частности, технологий Интернета вещей, включая сенсоры, встраиваемые модули, модели сбора и обработки данных. Задачи исследования включают анализ требований к аппаратной части предиктивной диагностики, классификацию применяемых датчиков, а также подбор конкретных решений, обеспечивающих надежный мониторинг технического состояния узлов локомотива. В результате проведенной работы предлагается структурированное обоснование выбора аппаратных 1оТ-компонентов, построена таблица соответствия между задачами диагностики и сенсорными технологиями. Выводы статьи ориентированы на повышение эффективности внедрения интеллектуальных систем ТО на железнодорожном транспорте.

Ключевые слова: предиктивная диагностика, подвижной состав, локомотив, Интернет вещей, прогнозирование, аппаратная часть.
Системы технического обслуживания и ремонта подвижного состава традиционно строились на основе регламентных графиков и человеческого контроля, что ограничивало возможности своевременного выявления дефектов [1]. Внедрение интеллектуальных диагностических модулей на основе Интернета вещей (1оТ) позволяет кардинально изменить подход к технической эксплуатации, сделав его ориентированным на данные, прогнозирование и минимизацию внеплановых ремонтов. При этом особое значение приобретает аппаратная часть таких систем, от которой зависят качество, достоверность и полнота данных, поступающих в аналитические модули [2].
Без надежных и точных сенсоров, устойчивой инфраструктуры сбора и передачи информации любые алгоритмы предиктивной диагностики теряют практическую ценность. Таким образом, следующим логическим шагом в развитии концепции интеллектуального модуля диагностики является переход к рассмотрению аппаратного обеспечения решения и конкретных технологий loT.

Современные интеллектуальные системы в железнодорожной отрасли представляют собой многослойные комплексы, включающие датчики, системы передачи, аналитические модули, а также пользовательские интерфейсы [3]. Наиболее уязвимым и критичным элементом является нижний уровень loT-устройств, отвечающих за первичный сбор данных [4]. Именно здесь формируется основа для всей последующей диагностики. Сложность эксплуатации железнодорожной техники, а именно высокая вибрация, переменные температурные режимы, загрязненность среды, требует применения специализированных решений.
Ключевыми характеристиками сенсорной аппаратуры становятся:

• > высокая точность измерений;
• > устойчивость к внешним воздействиям;
• > энергоэффективность;
• > возможность работы в режиме реального времени;
• > совместимость с промышленными протоколами передачи данных.

Не менее важна возможность калибровки, самодиагностики и обновления программного обеспечения «на борту» сенсора [5]. Так, выбор аппаратных компонентов должен быть ориентирован не на универсальность, а на соответствие специфике железнодорожного транспорта. Аппаратная часть интеллектуальной системы предиктивной диагностики локомотива может быть разделена на несколько ключевых блоков:
сенсорный слой (loT-датчики) — физические датчики, измеряющие различные параметры (температура, вибрации, давление, ток, уровень шума, загрязнение и пр.);
Ъ периферийные микроконтроллеры (edge-узлы) — устройства, обеспечивающие первичную обработку, фильтрацию и агрегацию данных;
средства передачи данных — модули беспроводной и проводной связи, реализующие безопасную и устойчивую передачу данных;
'Ъ элементы энергоснабжения — автономные источники питания, включая солнечные панели, батареи и суперконденсаторы;
защитные и корпусные решения — материалы и оболочки, обеспечивающие устойчивость к температуре, влаге, пыли и вибрациям.
Каждый из этих компонентов должен быть подобран с учетом конкретной задачи предиктивной диагностики. В таблице приведены конкретные задачи диагностики технического состояния локомотива, соответствующие им сенсорные технологии, а также примеры реально существующих loT-устройств, применяемых в железнодорожной отрасли.

При выборе оборудования для предиктивной диагностики следует соблюдать несколько ключевых принципов:

• интеграбельность — оборудование должно быть совместимо с существующими системами управления и аналитическими платформами (через MQTT, ОРС UA, REST API);
• надежность и сертификация — устройства должны быть сертифицированы для использования на транспорте (например, EN 50155, ISO 7637);
• обновляемость - поддержка прошивок по воздуху (ОТА) и удаленной настройки;
• масштабируемость - возможность легкой установки дополнительных датчиков без перестройки архитектуры;
• интеграция устройств также требует создания сопутствующей инфраструктуры - шлюзов (gateways), edge-компьютеров, источников резервного питания.

Реализация интеллектуальных диагностических модулей в системах ТО подвижного состава невозможна без грамотного выбора и интеграции аппаратных 1оТ-решений. Датчики — это не просто вспомогательные элементы, а критическая часть всей экосистемы, от которой зависят точность и своевременность диагностики. На основе анализа задач диагностики и доступных решений построена таблица соответствия, которая может быть использована как практическое руководство при проектировании аппаратной части интеллектуальной системы.
Уделяя должное внимание технической базе, можно обеспечить надежную и масштабируемую основу для внедрения
современных аналитических и предиктивных подходов в управление техническим состоянием железнодорожной техники. В дальнейшем перспективным направлением является создание модульной платформы 1оТ-диагностики с адаптивной архитектурой, ориентированной на различные типы подвижного состава и климатические зоны эксплуатации.

Библиография

1. Технологии Интернета вещей на железнодорожном подвижном составе: практика и перспективы // Вестник Института проблем естественных монополий: Техника железных дорог. 2022. № 4 (60). С. 4 - 9. EDN ATXIYN.
2. Пудовиков О.Е., Тарасова В.Н., Дегтярёва В.В. Предиктивная диагностика подвижного состава на базе инновационной технологии промышленного интернета вещей // СТИН. 2023. № 7. С. 5 - 8. EDN: ZCONEC.
3. Панченко К.П., Дегтярёва В.В., Маслова Е.В. Интернет вещей как система предиктивной диагностики железнодорожной инфраструктуры // Комплексное взаимодействие лингвистических и выпускающих кафедр в техническом вузе: Международная научно-практическая конференция, посвященная 125-летию РУТ (МИИТ). М.: Российский университет транспорта, 2021. С. 271 - 274. EDN: VPEBGD.
4. Овтин В.И. Разработка интеллектуального инструмента диагностики масла локомотива на основе СВЧ анализа в качестве метода предиктивной диагностики оборудования в эксплуатации//Транспортное дело России. 2024. № 6. С. 133 - 137. EDN: GUUFUK.
5. Намм Р.В., Буянкин Н.А., Буянкина О.В. Перспективы внедрения современных информационных технологий на железнодорожном транспорте // Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления : Материалы VI Международной научно-практической конференции. Хабаровск : Тихоокеанский государственный университет, 2021. С. 187 - 192. EDN: KQVRGR.