Admin

Инновационные алгоритмы машинного зрения для диагностики продольного профиля сортировочных путей

Долгий Александр Игоревич,
АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте», генеральный директор, канд. техн, наук, Москва, Россия

ХАТЛАМАДЖИЯН Агоп Ервандович,
АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте», руководитель Объединенного конструкторского бюро, доцент, канд. техн, наук, г. Ростов-на-Дону, Россия

ОЛЬГЕЙЗЕР Иван Александрович,
АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте», начальник отделения инновационных и интеллектуальных технологий цифровой станции Ростовского филиала, канд. техн, наук, г. Ростов-на-Дону, Россия

СУХАНОВ Андрей Валерьевич,
АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте», заместитель начальника ЦИИТ Ростовского филиала, канд. техн, наук, г. Ростов-на-Дону, Россия

КОРНИЕНКО Константин Ильич,
АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте», старший научный сотрудник ЦИИТ Ростовского филиала, канд. техн, наук, г. Ростов-на-Дону, Россия


Ключевые слова: сортировочная горка, продольный профиль, средства измерения, КСАУ СП, КЗСП
Аннотация. Сортировочные станции являются одним из важнейших элементов транспортной инфраструктуры. Автоматизация сортировочных горок имеет большое значение для повышения уровня безопасности движения и увеличения перерабатывающей способности. При автоматизации необходимо предусматривать системы самодиагностики, которые позволят снизить отказы за счет применения технологии обслуживания устройств по состоянию. В статье рассматривается разработанный авторами метод автоматической оценки отклонения продольного профиля путей сортировочного парка. Метод позволяет в реальном времени отслеживать изменение продольного профиля и принимать решения о необходимости его выправки. Измерения продольного профиля с помощью предложенного метода, которые проводились на четной сортировочной системе станции Инская Западно-Сибирской дороги, подтвердили его эффективность.


При оценке перерабатывающей способности сортировочной горки, а также для минимизации объема маневровой работы и обеспечения безопасности соударения отцепов немаловажную роль играют характеристики сортировочного парка. Реализация сортировочного процесса в автоматическом режиме требует объективных данных о текущем состоянии продольного профиля, который в силу местных особенностей (пучинистые грунты, близкие грунтовые воды, отсутствие дренажа) меняется в течение года. Согласно нормативам съемка продольного профиля сортировочного парка должна проводиться раз в три года. Однако за такой промежуток времени продольный профиль может значительно измениться, поэтому гарантировать безопасность движения отцепов в сортировочном парке не всегда возможно.
Одним из решений данной проблемы является изменение нормативов в части увеличения периодичности съемки профиля. Эта операция выполняется ручным или механизированным способами. Ручной способ заключается в измерении продольного профиля с помощью нивелиров [1]. Механизированный способ реализуется с помощью вагоноизмерительных машин, например, диагностического вагона «ДЕКАРТ», или другими средствами [2]. Наиболее точными результаты измерений получаются при съемке нивелиром. Однако более быстрым способом является съемка вагоном-измерителем. При этом оба способа требуют закрытия путей для роспуска на время проведения измерений, обработки полученных данных и ввода их в систему автоматизации. Соответственно, увеличивается время и трудозатраты на данные операции. По этой причине при увеличении их периодичности применение указанных способов нецелесообразно.


Таким образом, можно сформулировать требования к системе оценки состояния продольного профиля путей. Оценка должна выполняться без закрытия путей для роспуска с частотой, достаточной для обеспечения его безопасности. Система должна реализовывать оценку в автоматизированном режиме для снижения загруженности эксплуатационного штата с точностью, достаточной для принятия решения о необходимости выправки продольного профиля путей.
АО «НИИАС», как основной разработчик систем автоматизации сортировочных процессов, большое внимание уделяет внедрению в технологические процессы инновационных технологий. В 2021 г. на четной сортировочной системе станции Инская принят в постоянную эксплуатацию комплекс компьютерного зрения для контроля занятости сортировочного парка (КЗСП) [4-6]. Комплекс позволяет в автоматическом режиме постоянно фиксировать расстояние от парковой тормозной позиции до подвижных единиц, а также между подвижными единицами, скорость движения, соединения и факт остановки подвижных единиц на каждом пути и во всем сортировочном парке.
В рамках развития КЗСП сотрудники АО «НИИАС» разработали дополнительную функцию - автоматический анализ отклонений продольного профиля путей сортировочного парка. Функция основана на определении изменения отметки высоты продольного профиля на заданных участках, используя скорость движения отцепов, вычисленную комплексом КЗСП.
Скорость движения отцепа можно найти с помощью формулы [7]:


На основе формулы (2) по пройденным за выбранный период времени расстояниям вычислим медианный уклон продольного профиля.
Для визуализации полученного уклона используется АРМ КЗСП. В случае отклонения продольного профиля от допустимых значений на мнемосхеме выделяется проблемная зона. Затем принимается решение об изменении режима работы КСАУ СП в автоматическом режиме или о необходимости выправки продольного профиля. Функция автоматической оценки продольного профиля путей сортировочного парка позволяет в режиме реального времени отображать на мнемосхеме состояние участков (рис. 1).
На скриншоте рабочего окна анализа (см. рис. 1) ускоряющий уклон продольного профиля выделен красным цветом, уклон в пределах нормы - зеленым, замедляющий уклон - желтым.
Результаты использования представленного алгоритма на станции Инская показали высокий уровень точности измерений. На рис. 2 в виде графиков представлены результаты измерения продольного профиля 19-го пути сортировочного парка Г станции Инская при использовании диагностического вагона «ДЕКАРТ»и разработанного алгоритма. Измерения проводились в марте текущего года. На рисунке сплошной линией показаны данные КЗСП, прерывистой - данные «ДЕКАРТ-270».


Стоит отметить, что система измерения продольного профиля на основе «ДЕКАРТ-270» может снимать профиль только при постоянной скорости движения. На рис. 2 видно, что из-за резкого ускорения в начале пути на участке с 7-го до 17-го метра произошло искажение результатов съема продольного профиля. Подобное искажение наблюдается и при резкой остановке в конце пути сортировочного парка. С учетом начала и конца пути сортировочного парка область съема продольного профиля будет уменьшена примерно на 50 м. Глядя на рисунок, можно сделать вывод о высокой точности измерения продольного профиля с помощью предложенного метода.
Таким образом, разработанный метод анализа продольного профиля сортировочных путей на базе комплекса КЗСП в режиме реального времени является актуальным и эффективным средством для перехода к диагностике инфраструктуры по состоянию, что положительно скажется на безопасности движения. Благодаря использованию объективных данных о состоянии продольного профиля удастся снизить количество небезопасных соударений отцепов в сортировочном парке. Это возможно за счет построения более точной модели движения отцепа системами горочной автоматизации и выпуска отцепов в сортировочный парк с расчетной скоростью.
Исследования проводились при поддержке гранта РФФИ № 20-07-00100.

СПИСОК источников
1. Постановка пути в проектное положение с использованием бокового нивелирования / В.В. Щербаков, А.А. Быков, А.А. Земерова, С.А. Комягин, И.В. Щербаков//Путь и путевое хозяйство. 2020. № 8. С. 31-35.
2. Алтынцев, М.А., Щербаков И.В., Третьяков С.А. Применение беспилотных летательных аппаратов для исполнительной съемки железных дорог // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2019. Т. 1, № 1. С. 111 -118. DO110.33764/2618-981Х-2019-1-1-111-118.
3. Соколов В.Н. Комплексная автоматизация управления сортировочными процессами//Автоматика, связь, информатика. 2011. № 2. С. 8-9.
4. Пат. 2738768 РФ B61L 25/00. Устройство для позиционирования и определения скорости железнодорожных подвижных единиц / К.Ю. Максимов, И.А. Ольгейзер, А.В. Суханов, А.Н. Шабельников; патентообладатель АО «НИИ-АС». № 2020118322; заявл. 03.06.2020; опубл. 16.12.2020, Бюл. № 35.
5. Компьютерное зрение как способ интеллектуализации систем горочной автоматизации / И.А. Ольгейзер, А.В. Суханов, А.М. Лященко, Д.В. Глазунов // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2022. № 1. С. 46-53. DOI: 10.52261/02346206_2022_1_46.
6. Компьютерное зрение для контроля сортировочных процессов/А.Е. Хатламаджиян, И.А. Ольгейзер, А.В. Суханов, В.В. Борисов//Автоматика, связь, информатика. 2021. № 3. С. 8-11. DOI: 10.34649/АТ.2021.3.3.002.
7. Корниенко К.И. Совершенствование метода расчета продольного профиля сортировочных путей железнодорожных станций: дис. ... канд. техн, наук: 05.22.08 / место защиты: СГУПС. Новосибирск, 2019. 170 с.

__________________
Телеграм-канал ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНИК