Інтелектуальна технологія контролю технічного стану автозчепних пристроїв залізничного транспорту

Abstract

Автозчепні пристрої є одним із найбільш відповідальних і навантажених вузлів рухомого складу залізничного транспорту, від технічного стану яких безпосередньо залежить безпека руху поїздів. Зростання маси та швидкості поїздів, старіння парку вагонів і вплив людського фактора при традиційних оглядах зумовлюють необхідність переходу до автоматизованих та інтелектуальних методів діагностики. У сучасних умовах цифровізації транспорту актуальним є впровадження технологій штучного інтелекту, комп’ютерного зору та сенсорних мереж для контролю технічного стану автозчепів у режимі, наближеному до реального часу. Метою дослідження є підвищення рівня безпеки руху та експлуатаційної надійності залізничного транспорту шляхом розробки інтелектуальної технології автоматизованого контролю технічного стану автозчепних пристроїв з можливістю раннього виявлення дефектів і прогнозування їх залишкового ресурсу. Методика. У роботі використано методи системного аналізу, математичного та комп’ютерного моделювання, метод скінченних елементів, а також алгоритми машинного навчання і комп’ютерного зору. Запропоновано інтеграцію даних 3D-сканування, відеодіагностики, вібродіагностичних і силових датчиків у єдину інформаційну систему. Для обробки даних застосовано згорткові нейронні мережі для розпізнавання дефектів та моделі теорії надійності для прогнозування зносу і залишкового ресурсу автозчепів. Результати. Розроблено структуру інтелектуальної технології контролю технічного стану автозчепних пристроїв, що поєднує сенсорну мережу, програмно-апаратні засоби обробки даних та алгоритми штучного інтелекту. Показано, що запропонований підхід забезпечує підвищення точності виявлення тріщин, зносів і деформацій порівняно з традиційним візуальним оглядом, а також дозволяє прогнозувати залишковий ресурс елементів автозчепу. Встановлено можливість зниження впливу людського фактора та підвищення оперативності прийняття рішень щодо ремонту. Наукова новизна полягає у створенні комплексної інтелектуальної технології контролю технічного стану автозчепних пристроїв, яка поєднує фізико-механічні моделі деградації з нейромережевими методами розпізнавання дефектів та прогнозування ресурсу в єдиному інформаційному середовищі. Практична значимість отриманих результатів полягає у можливості впровадження розробленої технології в пунктах технічного обслуговування та вагонних депо для переходу до обслуговування за фактичним станом. Це сприятиме підвищенню безпеки руху, зменшенню аварійності, скороченню простоїв вагонів і оптимізації витрат на ремонт та експлуатацію рухомого складу.