кандидат технических наук;
candidate of technical sciences;
Цель: выявить закономерности и основные направления интеллектуализации технологий динамического мониторинга подвижного состава Китая, определить место системы 5T в переходе от периодического статического контроля к непрерывной оценке технического состояния в процессе эксплуатации, а также установить роль TFDS в интеграции динамического мониторинга с технологиями машинного зрения и интеллектуального распознавания. Методы: выполнен аналитический обзор научно-технической литературы и нормативно-технических материалов, посвященных неразрушающему контролю, динамическому мониторингу и интеллектуальной диагностике железнодорожного подвижного состава. Источники систематизированы по объектам контроля, контролируемым параметрам, физическим принципам диагностики и уровню интеллектуализации обработки данных. На этой основе рассмотрены структура и функциональные особенности комплекса 5T, взаимосвязь его подсистем, а также особенности внедрения методов машинного зрения, многоканального слияния данных и интеллектуального распознавания, прежде всего в системах типа TFDS. Результаты: показано, что на железных дорогах Китая сформировалась многоуровневая система динамического мониторинга подвижного состава, ядром которой является комплекс 5T. Установлено, что развитие данных технологий характеризуется переходом от автономного контроля отдельных параметров и ручной интерпретации результатов к сетевой интеграции подсистем, многоканальному анализу информации и автоматизированному распознаванию аномалий. Выявлено, что наиболее выраженные признаки интеллектуализации наблюдаются в визуальных диагностических системах, прежде всего в TFDS, где обработка изображений становится основой обнаружения дефектов, оценки состояния узлов и снижения трудоемкости анализа эксплуатационных данных. Показана перспективность сопряжения TFDS с данными других подсистем 5T для повышения достоверности диагностики, снижения числа ложных срабатываний и перехода от выявления дефектов к прогнозированию рисков. Практическая значимость: полученные результаты позволяют уточнить место динамического мониторинга в общей системе контроля технического состояния подвижного состава и определить перспективные направления его интеграции с методами неразрушающего контроля механической части и машинного зрения. Работа может быть использована как теоретическая и обзорно-аналитическая основа для исследований в области эксплуатационной безопасности, диагностики технического состояния и интеллектуального технического обслуживания подвижного состава.
Objective: to identify the patterns and main directions in the intellectualization of dynamic monitoring technologies for railway rolling stock in China; to determine the role of the 5T system in the transition from periodic static inspection to continuous condition assessment during operation; and to establish the role of TFDS in integrating dynamic monitoring with machine vision and intelligent recognition technologies. Methods: an analytical review was carried out of scientific, technical, and regulatory sources devoted to non-destructive testing, dynamic monitoring, and intelligent diagnostics of railway rolling stock. The sources were systematized according to inspection objects, monitored parameters, physical diagnostic principles, and the level of intelligence in data processing. On this basis, the structure and functional features of the 5T system, the interrelations among its subsystems, and the specific features of implementing machine vision, multi-source data fusion, and intelligent recognition methods, primarily in TFDS-type systems, were examined. Results: it is shown that a multi-level dynamic monitoring system for rolling stock has been established on China’s railways, with the 5T system serving as its core. It was found that the development of these technologies is characterized by a transition from autonomous monitoring of individual parameters and manual interpretation of results to network-based integration of subsystems, multichannel information analysis, and automated anomaly ecognition. It was also revealed that the most pronounced features of intellectualization are observed in visual diagnostic systems, primarily in TFDS, where image processing has become the basis for defect detection, condition assessment of components, and reduction of the labor intensity of operational data analysis. The potential of integrating TFDS with data from other 5T subsystems to improve diagnostic reliability, reduce false alarms, and move from defect detection to risk prediction is also demonstrated. Practical significance: the results obtained make it possible to clarify the role of dynamic monitoring within the overall system of technical condition assessment of railway rolling stock and to identify promising directions for its integration with non-destructive testing methods for mechanical components and machine vision technologies. The study may be used as a theoretical and review-analytical basis for further research in the fields of operational safety, technical condition diagnostics, and intelligent maintenance of rolling stock.