Проведены исследования неисправностей стрелочного переводного с электродвигателями переменного тока. Установлены: наличие переходного сопротивления на фазах питания электродвигателя, наличие короткого замыкания (тока утечки) между фазами электродвигателя, разрегулировка сцепления фрикционного механизма стрелочного электропривода, загрязнение стрелочных башмаков стрелочного перевода, наличие самопроизвольного движения остряков, увеличенное усилие при запирании шибера. Представлены графики мощности перевода, характерные для этих неисправностей. Проанализированы графики мощности перевода стрелки для разных неисправностей, выполнено сравнение графиков неисправных состояний с графиком исправного состояния. Выявлены основные признаки проявления каждой неисправности на графике мощности перевода. На основе анализа графиков выделены и рассчитаны средние значения диагностических критериев оценки различных состояний стрелочного переводного устройства с электродвигателем переменного тока. Приведены формулы вычисления диагностических критериев. Расчет диагностических критериев позволил сформулировать требования к диагностической модели, согласно которым разработана диагностическая модель на основе комбинированного метода многокритериальной оценки диагностических параметров и теории нейронных сетей. Описана топология нейронной сети прямого распространения, обеспечивающая высококачественное диагностирование стрелочного переводного устройства с электродвигателями переменного тока.
техническое диагностирование, анализ диагностической информации, нейронная сеть, техническое состояние, обнаружение отказов
1. Анализ состояния безопасности движения поездов, надежности работы систем и устройств ЖАТ в хозяйстве автоматики и телемеханики Центральной дирекции инфраструктуры за 2015 год / ОАО «Российские железные дороги» ; Управление автоматики и телемеханики Центральной дирекции инфраструктуры. - М., 2016. - 86 с.
2. Ефанов Д. В. Некоторые аспекты развития систем функционального контроля устройств железнодорожной автоматики и телемеханики / Д. В. Ефанов // Транспорт Урала. - 2015. - № 1. - С. 35-40.
3. Ефанов Д. В. Становление и перспективы развития систем функционального контроля и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики / Д. В. Ефанов // Автоматика на транспорте. - 2016. - Т. 2. - № 1. - С. 124-148.
4. Ефанов Д. В. Функциональный контроль и мониторинг устройств железнодорожной автоматики и телемеханики : монография / Д. В. Ефанов. - СПб. : ФГБОУ ВО ПГУПС, 2016. - 171 с.
5. Лыков А. А. Техническое диагностирование и мониторинг состояния устройств ЖАТ / А. А. Лыков, Д. В. Ефанов, С. В. Власенко // Транспорт РФ. - 2012. - № 5. - С. 67-72.
6. Ефанов Д. В. Автоматизация контроля на стрелках / Д. В. Ефанов, Н. А. Богданов // Мир транспорта. - 2011. - № 2. - С. 54-59.
7. Бочкарев С. В. Методы диагностирования и прогнозирования технического состояния стрелочного переводного устройства / С. В. Бочкарев. - СПб. : ФГБОУ ВО ПГУПС, 2014. - 15 с.
8. Инструкция по технической эксплуатации устройств и систем сигнализации, централизации и блокировки (СЦБ) ЦШ-720-09. - М. : ОАО «РЖД», 2009. - 94 с.
9. Зуев Д. В. Исследование методов анализа диагностической информации для выявления неисправностей стрелочного электропривода / Д. В. Зуев, С. В. Бочкарев, С. В. Белоусов, М. К. Селезнева // Транспортные интеллектуальные системы : сб. материалов I Международной научно-практической конференции «Транспортные интеллектуальные системы - 2017» (TIS-2017), Санкт-Петербург, 16-17 февраля 2017 г. ; под. ред. Вал. В. Сапожникова, Д. В. Ефанова. - СПб. : ФГБОУ ВО ПГУПС, 2017. - С. 101-109.
10. Белоусов С. В. Обработка нейронной сетью графика тока перевода стрелочного переводного устройства с электродвигателем постоянного тока / С. В. Белоусов // Информационные технологии на транспорте : сб. материалов секции «Информационные технологии на транспорте» Юбилейной XV Санкт-Петербургской Международной конференции «Региональная информатика - 2016», Санкт-Петербург, 26-28 октября 2016 г. ; под. ред. Вал. В. Сапожникова. - СПб. : ФГБОУ ВО ПГУПС, 2016. - С. 67-71.
11. Бочкарев С. В. Метод определения технического состояния устройств железнодорожной автоматики / С. В. Бочкарев, А. А. Лыков // Известия ПГУПС. - 2012. - Вып. 4 (33). - С. 38-45.
12. Калявин В. П. Надежность и диагностика элементов электроустановок : учеб. пособие / В. П. Калявин, Л. М. Рыбаков // Йошкар-Ола : Марийский гос. ун-т, 2009. - 336 с.
13. Riedmiller M. A direct adaptive method for faster backpropagation learning : the RPROP algorithm / M. Riedmiller, H. Braun // Proc. IEEE Int. Conf. on Neural Networks (ICNN), San Francisco, March 1993, ed. H. Ruspini. - Pp. 586-591.
14. Riedmiller M. Rprop - Description and Implementation Details. Technical Report / M. Riedmiller ; Karlsruhe Inst. f. Logik, Komplexitä t u. Deduktionssysteme, W-76128. - Karlsruhe, 1994. - 2 p.
15. LeCun Y. Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition / Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio and P. Haffner // Proc. IEEE. - 1998. - Nov. - Pp. 1-46.
16. Благовещенская Е. А. О сходимости методов обучения нейронных сетей / Е. А. Бла говещенская, Д. В. Зуев // Материалы XIX Международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС’2015). - Алушта, 2015. - С. 130-131.
