CC BY
21
Медведева Вера Михайловна
Российский университет транспорта (РУТ (МИИТ)).
Часовая ул., д. 22/2, стр. 1, г. Москва, 125315, Российская Федерация.
Кандидат технических наук, доцент кафедры «Техносферная безопасность», РУТ (МИИТ).
Тел.: +7(910)477-97-56.
E-mail: vermihmed@rambler.ru
Науменко Сергей Николаевич
Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта (АО «ВНИИЖТ»).
3-я Мытищинская ул., д. 10, г. Москва, 129626, Российская Федерация.
Доктор технических наук, начальник отдела научного центра «Электрификация и теплоэнергетика», АО «ВНИИЖТ».
Тел.: +7(903)796-47-66.
E-mail: naumenko. sergey@vniizht.ru
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
Пирогов, Е. Н. Разработка технических решений для системы жизнеобеспечения пассажирских вагонов / Е. Н. Пирогов, В. М. Медведева, С. Н. Науменко. - Текст : непосредственный // Известия Транссиба. - 2022. - № 3 (51). - С. 43 - 51.
Medvedeva Vera Mikhailovna
Russian University of Transport (RUT (MIIT)).
Chasovaya st., 22/2, p. 1, Moscow, 125315, the Russian Federation.
Ph. D. in Engineering, associate professor of the department «Technosphere Safety», RUT (MIIT).
Phone: +7(910)477-97-56.
E-mail:_vermihmed@rambler.ru
Naumenko Sergey Nikolaevich
Research Institute of Railway Transport (JSC «VNIIZHT»).
3rd Mytishchinskaya st., 10, Moscow, 129626, the Russian Federation.
Doctor of Sciences in Engineering, head of the department of the scientific center «Electrification and Heat Power Engineering», JSC «VNIIZHT».
Phone: +7(903)796-47-66.
E-mail: naumenko. sergey@vniizht.ru
BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Pirogov E.N., Medvedeva V.M., Naumenko S.N. Development of technical solutions for the system life support of passenger cars. Journal of Transsib Railway Studies, 2022, no. 3 (51), pp. 43-51 (In Russian).
УДК 629.4.012.5:629.463:629.4.018
И. С. Лексутов, В. П. Клюка
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС), г. Омск, Российская Федерация
К ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ЛИНЕЙНОГО СКАНЕРА ДЛЯ СОЗДАНИЯ СРЕДСТВ ТЕХНИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПРОДОЛЬНОГО СЕЧЕНИЯ ПОВЕРХНОСТИ КАТАНИЯ КОЛЕСА ВАГОНА
Аннотация. Предметом исследования являются теоретические и практические аспекты применения оптических технологий для бесконтактных измерений геометрических параметров колесной пары вагона в ходе эксплуатации и осуществления ремонта. Цель исследования - разработка методики и технологий контроля геометрических параметров деталей вагона при помощи оптического линейного сканера, а также способов обработки результатов натурных испытаний применения оптических технологий контроля. В статье проанализирована проблематика применения стандартизованных методик контроля технического состояния при помощи ручного измерительного и контрольного инструмента в контексте принятой технологии технического обслуживания и эксплуатации грузовых вагонов. В результате исследования проведен обзор состояния вопроса применения оптических методик контроля на железной дороге, выявлены сильные и слабые стороны различных вариантов реализации методик измерений и разработаны методика и компьютерная программа для автоматизации создания цифрового двойника исследуемого объекта (профиля продольного сечения поверхности катания колесной пары). По цифровому двумерному изображению теневой картины профиля колеса вычисляются координаты точек линии контура сечения объемного колеса в области поверхности катания. Для определения координат огибающей сечения применяется ступенчатая функция, максимально приближенная к светотеневому изображению контура колеса. После обработки изображений результат выдается программой в виде таблицы с вычисленными координатами сечения профиля и визуализируется при помощи синтезированного по
N;n325,1) ИЗВЕСТИЯ Транссиба 51
координатам профиля колеса в окне программы. Точность применяемой методики зависит от разрешения изображения, получаемого линейным сканером. Методику и программу можно применять в дальнейшем для натурных испытаний проектируемого оборудования для размерного контроля деталей вагона.
Ключевые слова: линейный сканер, поиск границ на изображении, моделирование, измерение, колесная пара.
Ilya S. Leksutov, Vladislav P. Klyuka
Omsk State Transport University (OSTU), Omsk, the Russian Federation
TO THE POSSIBILITY OF USING A LINEAR SCANNER TO CREATE MEANS OF TECHNICAL CONTROL OF GEOMETRIC PARAMETERS OF THE LONGITUDINAL SECTION OF THE ROLLING SURFACE
OF THE RAILCAR WHEEL
Abstract. The subject of the study is the theoretical and practical aspects of the application of optical technologies for non-contact measurements of geometric parameters of a wagon wheelset during operation and repair. The purpose of the study is to develop methods and technologies for monitoring geometric parameters of car parts using an optical linear scanner, as well as a method for processing the results offield tests of the results of the application of optical control technologies. The article analyzes the problems of application of standardized methods of technical condition monitoring using manual measuring and control tools in the context of the adopted technology of maintenance and operation offreight cars. As a result of the study, a review of the state of the issue of the use of optical control techniques on the railway was carried out, the strengths and weaknesses of various options for the implementation of measurement techniques were identified and a methodology and a computer program for automating the creation of a digital standard of the object under study (the profile of the longitudinal section of the rolling surface of the wheelset) were developed. Using a digital two-dimensional image of the shadow pattern of the wheel profile, the coordinates of the points of the contour line of the section of the volumetric wheel in the area of the rolling surface are calculated. To determine the coordinates of the envelope of the section, a step function is used, as close as possible to the chiaroscuro image of the wheel contour. After image processing, the result is output by the program in the form of a table with the calculated coordinates of the profile section and visualized using the wheel profile synthesized by coordinates in the program window. The accuracy of the technique used depends on the resolution of the image obtained by the linear scanner. The methodology and program can be used in the future for field tests of the designed equipment for dimensional control of car parts.
Keywords: linear scanner, search for boundaries in the image, modeling, measurement, wheelset.
В последнее время в области построения автоматизированных систем производства, диагностирования технических параметров объектов при ремонте и других приложениях все чаще применяются оптические дистанционные технологии. К ним относятся разнообразные системы технического зрения, применение лазерных дальномеров, тепловизионный дистанционный контроль и др. Это связано с удобством использования и автоматизации технологических процессов, построенных на применении таких технологий. Еще большую актуальность оптические технологии приобретают на предприятиях железнодорожного транспорта. Инфраструктурные предприятия железной дороги, обеспечивающие эксплуатацию и ремонт вагонов, по мнению авторов, являются перспективными для применения таких технологий. Это связано с особенностями, свойственными железнодорожным техническим системам.
Можно выделить следующие особенности, которые, с одной стороны, неблагоприятны для применения классических контактных и органолептических методик контроля и измерения технических параметров, а, с другой стороны, позволяют раскрыть потенциал бесконтактных средств контроля и измерения для повышения эффективности диагностирования технического состояния подвижного состава.
Линейные размеры. Большие линейные размеры подвижного состава и его отдельных частей ведут к увеличению размеров и веса измерительного и контрольного инструмента. В повседневной практике для измерения размеров отдельных элементов вагона, таких как параметры колеса или тележки, требуется применение довольно тяжелых и громоздких скоб, шаблонов, калибров и другого контрольно-измерительного инструмента, перемещать который от места хранения до места измерения и использовать его работнику неудобно и трудозат-ратно.
Вес вагона. Вес что груженого, что порожнего вагона серьезно ограничивает возможности применения ручного инструмента и визуальных способов при контроле состояния изнашиваемых в ходе эксплуатации деталей. Многие элементы остаются недоступны без трудозатрат-ной разборки с использованием специального тяжелого инструмента и мощного подъемно-транспортного оборудования. Передвижение вагона для доступа к «неудачно» ориентированной стороне детали, например, при выявлении ползуна на колесной паре остановленного подвижного состава, невозможно без использования опасных лебедок либо маневровых локомотивов или тракторов.
Вагон является элементом системы «поезд». Даже одним вагоном манипулировать при контроле технического состояния сложно и опасно. При этом отдельный вагон большую часть времени находится в составе еще более крупной и сложной технической системы - состава поезда. Для контроля состояния одной детали конкретного вагона в составе поезда часто требуются манипулирование и перемещение всего или части всего состава вагонов.
Обыденной является труднодоступность вагона для осуществления контроля и измерения технических параметров. На станции, чтобы добраться до вагона, который требует проверки и контроля, приходится проходить либо проезжать большие расстояния в неблагоприятных погодных условиях. Требования безопасности предписывают обходить стоящий на пути к интересующему объекту контроля состав, который имеет значительную длину. Все это связано с большими затратами времени и труда, связаны с риском получения персоналом травм и заболеваний в неблагоприятных погодных условиях. Также к труднодоступности следует отнести высокую скорость перемещения движущегося вагона и необходимость применения средств дистанционного контроля.
Вагон выполняет свои функции в движении. Для повышения эффективности перевозочного процесса естественным стремлением является уменьшение времени простоя вагонов без движения. К этому времени относится и время, требующееся на осмотр и измерения, проводимые на станциях. Человек не может применять установленные в документации методы и инструменты измерения в движении. Остановки и задержки всего состава и связанные с этим задержки других составов на технических станциях не выгодны экономически и снижают эффективность перевозочного процесса.
На подвижной состав воздействуют загрязнения от грузов, атмосферные осадки. При контроле состояния вагона существуют риски воздействия на персонал электрического тока, опасность, связанная с движущимися рядом вагонами. Автоматизированные технологии контроля и измерений поэтому должны быть дистанционными и бесконтактными. Автоматизированная технология должна быть быстродействующей и надежной.
Перечисленные обстоятельства вынуждают как можно быстрее отказаться от использования органолептического способа контроля и измерения технических параметров ручным инструментом, заменив устаревшие технологии на современные автоматизированные. При этом затраты времени на обход и осмотр вагонов в составе будут минимизированы, отцепка будет производиться адресно, без подтверждения осмотрщика. Оптические сенсоры наиболее полно отвечают условиям использования при осуществлении диагностирования технического состояния подвижного состава, а наличие оптического изображения позволит подтверждать неисправность дистанционно.
Ввиду актуальности внедрения бесконтактных автоматизированных технологий в систему диагностирования технического состояния вагонов целью данной работы является отработка способа, алгоритмов и программного обеспечения для проведения измерения геометрических параметров профиля поверхности катания колесной пары при помощи системы оптических бесконтактных датчиков.
На железной дороге уже применяются разнообразные автоматизированные системы для дистанционного бесконтактного диагностирования технического состояния вагона, основанные на оптических технологиях. Отличительной особенностью таких систем является комплексированность. При этом отдельные системы, призванные для выявления признаков
некоторой группы неисправностей и работающие с использованием какого-то определенного физического принципа, посредством цифровой сети передачи данных объединятся в модульную систему [3]. Таким образом, на данном этапе задача автоматизации состоит в добавлении в существующую автоматизированную систему модулей, обладающих большей точностью, быстродействием и улучшенным функционалом, который позволит перейти на качественно новый уровень в организации системы эксплуатации вагонов.
В состав таких комплексных систем отдельными модулями входят основанные на оптических принципах подсистемы. К ним относятся система КТСМ и система лазерного измерения параметров колесной пары [1, 2]. Также к оптическим системам технического контроля принадлежит система «Техновизор» для анализа изображений, выявления на них признаков неисправностей и проведения измерений, системы коммерческого осмотра «АСКО ПВ 3D», система распознавания номеров вагонов по изображению с камеры.
Информационно объединяя модули, основанные на разных физических принципах работы, можно получать новые автоматизированные системы, характеризующиеся свойствами распределенности и дублирования. По такому принципу создана автоматизированная система, основной целью которой является реализация адресного подхода к техническому обслуживанию и осмотру вагона, при этом достигается повышение эффективности перевозочного процесса путем уменьшения времени осмотра состава. Время уменьшается путем исключения вагонов, не требующих осмотра и обслуживания [4].
Наиболее перспективными системами для использования на железной дороге следует считать высокоточные системы, которые позволяют наполнить «цифровой двойник» вагона актуальной и точной информацией, наиболее полно характеризующей его техническое состояние. Информацией, которая позволяет качественно преобразовать существующую систему эксплуатации и ремонта вагона. Так как техническое состояние вагона в основном характеризуется размерами его отдельных деталей, то и системы в идеальном случае должны выдавать информацию именно о размерах объектов, а не интерпретировать косвенные признаки неисправности, такие как повышенная температура и шум при работе узла. Непосредственный эффект работы таких систем - это мгновенное формирование сообщения для ответственного лица в случае выхода контролируемых характеристик объекта за допустимые границы. При этом основная по объему и значению информация, которая содержит место, время измерения и конкретные значения параметров объекта, должна автоматически передаваться в базу данных, ассоциированную с «цифровым двойником» как отдельной детали, так и вагона, состава вагонов в целом. Эта информация при автоматизированной обработке позволит выявить как состояние инфраструктуры, с которой взаимодействует вагон, так и конкретную причину возникшей неисправности или повышенного расхода остаточного ресурса детали.
Размеры детали в автоматизированных системах вычисляются из координат характерных точек, которые расположены на поверхности детали. Определить положение этих точек можно теневым способом, измерением дальности от точки с известными координатами, по относительным размерам отдельных элементов на изображении объекта. Кроме того, бесконтактные оптические системы можно разделить на те, что используются на предприятиях, занимающихся эксплуатацией вагонов, и те, что применяются в ремонтных депо. Последние обычно реализуются в виде встроенных в поточную линию стендов, в которые загружается исследуемая деталь вагона. В эксплуатации используются схемы, предполагающее пассивное наблюдение за вагоном сбоку или с не самого удобного ракурса при размещении датчиков на портале, через который проходит состав вагонов.
Перечисленные системы в качестве источника анализируемой информации используют видеокамеры для анализа изображения и подтверждения выявленной автоматически неисправности со стороны оператора. Также часто используются теневые оптические датчики, 1-0 и 2-0 лазерные дальномеры для высокоточных измерений и построения трехмерных моделей поверхности вагонов и визуализации результатов автоматического определения
неисправностей. Данные, получаемые оптическими датчиками в общем системами, основанными на обработке отраженного от объекта структурированного светового излучения, - это «облако» дискретных точек в пространстве принятой системы координат. Координатные системы могут быть цилиндрическими (при использовании лидаров) и прямоугольными при использовании дальномеров и 2D-сканеров. Самые простые измерительные системы дают информацию только об относительном расстоянии от места источника сигнала до места его отражения от объекта. Кроме того, косвенной информацией о состоянии объекта либо процесса измерения может являться отсутствие сигнала либо ошибка при обработке отраженного сигнала в определенный такт цикла измерений.
Серьезной проблемой использования оптических сенсоров является обеспечение точности показаний. Механические системы сканирования такой точностью не обладают из-за постоянно увеличивающихся зазоров в подвижных сочленениях при непрерывном режиме их эксплуатации. Движущиеся части приборов можно заменить электронным сканированием, однако пересчет координат при интерпретации изображения с цифровой матрицы прибора связан с потерей точности. Линейные сканеры не используют движущихся элементов при получении массива информационных данных по одной из осей измерений, так как сенсоры расположены в них неподвижно в линейном массиве.
В определенных сферах применения линейные устройства позволяют получать изображение без существенных вредных искажений, что, если целью является проведение измерений на цифровом отображении объекта, является наиболее предпочтительным способом оцифровки. Так, в качестве примера можно привести выбор такого способа в качестве наиболее перспективного направления развития автоматизированной системы «Интегрированный пост автоматизированного приема и диагностики подвижного состава на сортировочных станциях (ППСС)», разработанного в рамках научно-технического проекта «Цифровая железная дорога (КНП-5)» [5]. При помощи линейного лазерного сканера при этом создается трехмерная модель вагона, на которой можно заметить неисправности и провести измерения для под тверждения неисправностей, выявляемых другими модулями автоматизированной системы [6]. Применение перспективной технологии планируется для анализа изображений вагона с целью выявления неисправностей и проведения технических измерений. Предлагается использование линейных видеокамер (сканеров) для формирования детализированного панорамного изображения целого поезда. Пример изображения, получаемого по такой технологии, показан на рисунке 1. Получение и анализ такого изображения даже без применения систем искусственного интеллекта, можно сказать, расширяет обычное человеческое восприятие. Можно одним взором рассмотреть объект, размер которого в длину составляет около километра, что в обычной жизни недоступно для человека. При самосканировании движущегося объекта на изображении наблюдается обратный эффект - изображение движущегося объекта предстает четким и неподвижным, а неподвижный фон размывается будто в движении. Для восприятия человека такое представление информации наиболее удобно, так как можно сконцентрироваться на важных деталях с целью выявления визуальных признаков неисправностей.
Рисунок 1 - Часть панорамного изображения состава поезда, полученное линейным сканером
Такое изображение наиболее удобно и для автоматической обработки, и для проведения измерений. В отличие от изображения, полученного обычной камерой с собирающей оптической системой объектива, изображение, полученное сканером, лишено таких искажений, как аберрации и виньетирование. Изображение является проекцией предмета изучения на плос-
кость, в которой установлен линейный сканер, и приближается по своим свойствам к идеальному конформному отображению. Такие данные практически не требуют предварительной обработки, а алгоритмы, упрощаясь, становятся более эффективными и быстродействующими. Важнейшим эффектом от внедрения системы ППСС с использованием линейного сканирования являются снижение количества отцепок вагонов в пределах гарантийных плеч за счет существенного повышения достоверности результатов контроля и диагностирования подвижного состава и груза, повышение подтверждаемости неисправностей, прогнозирование предотказных состояний, внедрение адресного подхода при осмотре вагонов [7].
Преимущества технологии линейного сканирования очевидны. Какие же практические вопросы применения такой технологии нужно решить? Есть две основные разновидности получения изображения объекта: теневое и диффузное. Диффузный способ используется в основном в сканерах текстовых документов и для получения панорамного изображения объекта. Теневой способ используется в высокоточных оптических микроскопах и микрометрах. Результат применения данного способа изображения - плоская цифровая проекция объемного объекта. С помощью этой копии автоматизированное оборудование позволяет проводить высокоточные измерения размеров по контуру тени исследуемого объекта. Для измерения профиля сечения объемной фигуры колеса вагона, по мнению авторов, это наиболее перспективный метод, так как реальное колесо имеет блестящую зеркальную поверхность. В таком случае можно ожидать появление засветок и помех от значительной зеркальной составляющей отраженного светового излучения. Кроме того, теневой метод можно применять даже тогда, когда фон является диффузным отражением от источника, находящегося в одной пространственной полусфере с приемником.
На рисунке 2 показаны возможные схемы построения измерительных диагностических систем для ходовой части вагонов, построенных по обсуждаемому принципу. Схему а можно реализовать как в вертикальной так и в горизонтальной плоскости. Горизонтально пару «приемник/источник» можно размещать в верхней или нижней части колеса. Эта схема больше подходит для измерений отдельной колесной пары или в составе тележки в условиях депо. Способ б больше пригоден для измерений параметров колеса в составе вагона, когда экраном диффузного отражения служит нижняя поверхность кузова и рамы вагона. Если схема б реализуется для условий ремонтного депо, то таким экраном может служить освещенный потолок помещения либо специально установленный экран. При использовании пары таких сканеров, расположенных в диаметрально противоположных положениях, можно провести сканирование в два раза быстрее и дополнительно определить диаметр исследуемой колесной пары, автоматически скорректировав время исследования, так как оно зависит от длины окружности круга колеса.
а
б
Рисунок 2 - Схемы теневого измерения параметров колеса: а - способ с размещением источника излучения
напротив приемника; б - способ с размещением источника излучения в одной полусфере с приемником; 1 - приемник для сканирования тени поверхности катания; 2 - источник излучения; 3 - нижняя поверхность
кузова вагона либо диффузный экран
1
Информация, поступающая со сканера, должна обрабатываться в автоматическом режиме на компьютере. Для поиска координат внешней границы поверхности катания колеса рационально воспользоваться наиболее простыми и надежными методами поиска границ на изображениях. Такие методы широко применяются в области технического зрения автоматизированных систем и распознавания образов [8]. Можно выделить в реализации таких методов две группы по характеру обрабатываемых данных - методы, основанные на бинаризации исходного изображения, когда обработке подвергается черно-белое пиксельное изображение, и методы полутонового пиксельного поля. Обработка бинарных изображений может показаться более эффективным способом, так как изображения занимают меньше места в памяти и на жестком диске, а алгоритмы используют двоичные операторы и переменные. Бинаризация изображения происходит путем применения достаточно простых и быстрых алгоритмов к полутоновому изображению. Однако для задачи высокоточных измерений, в таком случае теряется большой объем информации. Сложно проверить точность определения границ в случае отражений и засветок, дефектов на изображении, на полутоновой картине их можно исключить и восстановить положение вручную, обойдя несовершенные алгоритмы. Бинарное изображение теряет возможность выбора менее очевидной границы на изображении. В последнее время развитие теории и прикладных алгоритмов и библиотек распознавания образов приводит к использованию полутоновых пиксельных полей, что повышает достоверность результата распознавания [9].
На рисунке 3 показана схема реализации методики линейного сканирования для случая, когда контролируется состояние отдельной колесной пары. Реализация возможна в варианте для контроля отдельной колесной пары в колесном отделении депо, колесных пар в составе тележки в тележечном цехе и в составе поезда в движении на подходе к станции. В любом случае реализации линейный сканер закреплен на подвижной штанге, снабженной быстродействующим линейным приводом. Привод, получая команду о поступлении объекта в зону контроля, перемещает линейный сканер из исходного положения А в положение сканирования В. Исходное положение находится вне нижнего габарита подвижного состава, а рабочее положение области сканирования охватывает крайнее положение с учетом допусков и предельных размеров колеса. Сканирование изображения проекции профиля происходит за счет движения объекта при неподвижном сканере. Положение 1 сканера в момент начала сканирования совпадает с положением плоскости, касательной к максимально возможному размеру нового колеса (вершина гребня) с небольшим запасом, который определяется погрешностью датчика, определяющего положение колеса в зоне контроля. Положение 2 находится в плоскости, перпендикулярной оси пути и проходящей через точку перехода наружной плоскости колеса в фаску для случая минимально возможных размеров объекта контроля.
Согласно ГОСТ 10791-2011 «Колеса цельнокатаные...» расстояние С1 складывается из верхних полей допуска и размеров высоты гребня и диаметра колеса и равен 510 мм плюс погрешность датчика определения центра колеса. Расстояние С2 определяется минимальными требованиями к толщине ободьев колес в эксплуатации (22 мм) и чертежными размерами колеса с учетом нижних полей допуска. Согласно стандарту расположение точки второго сканирования будет 398 мм от точки проекции центра колеса минус погрешность определения положения. В случае расположения сканеров в плоскости, перпендикулярной оси пути, не требуется компенсация влияния высоты колеса на положение точек проекции профиля колеса. Сканеры находятся в области контроля такое время, которое достаточно для считывания параметров колеса как максимального, так и минимального размера. Полученное изображение интерпретируется программой.
Описанная схема может реализовываться в различных по функциям и сложности исполнениях. Самый простой вариант - два сканера, расположенные по сторонам пути. Второй вариант - четыре сканера расположены попрано с разных сторон пути. Третий вариант - последовательно расположенные по пути движения колес пары сканеров, последовательно считывающих через минимально возможный исходя из размеров единичного сканера интервал всю поверхность колеса. На рисунке 3 показана схема, поясняющая расположение сканера в случае контроля параметров колес в составе тележки. В таком случае для сканирования доступна поверхность катания, обращенная на внешнее по ходу движения тележки направление. Сканер выдвигается отдельно для считывания параметров первой и второй колесных пар по сигналу магнитной педали либо датчика, который точно определяет положение центра колеса. Информация с такого датчика используется для выдвижения сканеров в рабочую зону внутрь габарита.
V
Изношенное колесо
В
2
1
1 А
а б в
Рисунок 3 - Схема установки датчиков для установки, реализующей способ линейного сканирования профиля отдельного колеса (а, б): 1 - линейный сканер в первой позиции сканирования профиля;
V - направление движения объекта контроля; 2 - вторая точка либо вторая позиция линейного сканера; А - исходная позиция линейного сканера вне габарита; В - позиция сканирования внутри габарита для контроля профиля колеса; Р - плоскость, касательная вершине гребня колеса; О - положение магнитного датчика положения проекции центра колеса. Схема последовательного расположения сканеров (в): сплошной линией показано размещение пары сканеров, а пунктиром показано последовательное размещение сканеров для возможности выявления точечных дефектов (количество и расстояние между последовательными сканерами зависит от размеров единичного сканера)
Предложенная схема по первому исполнению позволяет реализовать измерения и контроль следующих параметров колеса: равномерный прокат, износ гребня, вертикальный подрез гребня, ширина обода колеса менее допустимой величины, кольцевые выработки, остроконечный накат гребня. В случае расположения двух сканеров, работающих синхронно в позициях 1 и 2 с двух сторон колеса (второе исполнение), возможно вместе с перечисленными ранее дефектами выявлять тонкий обод, сдвиг колеса на оси, отклонения в расстоянии между внутренними боковыми поверхностями ободьев колес, разность диаметров колес в колесной паре. Кроме того, такая схема позволяет измерять диаметр колеса по кругу катания.
В случае последовательного размещения сканеров по пути движения тележки (третье исполнение) автоматизированная система в дополнение к перечисленным ранее может выявлять следующие неисправности: неравномерный прокат, ползун, местное уширение обода, откол
2
1
2
наружной боковой поверхности обода колеса, овальность и отклонение от соосности поверхности катания колес более допустимых размеров, излом обода колеса, изгиб оси колесной пары, разность расстояний между внутренними боковыми поверхностями ободьев колес более допустимых размеров.
Поступившая информация о диаметрах колес по кругу катания по отдельным колесным парам анализируется в рамках принадлежности к одному вагону, при этом выявляются неисправности: разница диаметров по кругу катания колесных пар в одной тележке и разность диаметров колес между тележками вагона. В случае применения высокоточных сенсоров для определения положения колес тележки можно выявлять разность баз по сторонам тележки и перекос тележки.
Установка, действующая по описанному принципу, формирует на выходе сканера теневую картину, показанную на рисунке 4.
и""""' i"""""' |-----7--г--|-----7--г-.| ^------.j |--1--г--| |--1--т--| | |--т--|.--| |--1--|.--| |--1--|.--|-1|
О 100 200 300 400 500 600 700 В00 Э00 1 ООО
-►
V
в
Рисунок 4 - Цифровое изображение теневой картины профиля катания колеса вагона (а), синтезированное изображение массива координат точек найденной границы «свет/тень» (б) и исходный размер образца, а также график изменения интенсивности света вдоль вертикальной линии и аппроксимация ступенчатой функцией перехода «свет/тень» вдоль вертикальной линии изображения LL1 (в), где V - положение пиксела относительно верхнего края исходного изображения; C - значение кода яркости полутона пикселей линии
На рисунке 4 показан реальный профиль, полученный путем слепка с колеса тележки, установленной в лаборатории. С целью отработки методики и программных алгоритмов обработки результатов сканирования исходными данными для оцифровки слепка использовался сканер документов, входящий в состав МФУ Samsung 2020, реализующий принцип линейного сканирования. Изображения для обработки могут сканироваться как в цветном режиме, так и в режиме градаций серого.
Для того чтобы определить координаты точек на таком изображении, нужно найти положение границы «свет/тень». Положение границы и координаты точек этой границы определяются путем аппроксимации линейного массива данных о значении усредненной по всем сос-
тавляющим кода цвета пиксела в формате RGB по отдельной линии изображения ступенчатой функцией. Координаты «ступеньки» указывают на положение границы. В рамках исследования разработана компьютерная программа, которая находит описанную границу на изображении и сохраняет ее характеристики в форме текстовой таблицы для дальнейшего исследования. В программе происходит минимизация функционала абсолютных различий значений элементов двух массивов. Первый массив - это код тона линии на полутоновом изображении, а второй - значения, аппроксимируемые ступенчатой функцией. Поиск минимума осуществляется применением модифицированного метода покоординатного спуска в пространстве нескольких параметров: значений высоты верхней и нижней «ступенек» в пределах от 0 до 255 (используется переменная байтового типа) и горизонтальной координаты перепада высоты ступенчатой функции в пределах размеров высоты исходного изображения.
Точность определения координат точек сечения поверхности катания здесь зависит от разрешения получаемого изображения, так как координаты границы тени пересчитываются из координат положения отдельных пикселей на изображении в миллиметры. Согласно приведенному на рисунке 4 графику определение координат точек, принадлежащих проекции теневой границы колеса, происходит с дискретностью 0,042 мм, что более чем достаточно для практических задач и превышает точность регламентированных документацией методик измерения.
Перечислим преимущества описанной методики контроля и алгоритма обработки данных с использованием линейных сканеров по сравнению с существующими методиками с использованием лазерных дальномеров. Считывание на постах контроля, расположенных на подходе к станциям, происходит на каждом посту в произвольных местах колеса, и полной картины о состоянии поверхности создать невозможно. Поэтому таким способом невозможно гарантированно выявлять точечные дефекты на поверхности катания, к которым относятся, например, неравномерный прокат и ползун, а также дефекты, которые несимметричны относительно центра колеса. Далее, дальномер располагается на удалении примерно от 200 до 1000 мм от исследуемой поверхности. В этом промежутке в момент измерения могут находиться частицы пыли, снег, мусор и т. д., что вносит существенные помехи. Линейный сканер в предлагаемой методике расположен в несколько раз ближе к объекту, что снижает вероятность попадания в промежуток между сканером и объектом помехи, и использует оптический способ считывания, максимально отвязанный от оптических аберраций. Так как поверхность колеса обычно блестящая и зеркальная, то приемник дальномера воспринимает отражения от данной поверхности как истинный сигнал, а диффузная составляющая зеркальной поверхности при этом очень слабая. Для любого дальномера именно диффузное отражение от исследуемой поверхности наиболее удобно для регистрации. Автоматизированная система на основе принципа линейного сканирования, предлагаемая авторами, воспринимает только наиболее полезную диффузную составляющую света, которая не взаимодействовала с объектом как основной сигнал, игнорируя отраженные составляющие, что увеличивает достоверность считываемых данных.
Использование предлагаемой методики сканирования в варианте последовательного расположения сканеров позволит получить полную информацию о состоянии поверхности колесной пары. При этом данные не будут нуждаться в какой-либо интерпретации, так как будут соответствовать схеме, указанной в принятом стандарте в виде чертежа - непрерывной линии, расположенной в плоскости, параллельной оси колесной пары и огибающей продольное сечение поверхности катания. Формат представления данных будет также удобным - облако точек, аппроксимирующее поверхность колеса целиком. Такой «цифровой двойник» доступен для всестороннего исследования в части выявления и прослеживания эволюции дефектов при изнашивании. В комплексе с трехмерной моделью вагона и другой информацией, получаемой средствами существующих автоматизированных систем, это позволит проводить исследования связи развития отдельных дефектов колес с техническим состоянием других элементов вагона.
Таким образом, на основе анализа двух способов измерения размеров сечения поверхности катания колеса были показаны преимущества использования для этих целей линейного сканера. В рамках работы разработана программа в среде Delphi 7, которая позволяет проводить измерения размеров и формы сечения колеса вагона по теневому изображению поверхности катания, а также создать «цифровой двойник» для проведения дальнейших исследований. Данную программу и методику можно использовать для научных исследований и как основу для реализации способа измерения параметров реального колеса в эксплуатации. При помощи разработанной программы можно ускорить трудоемкий и длительный этап натурных испытаний при исследовании характеристик оптических датчиков в составе автоматизированных установок измерений, что ускорит внедрение цифровых технологий диагностирования технического состояния вагона и реализацию на железнодорожном транспорте программы «Цифровая железная дорога».
Список литературы
1. Патент № 2428341 C1 Российская Федерация, МПК B61K 9/12. Система комплексного диагностического контроля ходовых частей поездов : № 2010106420/11 : заявлено 25.02.2010 : опубликовано 10.09.2011 / Анпилов М. В., Григорьев К. В., Комиссаров А. Ф. [и др.] ; заявитель Открытое акционерное общество «Российские железные дороги». - 9 с.: ил. -Текст : непосредственный.
2. Комиссаров, А. В. Автоматизированный диагностический комплекс для измерения геометрических параметров колесных пар / А. В. Комиссаров, К. В. Григорьев. - Текст : непосредственный // Вагоны и вагонное хозяйство. - 2011. - № 3. - С. 14-15.
3. Мониторинг технического состояния грузовых вагонов на ходу поезда / В. В. Попов, А. Н. Иванов, А. В. Смутин [и др.]. - Текст : непосредственный // Транспорт Российской Федерации. - 2021. - № 1-2 (92-93). - С. 52-56.
4. Патент № 2720603 C1 Российская Федерация, МПК B61K 9/00, G01M 17/08. Интегрированный пост автоматизированного приема и диагностики подвижного состава (призма) : № 2019136220 : заявлено 11.11.2019 : опубликовано 12.05.2020 / Бучин И. Р., Васильков А. А., Носков А. П., Морозов А. Г. ; заявитель: общество с ограниченной ответственностью «Инженерный центр «АСИ» (ООО «ИЦ «АСИ»). - 10 с.: ил. - Текст : непосредственный.
5. Интегрированный пост автоматизированного приема и диагностики подвижного состава на сортировочных станциях (ППСС) // www.vniias.ru : сайт. - Текст : электронный. - URL: http://www.vniias.ru/images/download_Transzhat_2018/Integrirovannyj-post-avtomatiziro vannogo-priema-i-diagnostiki-podvizhnogo-sostava-na-sortirovochnyh-stanciyah-PPSS.pdf (дата обращения: 30.05.2022).
6. Автоматика осматривает вагоны на ходу // www.vniias.ru : сайт. - Текст : электронный. - URL: http://www.vniias.ru/press-centre/493-avtomatika-osmatrivaet-vagony-na-khodu (дата обращения: 30.05.2022).
7. Хатламаджиян, А. Е. Применение современных цифровых технологий и технических средств для повышения безопасности и эффективности перевозочного процесса подвижного состава / А. Е. Хатламаджиян, И. А. Яицков, И. А. Степин. - Текст : непосредственный // Труды Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2020. - № 1 (50). -С. 107-110.
8. Canny J. A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intelligence, 1986, vol. 8, no. 6, pp. 679-698.
9. Брухтий, А. В. Использование полутонового изображения при поиске границ символов / А. В. Брухтий, П. А. Куратов. - Текст : непосредственный // Труды Института системного анализа Российской академии наук. - 2014. - Т. 64. - № 4. - С. 80-83.
10. Лексутов, И. С. Использование графического ядра конструкторской САПР для моделирования процесса контроля технического состояния вагона / И. С. Лексутов, В. П. Клюка. -
Текст : непосредственный // Инновационные проекты и технологии в образовании, промышленности и на транспорте : материалы научной конференции. - Омск : Омский гос. ун-т путей сообщения, 2019. - С. 76-80.
References
1. Anpilov M.V., Grigoriev K.V., Komissarov A.F. [and others] Patent RU 2428341 C1, 09.10.2011.
2. Komissarov A.V., Grigoriev K.V. Automated diagnostic complex for measuring geometrical parameters of wheel sets. Vagony i vagonnoe hozyajstvo - Wagons and wagon facilities, 2011, no. 3, pp. 14-15 (In Russian).
3. Popov V.V., Ivanov A.N., Smutin A.V. Monitoring of the technical condition of freight cars on the train. Transport Rossijskoj Federacii - Transport of the Russian Federation. 2021, no. 1-2 (92-93), pp. 52-56 (In Russian).
4. Buchin I.R., Vasilkov A.A., Noskov A.P., Morozov A.G. Patent RU2720603 C1, 12.05.2020.
5. Integrirovannyj post avtomatizirovannogo priema i diagnostiki podvizhnogo sostava na sor-tirovochnyh stanciyah (PPSS) [Integrated post for automated acceptance and diagnostics of rolling stock at marshalling yards (PPSS)] Available at: http://www.vniias.ru/images/ down-load_Transzhat_2018/Integrirovannyj -post-avtomatizirovannogo-priema-i-diagnostiki-podvi zhnogo-sostava-na-sortirovochnyh-stanciyah-PPSS.pdf (accessed 30.05.2022).
6. Avtomatika osmatrivaet vagony na hodu [Automation inspects the cars on the go]. Available at: http://www.vniias.ru/press-centre/493-avtomatika-osmatrivaet-vagony-na-khodu (accessed 30.05.2022).
7. Khatlamadzhiyan A.E., Yaitskov I.A., Stepin I.A. Application of modern digital technologies and technical means to improve the safety and efficiency of the rolling stock transportation process. Trudy Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putej Soobshcheniya - Proceedings of the Rostov State University of Railways. 2020, no. 1(50), pp. 107-110 (In Russian).
8. Canny J. A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intelligence, 1986, vol. 8. no. 6, pp. 679-698.
9. Brukhtiy A.V., Kuratov P.A. Use of a halftone image when searching for the boundaries of symbols. Trudy instituta sistemnogo analiza rossijskoj akademii nauk - Proceedings of the Institute of System Analysis of the Russian Academy of Sciences, 2014, vol. 64, no. 4, pp. 80-83. (In Russian).
10. Leksutov I. S., Klyuka V. P. Using the graphic core of the design CAD for modeling the process of monitoring the technical condition of the car. Innovacionnye proekty i tekhnologii v obra-zovanii, promyshlennosti i na transporte : materialy nauchnoj konferencii [Innovative projects and technologies in education, industry and transport: materials of a scientific conference]. Omsk, OSTU, 2019, pp. 76-80 (In Russian).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ Лексутов Илья Сергеевич
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Кандидат технических наук, доцент кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство», ОмГУПС. Тел.: +7 (3812) 31-22-84. E-mail: Leksutov@mail.ru
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Leksutov Ilya Sergeevich
Omsk State Transport University (OSTU). 35, Marx av., Omsk, 644046, the Russian Federation.
Ph. D. in Engineering, associate professor of the department «Railway cars and railway car facilities», OSTU.
Phone: +7 (3812) 31-22-84. E-mail: Leksutov@mail.ru
Клюка Владислав Петрович
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Kluka Vladislav Petrovich
Omsk State Transport University (OSTU).
35, Marx av., Omsk, 644046, the Russian Federa-
tion.
щий кафедрой «Вагоны ОмГУПС.
Тел.: +7 (3812) 31-22-84. E-mail: vklyuka@mail.ru
и вагонное хозяйство»,
Кандидат технических наук, доцент, заведую-
Ph. D. in Engineering, associate professor of the department «Railway cars and railway car facilities», OSTU.
Phone: +7 (3812) 31-22-84. E-mail: vklyuka@mail.ru
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Лексутов, И. С. К возможности применения линейного сканера для создания средств технического контроля геометрических параметров продольного сечения поверхности катания колеса вагона / И. С. Лексутов, В. П. Клюка. - Текст : непосредственный // Известия Транссиба. - 2022. - № 3 (51). - С. 51 - 63.
УДК 625.03
Leksutov I. S., Kluka V.P. To the possibility of using a linear scanner to create means of technical control of geometric parameters of the longitudinal section of the rolling surface of the railcar wheel. Journal of Transsib Railway Studies, 2022, no. 3 (51), pp. 51-63 (In Russian).
С. Г. Инагамов, Ш. Б. Джаббаров, Б. А. Абдуллаев
Ташкентский государственный транспортный университет (ТГТрУ), г. Ташкент, Республика Узбекистан
АНАЛИЗ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫХ НАПРЯЖЕНИЙ В ТРЕХСЕКЦИОННЫХ ТОРМОЗНЫХ КОЛОДКАХ ГРУЗОВЫХ ВАГОНОВ
ПРИ ДВИЖЕНИИ
Аннотация. В настоящей статье c помощью программного обеспечения установлена взаимосвязь между структурой материала тормозной колодки и распределением температуры теплового напряжения на ней. Пространственно-временные распределения тепловых напряжений были аналитически определены для поверхностного слоя фрикционного элемента на основе модели трехсекционной тормозной колодки с незафиксированными краями.
В настоящее время колодочный тормоз широко используется для грузовых поездов. Он преобразует динамическую энергию в тепловую, используя трение между колодками и колесом, а затем рассеивает тепловую энергию через теплообменник. Данный процесс включает в себя теплообмен, конструктивные особенности, механические характеристики, свойства материала и др. В статье особое внимание уделяется тормозному давлению колодки, режиму торможения, материалу тормозных колодок и другим факторам. Моделирование тепловых эффектов является наиболее важным при проектировании деталей и узлов транспортных средств. Тепловые исследования являются актуальным этапом в изучении тормозных систем именно железнодорожных транспортных средств, где нужно тормозить большие массы, так как тепловая нагрузка на заторможенное железнодорожное колесо преобладает по сравнению с другими видами нагрузок. В данной работе исследовано тепловое напряжение на фрикционном элементе колодки при торможении. При фрикционном торможении процесс трения тормозной колодки и колеса происходит в точках фактического контакта. Тепловой поток от точек фактического контакта распространяется по всей геометрической площади колодки.
Ключевые слова: колодочный тормоз, скорость, контактное давление, чугунная колодка, колесо, температура.
Sardor G. Inagamov, Shukhrat B. Djabbarov, Bakhrom A. Abdullaev
Tashkent State Transport University (TSTU), Tashkent, the Republic of Uzbekistan
STUDIES OF THE DISTRIBUTION OF THERMAL STRESSES IN THREE-SECTION BRAKE PADS OF FREIGHT CARS DURING MOVEMENT
Abstract. In this article, with the help of software, the relationship between the structure of the material of the brake pad and the temperature distribution of thermal stress on it is established. Spatio-temporal distributions of thermal stresses were analytically determined for the surface layer of the friction element based on the model of a three-section brake pad with non-fixed edges.
At present, shoe brake is widely used for freight trains. It converts dynamic energy into thermal energy using the friction between the pads and the wheel, and then dissipates the thermal energy through a heat exchanger. This process includes heat transfer, design features, mechanical characteristics, material properties and other. The article pays special attention to the brake pad pressure, braking mode, brake pad material and other factors. Modeling of thermal effects is
N;325,1) ИЗВЕСТИЯ Транссиба 63
