Нейросетевая диагностика контакта колеса с поверхностью дороги

Лапшин Виктор Петрович; Бабенко Татьяна Сергеевна; Христофорова Вероника Владимировна

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №2/2016 ISSN 2410-700Х_

памяти. Особенно быстро происходит заполнение мусором дисков учебных и гостевых компьютеров, так как они находятся в общем пользовании многих людей.

На ПК также фактически отсутствует мониторинг актуальности хранящейся на диске информации. В файловых системах ПК традиционно фиксируется только время и дата создания информации, в то время как для оценки актуальности необходимо фиксировать время и дату ее последнего использования, а также общее количество обращений к данной информации за определенный, достаточно длительный период (например, за год). Следует уточнить, что чтение информации программами поиска данных и антивирусными программами использованием информации считаться не должно, так как подобные программы периодически просматривают все файлы соответствующих типов (программы поиска - файлы данных, антивирусы - файлы программ) независимо от их актуальности для пользователей ПК.

Список использованной литературы:

1. Кулаков В.Г. Проблема бесполезных элементов в компьютерных системах. // Качество. Инновации. Образование. 2015. №5, том II. - С. 125-130.

2. Кулаков В.Г. Проблема экстремизма в компьютерных системах. // Качество. Инновации. Образование. 2015. №6. - С. 44-51.

3. Agrawal N., Arpaci-Dusseau A. C., Arpaci-Dusseau R. H. Generating Realistic Impressions for File-System Benchmarking / ACM Transactions on Storage 5, 16, pp. 125-138, 2009.

4. Agrawal, N., Bolosky, W. J., Douceur, J. R., Lorch, J. R. A five-year study of file system metadata. ACM Trans. Storage 3, 3, Article 9, 2007, 32 p.

УДК 625.032.821

Лапшин Виктор Петрович

канд.тех.наук, доцент ДГТУ г. Ростов-на-Дону, РФ E-mail: i090206.lapshin@yandex.ru Бабенко Татьяна Сергеевна ассистент ДГТУ г. Ростов-на-Дону, РФ E-mail: pashab061@mail.ru Христофорова Вероника Владимировна канд.тех.наук, доцент ДГТУ г. Ростов-на-Дону, РФ E-mail: nikaapp@rambler.ru

НЕЙРОСЕТЕВАЯ ДИАГНОСТИКА КОНТАКТА КОЛЕСА С ПОВЕРХНОСТЬЮ ДОРОГИ

Аннотация

Рассмотрены вопросы параметрической оценки качества движения траснпортного средства с точки зрения взаимодействия колеса с дорожным покрытием. Приведена информационная система позволяющая диагностировать состояние контактного взаимодействия при движении транспорного средства в влияния случайных помех. Результаты внедрения нейронной сети Хемминга позволило определить допустимый уровень помех при движении, которые фильтруются сетью.

Ключевые слова

Транспорное средство, динамика движения, контактное взаимодействие, крип, сеть Хемминга.

Динамика движения любого колесного транспорного средства подразумевает наличие нескольких режимов работы, к примеру, режим набора скорости и режим торможения. При реализации этих режимов, управление транспорным средством организуют таким образом, чтобы не допустить чистого скольжения между колесом и дорогой. Именно при скольжении колеса относительно дороги происходит существенное уменьшение тяговой или тормозной силы реализуемой в контакте колеса и дороги. Отметим, что все события происходящие при переходе транспорного средства из режима обеспечения максимума тяги или силы торможения в режим скольжения, происходят в контакте колеса и дороги, на некоторой небольшой площадке, получившей название площадки контакта. В результате образования такой площадки контакта все координаты движения транспортного средства получают связь между собой, через зону контакта. Задача математической интерпретации этой связи до конца не решена, остается еще вопросы связанные с эффектом проскальзования, называемым в железнодорожной технике крипом [1, с. 12]. В железнодорожной технике используется понятие крип при описании тяговой характеристики локомативов, при этом под проскальзованием или крипом понимают статистическую разницу между скоростями движения центра масс колеса и линейной скоростью поверхности колеса. Отметим,что частично эта разница обусловлена обкаткой колеса, т.е. постояной деформацией колеса под действием вертикальной силы. Вместе с тем тяговая характеристика локоматива имеет сложный, нелинейный характер (см. рис. 1).

Рисунок 1 - Зависимость тангенциальных усилий от проскальзывания

Качественный анализ характеристики, представленной на рис. 1, позволяет говорить о наличии трех зон, в которых происходит движение системы колесо - поверхность. В качестве первой зоны, на характеристике это зона обозначена как «чистое качение», выступает зона в которой присутсвует сцепление колеса с дорогой, но, как видно из рис. 1, даже в этой зоне присутсвует проскальзование, т.е. скорость и путь пройденный центром масс колеса будут меньше скорости и пути пройденном поверхностью колеса. Вторая зона, на рис.1 точка насыщения, характеризует переход от сцепления к процессу скольжения поверхности колеса относительно дороги, и последняя третья зона, зона падающего трения, называется в железнодорожной технике режимом буксования [1, с. 12; 2, с. 132].

Проскальзование (крип) представим в виде угловой характеристики, описывающей такие деформационные изменения, как интеграл следующего вида [3, с. 17]:

f V

Aa = J (о--)dt

R

(1)

где V-скорость поступательного движения центра масс колеса, Я - радиус колеса, ю - угловая скорость вращения колеса, А^ время существования контакта колеса с дорогой (рельсом). Найдем решение интеграла (1) в следующем виде

t -At

л , лч ~At) (2)

Aa = a(t ) -ait - At) + —--,

R R

где a(t) - текущий угол поворота колеса, a(t - Ai) - угол поворота колеса в момент времени начала формирования площадки контакта, x(t) - текущая координата центра масс колеса, x(t - At) - координата центра масс колеса в момент времени начала формирования площадки контакта.

Для удобства моделирования и анализа полученной зависимости (см. выражение (2)), разложим ait - At) и x(t - At) в ряд Тейлора, но ограничимся при этом, только членами не выше второго порядка, получим:

Aa = ait) - ait) + a1 At - X^ + X« - ^ At = At(œ - œ), (3)

( ) () dt R R dt ( R )

F

где œR = — - угловая скорость вращения колеса соответствующая скорости поступательного R

движения центра масс колеса без учета проскальзывания. Так как входящее в выражение (3) значение

Л в П

времени существования контакта равно At = —, где в - угловая характеристика сектора колеса,

œ

принимающего участие в контакте, то (3) можно преобразовать к виду:

Aa = в(1 -œ ), (4)

œ

где (1 - œR- ) не что иное как крип (X).

œ

Как видно из выражений (3) и (4) угол, характеризующий степень деформации колеса под действием приложенного момента, с одной стороны является функцией крипа (проскальзывания), а с другой стороны он зависит от угла, характеризующего площадку контакта, который в свою очередь функция от скорости вращения колеса (колесной пары).

В выражении (4) , œR и œ связанны друг с другом, но связь между ними определяется режимом, в котором происходит движение транспортной системы, в режимах тяги и буксования œ > œ , а в режиме торможения œ <œR , случай когда œ = 0, представляет особый интерес, этот случай возможен при полной блокировке ведущих колес (колесной пары). При œ = 0 в (3) Aa ^ -<х>, что, с точки зрения здравого смысла невозможно, в связи с этим удобно, при моделировании режима торможения ( œ < œ ), считать временем

л L т

существования контакта колеса с дорогой, время At = —, где L - длина площадки контакта колеса и дороги, это позволит представить (4) в следующем виде:

Aa = L (Fr -1), (5)

R F

где Fr = œR. Для случая начала и окончания движения транспортного средства, когда œ = 0 и œR= 0

, в выражениях (4) и (5) возникает неопределенность типа 0, что не позволит использовать полученные

зависимости при моделировании процесса начала и окончания движения. В связи с этим, примем для начала и окончания движения транспортного средства Aa = 0, что вполне соответствует реальности.

Таким образом, для оценки перехода колеса транспортного средства в режим скольжения достаточно контролировать в процессе движения три координаты: скорость поступательного движения транспортного средства, угловую скорость вращения колеса и угловую характеристику сектора колеса, принимающего участие в контакте. В режиме торможения транспорного средства нужно контролировать координаты: скорости поступательного движения транспорного средства, угловую скорость вращения колеса и линейную характеристику сектора колеса, принимающего участие в контакте. Все определенные координаты входящие в выражения (4) и (5) вполне измеряемые, но нужно отметить, что контакт колеса и поверхности дороги существенно зависит от ряда других, сложно измеряемых факторов. В качестве этих факторов могут выступать: температура контактного взаимодействия, свойства третьего тела (контакт в условиях дождя),

степени износа контактирующей поверхности колеса и дороги и т.д.. Таких параметров может быть десятки и многие из них сложно точно измерить, так как они будут существенно зашумлены в условиях движения транспортного средства.

Для решения задачи диагностирования зашумленных сигналов авторами были разработаны программы идентификации зашумленных сигналов на основе нейронной сети Хемминга [4, с. 36]. В качестве программной среды для разработки программно - методического комплекса использовалась система объектно-ориентированная программирования Delphi версии 7.0 [5, с. 1-415]. Это связано с тем, что автор наиболее подготовлен к программированию в средах ориентирования Turbo и Turbo Pascal. Delphi предназначена для разработки программ и имеет две характерные особенности: создаваемые ею программы могут работать не только под управлением Windows, а сама она относится к классу инструментальных средств разработки программ.

Для использования сети Хемминга необходимо ввести начальные веса, которые будут изменяться в процессе обучения сети, для этого программа выводит первое диалоговое окно ввода исходных данных (см. рис. 2).

Рисунок 2 - Диалоговое окно ввода исходных данных

После чего в следующее диалоговое окно вводятся дискретные значения параметров снимаемых измерительной аппаратурой и соответствующие этим значениям распознаваемые режимы работы системы (см. рис.3)

Рисунок 3 - Диалоговое окно ввода исходных данных

После ввода данных осуществлялся процесс обучения сети, по соответствующему алгоритму (см.

рис.4).

Рисунок 4 - Диалоговое окно выбора режима - обучение сети Хемминг

По окончанию процесса обучения сети проводилась оценка способности распознавания зашумленного образа, дискретно описывающего контактное взаимодействие колеса и дороги (см. рис. 5).

Рисунок 5 - Диалоговое окно выводящие решение сети Хемминга по зашумленному образу

Для оценки точности работы сетей Хемминга в условиях помех и как следствие этих помех наличие искаженных сигналов в работе был проведен численный эксперимент.

Для увеличения точности распознавания сигналов на каждый эталонный входной сигнал задавалось возможное количество комбинаций при определенном количестве ошибок. При максимальном количестве ошибок в каждом сигнале не более половины длины искаженного сигнала.

Для заданного эталонного сигнала в одной кодовой посылке задавалась тысяча возможных вариаций, которые включали возможность ввода ошибки некоторое количество раз в заданную кодовую посылку. Результаты численного эксперимента представлены в виде графика на рис. 6.

Рисунок 6 - Диаграмма, показывающая процентное соотношение количество ошибок на качество

работы нейронной сети Хемминга

Столбцы диаграммы представленной на рис. 6 символизируют количество ошибок и искаженной кодовой посылке, то есть 2-й столбец соответствует двум искаженным символам в кодовой посылке. Как видно из графика нейронная сеть Хемминга безошибочно распознают искаженный сигнал, когда ошибка не превышает хеммингово расстояние (2,3,4 столбец диаграммы) и способна ошибиться, в случае если ошибка больше хеммингово расстояния.

Результатом работы выступает синтезированная система диагностики зашумленных сигналов, характеризующих состояние контакта колеса и дороги для транспортного средства находящегося в движении.

Список использованной литературы:

1. В.В. Шаповалов, А.А. Зарифьян, А.Л. Озябкин, И.В. Колесников, А.В. Челохьян, А.М. Лубягов Транспортная триботехника Т.3. Динамический мониторинг мобильных фрикционных систем: Ростов н/Д: Издательство РГУПС, 2010. 421 с.

2. У. Дж.Харрис, С. М.Захаров, Дж. Ландарен, Х. Торне, В. Эберсен Обобщение передового опыта тяжеловесного движения: вопросы взаимодействия колеса и рельса: М.:Интекст, 2002. - 408 с.

Г.С. Гура Качение тел с трением. Фретинг: Сочи: Дория, 2009.-294 с.

3. В.П.Лапшин, И.А. Туркин Алгоритм диагностирования состояния контакта колеса с дорожным покрытием. Автомобильная промышленность. - 2015, №5, с. 16-20.

4. Введение в искусственные нейронные сети. К.Джейн, Жианчанг Мао, К. Монуддин, Москва, - Открытые системы 1997г.

5. Системы программирования Delphi 7 Санкт-Петербург, БВХ 2005г.

Текст научной работы на тему «Нейросетевая диагностика контакта колеса с поверхностью дороги»