CC BY
130
Минаков Виталий Анатольевич
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Старший преподаватель кафедры «Локомотивы», ОмГУПС.
Тел.: +7 (3812) 37-60-82.
E-mail: vitalya_13@mail.ru
Ведрученко Виктор Родионович
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Доктор технических наук, профессор кафедры «Теплоэнергетика», ОмГУПС.
Тел.: (3812) 31-06-23.
E-mail: VedruchenkoVR@omgups.ru
Minakov Vitaliy Anatolevich
Omsk State Transport University (OSTU). 35, Marx st., Omsk, 644046, the Russian Federation. Senior lecturer of the department « Locomotives», OSTU.
Phone: +7 (3812) 37-60-82. E-mail: E-mail: vitalya_13@mail.ru
Vedruchenko Viktor Rodionovich
Omsk State Transport University (OSTU). 35, Marx av., Omsk, 644046, Russia. Advanced Doctor Of Engineering Sciences, Professor of the departament «Power system», OSTU. Phone: (3812) 31-06-23. E-mail: VedruchenkoVR@omgups.ru
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
Овчаренко, С. М. Совершенствование технологического процесса ремонта дизелей типа Д49 [Текст] / С. М. Овчаренко, В. А. Минаков, В. Р. Ведрученко // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск. - 2019. - № 2(38). - С. 2 - 8.
BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Ovcharenko S. M., Minakov V. A., Vedruchenko V. R. Improving the technological process of repair of diesels type D49 [Sovershenstvovanie tehnologicheskogo processa remonta dizelej tipa D49]. Izvestiia Transsiba -The journal of Transsib Railway Studies, 2019, vol. 2, no. 38, pp. 2 - 8 (In Russian).
УДК 629.42
В. А. Михеев, О. С. Томилова, А. В. Бородин
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС), г. Омск, Российская Федерация
ПРЕДИКТИВНЫЙ РЕМОНТ ТЯГОВОГО ПОДВИЖНОГО СОСТАВА
НА БАЗЕ БОРТОВЫХ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
Аннотация. Современным решением задачи повышения эффективности функционирования процессов технического обслуживания и ремонта тягового подвижного состава на основе использования новых информационных технологий является переход к перспективной системе предиктивного ремонта локомотивов. Ключевым звеном системы предиктивного ремонта в вопросе оперативной оценки и управления техническим состоянием локомотивов являются бортовые микропроцессорные системы управления (МСУ) со встроенными подсистемами диагностики, контроля и мониторинга. МСУ имеют возможность осуществлять непрерывное или дискретное измерение, регистрацию, передачу и накопление значений достаточно большого пакета аналоговых и дискретных параметров работы всего перечня локомотивного оборудования. Функциональные возможности МСУ на базе информационных технологий делают их исключительно эффективным средством оперативной организации обслуживающих и ремонтных воздействий на локомотивный парк с целью обеспечения заданных показателей эксплуатационной надежности и производительности.
Ключевые слова: локомотив, предиктивныйремонт, бортовые микропроцессорные системы управления.
Vladislav A. Mikheev, Olga S. Tomilova, Anatoliy V. Borodin
Omsk State Transport University (OSTU), Omsk, the Russian Federation
PREDICTIVE REPAIR OF THE TRACTION ROLLING STOCK BASED ON ONBOARD MICROPROCESSOR CONTROL SYSTEMS
Abstract. A modern solution to the problem of improving the efficiency of the traction rolling stock maintenance and repair processes based on the use of new information technologies is the transition to a locomotives predictive re-
pair promising system. The key element of the predictive repair system in the issue of operational assessment and management of the locomotives technical condition are onboard microprocessor control systems with built-in diagnostic, monitoring and monitoring subsystems. The onboard microprocessor control systems have the ability to carry out continuous or discrete measurement, registration, transmission and accumulation the values of large package analog and discrete locomotive equipment parameters. The functionality of the onboard microprocessor control systems based on information technologies makes them an exceptionally effective means of efficiently organizing maintenance and repair impacts on the locomotive park in order to ensure specified operational reliability and performance indicators.
Keywords: locomotive, predictive repair, onboard microprocessor control systems.
В утвержденной «Стратегии развития информационного общества РФ на 2017 - 2030 годы» основная роль отводится созданию и развитию цифровой экономики, т. е. хозяйственной деятельности, в которой ключевым фактором производства являются информационные технологии [1]. Задача организации производства на базе современных информационных технологий в полной мере касается и железнодорожного транспорта [2].
Локомотивный комплекс является вторым по затратам хозяйством ОАО «РЖД» после инфраструктуры. В значительной части, которая составляет вплоть до трети всех эксплуатационных расходов на тягу, это расходы на техническое обслуживание и ремонт подвижного состава. Проблемными вопросами здесь встают преобладание отстающих производственных технологий ремонтного комплекса и отсутствие необходимого и достаточного контроля фактического технического состояния локомотивного парка [3].
Повышение эффективности функционирования процессов технического обслуживания и ремонта тягового подвижного состава на основе использования новых информационных технологий и экспертных систем поддержки принятия решений позволит достичь требуемых показателей эксплуатационной надежности и производительности локомотивов, обеспечив при этом сокращение затрат на выполнение обслуживающих и ремонтных воздействий. Современным решением данной задачи является переход к перспективной системе предиктив-ного ремонта тягового подвижного состава [3 - 5].
Предиктивный ремонт - это ремонт выявленных предотказных состояний и прогнозирование их появления по наличию трендов параметров контроля и диагностирования [3 - 5]. Главный эффект от такого ремонта заключается в сокращении дорогих неплановых ремонтов и отказов локомотивов в эксплуатации, а следовательно, и простоев. Очевидно, что успех в области предиктивного ремонта невозможен без существенного развития бортовых измерительных систем с применением эффективных информационных технологий [3 - 5].
В настоящее время все серийно выпускаемые локомотивы оборудуются бортовыми микропроцессорными системами управления, а большинство локомотивов старых серий модернизируются ими. МСУ имеют два ключевых свойства, важных для организации предиктивного ремонта: во-первых, комплекты штатных датчиков, расходомеров, сенсоров и приборов контроля, во-вторых, средства считывания, хранения, обработки и передачи получаемой информации [6, 7]. Все это дает возможность осуществлять непрерывное или дискретное измерение и регистрацию значений большого массива аналоговых и дискретных параметров работы оборудования (рисунок 1). Отслеживаемые на современных локомотивах параметры могут передаваться в режиме реального времени в диспетчерский центр, что позволяет сервисным компаниям организовывать мониторинг технического состояния подвижных единиц, осуществлять оперативное планирование работ по устранению выявленных неисправностей, а также по их предотвращению [3 - 5].
Актуален вопрос использования контрольных и диагностических данных бортовых МСУ для организации системы предиктивного ремонта. Система предиктивного ремонта - это система обслуживания по фактическому техническому состоянию, при которой непрерывно или периодически контролируются параметры систем и оборудования локомотивов, на основе чего для каждой конкретной тяговой единицы формируется соответствующий комплекс обслуживающих или ремонтных воздействий различного уровня и объема [3 - 5]. МСУ сохраняет данные, полученные в процессе мониторинга, что позволяет применять прогрессив-
ные методы контроля технического состояния и анализировать данные в реальном масштабе времени. В зависимости от полученных результатов составляется прогноз технического состояния оборудования и формируются программы технического обслуживания и ремонта [6, 7]. При реализации данного подхода вероятность отказов систем и оборудования локомотивов должна сводиться к минимуму.
Сила нажатия на контактный
провод, контроль искрообразования, уровень напряжения контактной сети
Температура, давление и напор теплоносителей, газов, масла, топлива; параметры наддувочного воздуха; частота вращения узлов и агрегатов; токи, напряжения, индуктивности, сопротивления и температура компонентов; силовые моменты; параметры энергетических, распределительных и тяговых силовых установок; сила и режим тяги;
Виброускорения, скорость вращения ротора, температура обмоток и подшипников тяговых электрических машин
Давление воздуха в трубопроводах и резервуарах, плотность тормозной магистрали и пневматического оборудования
Рисунок 1 - Обобщенные возможности МСУ по контролю параметров работы локомотивов
Согласно составленной схеме (рисунок 2) МСУ в системе предиктивного ремонта имеет следующие конкретные задачи: сбор пакета данных со средств измерения, получаемых как от эксплуатационных воздействий на локомотив, так и от тестовых воздействий (инициируемых самой МСУ) на его оборудование и системы; выполнение оперативного мониторинга состояния и режимов эксплуатации локомотива как тяговой единицы; осуществление функций непрерывного или дискретного контроля и диагностирования технического состояния; накопление соответствующей статистической базы данных, в том числе и по эксплуатационным отказам.
Подсистемы накопителей диагностики и мониторинга являются подсистемами верхнего уровня, их задачей является объединение информации из предыдущих подсистем, вплоть до ведения электронного паспорта каждого локомотива.
Таким образом, бортовая МСУ, во-первых, фиксирует фактически выполненный локомотивом объем работ и нарушения режимов эксплуатации, а во-вторых, что самое главное, определяет фактическое техническое состояние локомотива как набора совокупности параметров и их трендов, характеризующих правильность функционирования оборудования и работоспособность локомотива, исправность узлов и оборудования.
На следующем этапе по данным о выполненной локомотивом работе, его техническому состоянию определяется дата постановки локомотива на техническое обслуживание или ре-
монт. Ресурсы для выполнения ремонта формируются по данным об объеме выполненной работы и данным о фактическом состоянии локомотива. На основании потребных ресурсов организуется материально-техническое обеспечение обслуживающих и ремонтных воздействий.
Система предиктивного
ремонта:
комплекс
оперативных/ плановых обслуживающих и ремонтных воздействий; управление качеством и надежностью
Мониторинг эксплуатации и технического состояния, накопление статистики
Микропроцессорная система управления Оперативная
диагностика
Мониторинг состояния
Накопитель мониторинга
Оценка состояния
Обнаружен ие событий
У
Рисунок 2 - МСУ в системе предиктивного ремонта тягового подвижного состава
По оценкам ряда экспертов в настоящее время штатные МСУ могут дать всего порядка 30 - 40 % информации о техническом состоянии локомотивов, а вот при их аппаратном до-оснащении и соответствующем программном обеспечении - вплоть до 80 - 90 % [3 - 5]. Поэтому применяемые классические методы контроля и диагностики необходимо дорабатывать элементами современных вычислений, в том числе элементами нечеткой логики, векторным и регрессионным моделированием во времени. Только такая система будет способна отслеживать большие объемы быстро меняющейся информации, принимать нужные и своевременные решения по управлению и диагностике локомотивов.
Сформируем математическую модель работы МСУ в системе предиктивного ремонта.
В процессе эксплуатации МСУ постоянно или периодически определяют комплексные показатели технического состояния Т, а также режима эксплуатации и объема работы локомотива R. Показатель Т определяется как пакет данных значений параметров, характеризующих функционирование всего комплекса локомотивного оборудования, В. Показатель R определяется пробегом, тонно-километровой работой, расходом топлива или электроэнергии А, а также наличием и количеством нарушений режимов эксплуатации 5. Локомотив рассматривается как неизолированная открытая техническая система.
Математически данные показатели представляются векторной моделью функциональных отношений между переменными состояниями и режимами локомотива, управляющими эксплуатационными и тестовыми воздействиями во времени:
т (г) = |_в, (г), X, (г), % (г), (г) я (г) = Г А (г), 3 (г), % (г), ^ (г )"
где В1 (г), А1 (г), Si (г), Х1 (г), % (г), (г) - векторы параметров объема, режимов работы, тестовых и эксплуатационных воздействий, наблюдений соответственно.
Техническое состояние локомотива определяется значениями координат вектора параметров:
В(г) = [ А, в2,..., вп ], (2)
где п - размерность вектора, характеризующая объем контроля.
Работоспособное состояние Т аппроксимируется п-мерным многогранником Т1 п , грани которого соответствуют допускам [а1 п; Ь1 п ] параметров В1 п [8].
Для каждого контролируемого параметра В{ по границам допустимых значений [а(; ] определяется принадлежность к термам [9]:
соответствия
V в.
1, а{ < В{ < Ь;
1 - 2
В,- а
кь - а у
а + Ь. а. < В. < -1-
г г 2
Ь - В,
к ь - а ;
< в, < ь;
2 г .
0, а > В, Ь < В..
(3)
г г' г
и несоответствия
^ В,.
1, а < В1 > ь1, а > в, < ь1;
В,- а
кь - а J
а + Ь. а<В<-—.
1-2
2
Ь - В кь - а у
0, а1 < В1 < Ь.
а + Ь
'г ' 'г < В{ < Ь;
(4)
Векторы объема А{ (г) и режима Si (г) работы, а также тестовых Х1 (г) и эксплуатационных % (г) воздействий описываются аналогично выражению (2) соответствующими комплексными векторами параметров и показателей.
Вектор наблюдений является суммарным вектором трех составляющих [10, 11]:
^ (г) = N (г)+О, (г) + Ф~ (г), (5)
где N (г), 01 (г), (г) - векторы функции тренда, гармонической составляющей и случайной функции с элементами регулярности соответственно.
■
2
2
2
2
12 ИЗВЕСТИЯ Транссиба ™
Вектор трендовой составляющей Ni) выделяется в виде зависимостей системы временных рядов [10], гармоническая составляющая Gi ^) представляется авторегрессионной
моделью, а вектор функции регулярности фi (С) - моделью скользящего среднего [11].
Начальными условиями определения вектор-функции (1) являются постоянные параметры системы, что позволяет в дальнейшем однозначно аналитически описать линию траектории поведения системы:
Тн(0 < t < I,) = 2^(0 < t < I,), Хсопз1(0 < t < I,), YюoЛ(0 < t < I,), ^,(0 < t < I,)
^(0 < t < ^) = 4^(0 < t < ^), ^(0 < t < ^), YeoшЛ(0 < t < ), ^,(0 < t < ^)
(6)
Граничные условия вектор-функции (1) задаются координатами переменных факторов системы в предположении того, что предельное состояние локомотива совпадает с его отказом и фактический ресурс является случайной величиной:
dTit)), ^(гХ{t))
d\(г)Q(t) ; (1 - Q (t)) сИ '
d Х( t )(1 - Q (t))
Q (t) dt
(7)
где X (t) - интенсивность отказа;
Q (t) - нормальный закон распределения времени до отказа.
По полученным значениям показателей Т и Я определяется дата постановки конкретного локомотива на техническое обслуживание заданного объема или дата вывода его из эксплуатации с целью выполнения требуемого вида ремонта:
В = F (Т а), Я ^));
(8)
для группы локомотивов образуется соответствующий график-матрица:
Втхк
В ... В.
В ... в,
(9)
Таким образом, можно заключить, что предлагаемая модель системы предиктивного ремонта с определяющей ролью в ней бортовых МСУ направлена на повышение эксплуатационной эффективности и надежности локомотивов за счет предсказания времени и места вероятного возникновения неполадок и их оперативного устранения, что позволит максимально минимизировать аварийные ситуации и избежать незапланированных простоев тяговых ресурсов.
Список литературы
1. Указ Президента РФ от 09.05.2017 № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы» [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/41919 (Дата обращения: 02.08.2019).
2. Розенберг, Е. Н. Цифровая экономика и цифровая железная дорога [Текст] / Е. Н. Ро-зенберг, В. И. Уманский, Ю. В. Дзюба // Транспорт Российской Федерации / Петербургский гос. ун-т путей сообещия. - СПб. - 2017. - № 5(72). - С. 45 - 50.
3. Аболмасов, А. А. Перспективы предиктивного ремонта [Текст] / А. А. Аболмасов, И. И. Лакин, А. И. Баранов // Перспективы развития сервисного обслуживания локомотивов: Материалы междунар. науч.-практ. конф. / Российский университет транспорта (МИИТ). -М., 2018. - С. 87 - 93.
4. Губарев, П. В. Применение дистанционной диагностики на тяговом подвижном составе [Текст] / П. В. Губарев, Н. Р. Тептиков, А. С. Шапшал // Перспективы развития сервисного обслуживания локомотивов: Материалы междунар. науч.-практ. конф. / Российский университет транспорта (МИИТ). - М., 2018. - С. 160 - 163.
5. Автоматизированное управление жизненным циклом локомотивов на этапе их эксплуатации [Текст] / И. К. Лакин, А. А. Аболмасов и др. // Перспективы развития сервисного обслуживания локомотивов: Материалы междунар. науч.-практ. конф. / Российский университет транспорта (МИИТ). - М., 2018. - С. 214 - 233.
6. Михеев, В. А. Оперативная оценка технического состояния топливной системы энергетической установки тепловоза [Текст] / В. А. Михеев, П. Б. Сергеев // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск. - 2016. - № 1(25). - С. 41 - 48.
7. Михеев, В. А. Оперативная оценка технического состояния подсистем дизельной энергетической установки [Текст] / В. А. Михеев, О. С. Томилова // Технологическое обеспечение ремонта и повышение динамических качеств железнодорожного подвижного состава: Материалы всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием / Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск, 2017. - С. 18 - 25.
8. Крохин, Г. Д. Источники информации и причины ее неопределенности, выявленные при диагностике состояния энергоустановок [Текст] / Г. Д. Крохин // Вестник НГУЭУ / Новосибирский гос. ун-т экономики и управления. - Новосибирск. - 2014. - № 1. - С. 292 - 311.
9. Кувайскова, Ю. Е. Прогнозирование состояние технического объекта на основе нечеткого логического вывода [Текст] / Ю. Е. Кувайскова, К. А. Федорова // Вестник УГТУ / Ульяновский гос. техн. ун-т. - Ульяновск. - 2016. - № 1 (9). - С. 183 - 188.
10. Кувайскова, Ю. Е. Трендовая модель системы временных рядов [Текст] / Ю. Е. Кувайскова, Д. А. Жуков // Вестник УГТУ / Ульяновский гос. техн. ун-т. - Ульяновск. - 2015. -№ 2 (70). - С. 10 - 13.
11. Валеев, С. Г. Смешанные процессы авторегрессии и скользящего среднего для обработки временных рядов [Текст] / С. Г. Валеев, Ю. Е. Кувайскова // Вестник УГТУ / Ульяновский гос. техн. ун-т. - Ульяновск. - 2006. - № 4 (36). - С. 37 - 41.
References
1. Ukaz Prezidenta RF ot 09.05.2017 № 203 «O Strategii razvitiya informacionnogo ob-shchestva v Rossijskoj Federacii na 2017 - 2030 gody» (Decree of the Russian President of 09.05.2017 No. 203 «About the Development strategy of information society in the Russian Federation for 2017 - 2030»). ConsultantPlus.
2. Rosenberg E. N., Umansky V. I., Dzyuba Yu. V. Digital economy and digital railroad [Cifrovaya ehkonomika i cifrovaya zheleznaya doroga]. Transport Rossijskoj Federacii - Transport of the Russian Federation, 2017, no. 5 (72), pp. 45 - 50.
3. Abolmasov A. A., Lakin I. I., Baranov A. I. Prospects of predictive repair [Perspektivy pred-iktivnogo remonta]. Materialy III mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii «Perspektivy
razvitiya servisnogo obsluzhivaniya lokomotivov» (Materials of the III international scientific and practical conference «Prospects of development of service of locomotives»). - Moscow, 2018, pp. 87 - 93.
4. Gubarev P. V., Teptikov N. R., Shapshal A. S. Application of remote preliminary treatment on the traction rolling stock [Primenenie distancionnoj diagnostiki na tyagovom podvizhnom sostave]. Materialy III mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii «Perspektivy razvitiya servisnogo obsluzhivaniya lokomotivov» (Materials of the III international scientific and practical conference «Prospects of development of service of locomotives»). - Moscow, 2018, pp. 160 - 163.
5. Lakin I. K., Abolmasov A. A., Lakin I. I., Baranov A. I. Automated management of life cycle of locomotives at stage of their operation [Avtomatizirovannoe upravlenie zhiznennym ciklom lokomotivov na ehtape ih ehkspluatacii]. Materialy III mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii «Perspektivy razvitiya servisnogo obsluzhivaniya lokomotivov» (Materials of the III international scientific and practical conference «Prospects of development of service of locomotives»). - Moscow, 2018, pp. 214 - 233.
6. Mikheyev V. A., Sergeyev P. B. Operational assessment of technical condition of fuel system of the power station of locomotive [Operativnaya ocenka tekhnicheskogo sostoyaniya toplivnoj sistemy ehnergeticheskoj ustanovki teplovoza]. Izvestiya Transsiba - The journal of Transsib Railway Studies, 2016, no. 1 (25), pp. 41 - 48.
7. Mikheyev V. A., Tomilova O. S. Operational assessment of technical condition of subsystems of the diesel power station [Operativnaya ocenka tekhnicheskogo sostoyaniya podsistem dizel'noj ehnergeticheskoj ustanovki]. Materialy IVvserossijskoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem «Tekhnologicheskoe obespechenie remonta i povyshenie dinamich-eskih kachestv zheleznodorozhnogo podvizhnogo sostava» (Materials of the IV Russian scientific and technical conference with the international participation « Technological support of repair and increase in dynamic qualities of the rolling stock »). - Omsk, 2017, pp. 18 - 25.
8. Krokhin G. D. Sources of information and the reasons of its uncertainty established at preliminary treatment of condition of power stations [Istochniki informacii i prichiny ee neopredelen-nosti, vyyavlennye pri diagnostike sostoyaniya ehnergoustanovok]. Vestnik Novosibirskij universi-teta ehkonomiki i upravleniya - The journal of the Novosibirsk State Economy and Steering University, 2014, no. 1, pp. 292 - 311.
9. Kuvayskova Yu. E., Fedorova K. A. Forecasting condition of technical object on the basis of indistinct logical conclusion [Prognozirovanie sostoyanie tekhnicheskogo ob"ekta na osnove nechetkogo logicheskogo vyvoda]. Vestnik Ul'yanovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo uni-versiteta - The journal of the Ulyanovsk State Technical University, 2016, no. 1 (9), pp. 183 - 188.
10. Kuvayskova Yu. E., Zhukov D. A. Trend model of system of temporary ranks [Trendovaya model' sistemy vremennyh ryadov]. Vestnik Ul'yanovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo uni-versiteta - The journal of the Ulyanovsk State Technical University, 2015, no. 2 (70), pp. 10 - 13.
11. Valeev S. G., Kuzvayskova Yu. E.The commixed processes of autoregression and moving average for processing of temporary ranks [Smeshannye processy avtoregressii i skol'zyashchego srednego dlya obrabotki vremennyh ryadov]. Vestnik Ul'yanovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta - The journal of the Ulyanovsk State Technical University, 2006, no. 4 (36), pp. 37 - 41.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Михеев Владислав Александрович
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Mikheyev Vladislav Aleksandrovich
Omsk State Transport University (OSTU). 35, Marx av., Omsk, 644046, Russia. Ph. D. of Engineering Sciences, assistant professor of the department «Cars and carriage economy», OSTU.
Кандидат технических наук, доцент кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство», ОмГУПС.
E-mail: Micheev_V_A@mail.ru
Томилова Ольга Сергеевна
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.
E-mail: Motovilova@yandex.ru
Бородин Анатолий Васильевич
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Доктор технических наук, профессор
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
Михеев, В. А. Предиктивный ремонт тягового подвижного состава на базе бортовых микропроцессорных систем управления [Текст] / В. А. Михеев, О. С. Томилова, А. В. Бородин // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск. -№ 2(38). - С. 8 - 16.
E-mail: Micheev_V_A@mail.ru
Tomilova Olga Sergeyevna
Omsk State Transport University (OSTU). 35, Marx av., Omsk, 644046, Russia. Ph. D. of Engineering Sciences, Associate Professor of the department «Cars and carriage economy», OSTU.
E-mail: Motovilova@yandex.ru
Borodin Anatoly Vasilievich
Omsk State Transport University (OSTU). 35, Marx av., Omsk, 644046, Russia. Advanced Doctor Of Engineering Sciences, Professor
BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Mikheeev V. A., Tomilova O. S, Borodin A. V. Predictive repair of the traction rolling stock based on onboard microprocessor control systems. Journal of Transsib Railway Studies, vol. 2, no. 38, pp. 8 - 16 (In Russian).
УДК 625.03
Е. П. Капустина , Е. Г. Леоненко
Российский университет транспорта (МИИТ), г. Москва, Российская Федерация; 2Красноярский институт железнодорожного транспорта - филиал Иркутского государственного университета путей сообщения (КрИЖТ, ИрГУПС), г. Красноярск, Российская Федерация
ВЛИЯНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК И ИХ ОТКЛОНЕНИЙ НА УСТОЙЧИВОСТЬ ДВИЖЕНИЯ ПОРОЖНЕГО ПОДВИЖНОГО СОСТАВА
Аннотация. На основании анализа сходов порожнего подвижного состава на Красноярской и ВосточноСибирской железных дорогах определены технические параметры, которые оказывают существенное влияние на разгрузку колеса первой по ходу движения колесной пары. Рассмотрены конструкционные особенности вагонов, оказывающие влияние на коэффициент безопасности движения поездов. Статистическая обработка данных сходов согласно материалам служебных расследований позволила выявить ряд интересных особенностей. Одна из них - это ненормированные суммарные зазоры в скользунах по диагоналям вагона. Данный факт при движении порожнего вагона вызывает перекос кузова, что в свою очередь приводит к перераспределению нагрузок, действующих на рессорные комплекты по сторонам тележек вагона. Рассмотрено влияние параметров упругого подвешивания (высота, излом пружин) на перераспределение нагрузок, действующих на стороны тележки. Перекос кузова порожних вагонов, особенно вагонов с достаточно небольшой массой необрес-соренных частей и высоким центром тяжести, приводит к значительному уменьшению коэффициента устойчивости против вкатывания гребня колеса на головку рельса. Произведен расчет поперечных направляющих усилий, действующих в точке контакта колеса и рельса, рассмотрено также их влияние на разгрузку колеса. Установлено, что перекос кузова приводит к существенному возрастанию бокового усилия, влияющего на устойчивость движения порожнего подвижного состава.
Ключевые слова: безопасность движения поездов, вагон, сход, запас устойчивости, перекос кузова.
