CC BY
17Список литературы:
1. Ефанов Д.В., Осадчий Г.В. Концепция современных систем управления на основе информационных технологий // Автоматика, связь, информатика. - 2018. -№5. - С. 20-23.
2. Efanov D., Osadchy G., Sedykh D., Pristensky D., Barch D. Monitoring System of Vibration Impacts on the Structure of Overhead Catenary of High-Speed Railway Lines // Proceedings of 14th IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS'2016), Yerevan, Armenia, October 14-17, 2016, pp. 201-208, doi: 10.1109/EWDTS.2016.7807691.
3. Ефанов Д.В.Перспективы управления движением поездов с использованием энергоэффективных технологий и распределенных вычислительных ресурсов // Проблемы безопасности на транспорте: материалы IX международной научно-практической конференции: в 2 ч., Ч. 1 / Министерство транспорта и коммуникаций Республики Беларусь, Белорусская ж.д., Белорусский государственный университет транспорта; под общей редакцией Ю. И. Кулаженко. - Гомель: БелГУТ, 2019. - С. 227-228. - ISBN 978-985-554-878-3 (ч. 1).
4. Молодцов В.П., Иванов А.А. Системы диспетчерского контроля и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики. - СПб.: Петербургский гос. ун-т путей сообщения, 2010, 140 с.
5. Ефанов Д.В. Функциональный контроль и мониторинг устройств железнодорожной автоматики и телемеханики. - СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС, 2016, 171 с.
6. Heidmann L. Smart Point Machines: Paving the Way for Predictive Maintenance // Signal+Draht, 2018 (110), issue 9, pp. 70-75.
7. Автономные беспроводные измерительные устройства. - SchneiderElectric, MKP- BRC-ACCUTECh-13, 2013, 6, 12 c.
8. Efanov D., Pristensky D., Osadchy G., Razvitnov I., Sedykh D., Skurlov P. New Technology in Sphere of Diagnostic Information Transfer within Monitoring System of Transportation and Industry // Proceedings of 15th IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS'2017), Novi Sad, Serbia, September 29 - October 2, 2017, pp. 231236, doi: 10.1109/EWDTS.2017.8110152.
9. Иванов А.А., Легоньков А.К., Молодцов В.П. Передача данных с устройств оборудования переезда аппаратурой АПК-ДК при отсутствии физической линии и круглосуточного дежурства // Автоматика на транспорте. - 2016. - Том 2. - №1. - С. 65-80.
СИСТЕМА НЕПРЕРЫВНОГО МОНИТОРИНГА УСТРОЙСТВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ АВТОМАТИКИ НА ОСНОВЕ ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ КОНТРОЛЛЕРОВ
Ефанов Дмитрий Викторович
Д-р техн. наук, профессор кафедры «Автоматика, телемеханика и связь на железнодорожном транспорте» Российского университета транспорта,
Москва, РФ Абдуллаев Руслан Борисович Аспирант кафедры «Автоматика и телемеханика на железных дорогах» Петербургскогогосударственногоуниверситетапутейсообщения
ИмператораАлександра!, Санкт-Петербург, РФ
SYSTEM OF CONTINUOUS MONITORING OF RAILWAY AUTOMATION DEVICES ON THE BASIS PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLERS
Dmitrii Efanov
DSc, Professor of «Automation, Remote Control and Communications on Railway Transport»Department Russian University of Transport
Moscow, Russia Ruslan Abdullaev
Postgraduateof «Automation and Remote Control on Railways» Department Emperor Alexander I Petersburg State Transport University
St. Petersburg, Russia
АННОТАЦИЯ
Приведены принципы получения, обработки и предоставления конечному пользователю диагностических данных при существующих системах непрерывного мониторинга. Отмечено, что большинство классических систем непрерывного мониторинга отличаются между собой в основном числом диагностируемых объектов и набором измеряемых параметров. Приведены недостатки эксплуатируемых систем мониторинга на железных дорогах России и особо отмечена их высокая стоимость. Следовательно, авторы предлагают использовать иные подходы при построении более эффективных систем мониторинга, а в частности, использование более доступных на рынке недорогих программируемых логических контроллеров вместо предлагаемых фирмой-изготовителем систем мониторинга дорогих объектных контроллеров и получение более обширных диагностических показателей об объекте, например, вибрационные воздействия от подвижных единиц, механическую напряженность объектов, усилия перемещения объектов, отклонения от проектных осей, метеобстановку и т.д. Для этого приводятся принципы реализации (ход действий по построению) предлагаемой ресурсосберегающей системы непрерывного мониторинга.
ABSTRACT
The principles of obtaining, processing and providing end-user diagnostic data with existing continuous monitoring systems are given. It is noted that most of the classic continuous monitoring systems differ mainly among themselves by the number of diagnosed objects and the set of measured parameters. The shortcomings of the operating monitoring systems on the railways of Russia are given and their high cost is especially noted.Consequently, the authors propose using different approaches in constructing more effective monitoring systems. In particular, the use of more affordable low-cost programmable logic controllers on the market instead of the monitoring systems of expensive object controllers offered by the manufacturer. Obtaining more extensive diagnostic indicators about the object, for example, vibration effects from moving units, mechanical stress of objects, efforts to move objects, deviations from design axes, meteorological conditions, etc.For this, the principles of implementation (the course of actions to build) of the proposed resource-saving continuous monitoring system are given.
Ключевые слова: техническое диагностирование, непрерывный мониторинг, программируемые логические контроллеры, ресурсосберегающая система.
Key words: technical diagnostics, continuous monitoring, programmable logic controllers, resource-saving system.
Одним из эффективных средств обеспечения контроля состояния технических объектов как на транспорте и в промышленности, так и в строительной отрасли является использование систем непрерывного мониторинга [1 - 4]. Такие системы
строятся по классической трехуровневой архитектуре, включающей в себя уровень периферийных объектов, уровень связи и уровень централизации и обработки данных [5]. Периферийный уровень образуется устройствами получения первичных диагностических данных (диагностические приборы и датчики физических величин). Уровень связи - это выделенные кабельные (и реже беспроводные) диагностические цепи, служащие трактом для потоков, полученных на периферийном уровне данных. Уровень централизации - это уровень концентрации данных, их обработки и вывода конечному пользователю.
Если взглянуть концептуально на все системы мониторинга во всех областях, то их отличия заключаются только в идеологиях обработки данных и передачи потоков информации. В большей степени систему мониторинга определяет набор диагностических параметров и устройств, которыеохвачены системой мониторинга, а сами методы сбора данных, их трансляции и анализа - идентичны. В этой связи прозрачным становится и то, что для синтеза системы мониторинга достаточно построить математическую модель объекта диагностирования, задаться ограничениями по сетям передачи данных и средствам энергоснабжения, а также определить множество выявляемых системой мониторинга диагностических ситуаций (штатных и нештатных). Затем выделить те диагностические параметры, которые позволяют получить требуемое множество диагностических ситуаций, и выбрать способ их получения.
В современной сфере железнодорожного транспорта весьма развиты системы мониторинга железнодорожной автоматики [5 - 8]. Причиной тому является простота их построения и использование преимущественно электрических параметров, получаемых при подключении измерительных контроллеров к постовым цепям (к периферийным объектам подключают приборы только на сигнальных точках автоблокировки и в релейных шкафах переездов). Например, средствами систем мониторинга устройств автоматики охвачено более половины всей сети железных дорог России. В число средств мониторинга входят и средства диспетчерского контроля устройств железнодорожной автоматики. Известно некоторое количество производителей систем мониторинга устройств железнодорожной автоматики в России [5]. Они производят системы «под ключ»: от измерительного оборудования до уникальных средств концентрации и обработки диагностических данных.
Годы эксплуатации систем мониторинга устройств железнодорожной автоматики в России подтвердили эффективность их применения, однако и открыли ряд их недостатков, которые можно описать единой «формулой»: несоответствие стоимости и качества мониторинга. Дорогостоящие системы, прежде всего, из-за собственных измерительных контроллеров [9]и уникального программного обеспечения, дают не более 5% полезной информации [10]. Для совершенствования систем мониторинга устройств железнодорожной автоматики не достаточно контролировать только постовые цепи и ограниченное множество дискретных параметров с удаленных объектов. Анализ показывает, что для качественного мониторинга, постановки диагноза и прогноза требуется получать данные не только о токах и напряжениях на входах и выходах объектов диагностирования, но и ряд таких параметров, как вибрационные воздействия от подвижных единиц, механическую напряженность объектов, усилия перемещения объектов, отклонения от проектных осей, метеобстановку и т.д.[11]. Кроме того, все множество объектов железнодорожной автоматики должно быть разбито на типовые модели объектов, обладающие собственными (уникальными) параметрами и собственными программными моделями анализа. И так для каждой станции и каждого перегона с
учетом конкретных физических параметров, исторических данных о том, когда были внедрены объекты, когда проводилось их обслуживание и т.д. Всего того, что просто необходимо для решения задач диагностирования и прогнозирования.
Авторами данной работы предлагается не использовать дорогостоящие измерительные контроллеры, производимые и поддерживаемые (что еще более важно!) конкретным производителем-монополистом, а в качестве замены применять программируемые логические контроллеры (ПЛК), имеющие многомиллионные тиражи и производимые для всех отраслей промышленности и транспорта (например, известные на рынке Европейского Союза ПЛК, разработки 8сЬпе1ёегЕ1есШс, или известные на отечественномрынке ПЛК Fastwel), а также датчики физических величин, коих существует громадное множество по всему миру. Таким образом, процесс создания системы мониторинга может быть описан следующей последовательностью действий:
1. Для выбранного объекта мониторинга составляется конечное множество математических моделей конкретных объектов диагностирования (в случае с объектами железнодорожной автоматики это преимущественно железнодорожные стрелки, светофоры, рельсовые цепи, переездная автоматика в различных конфигурациях).
2. Каждая модель объектов диагностирования преобразуется в диагностическую модель и выделяются ключевые диагностические параметры.
3. Выбирается множество датчиков физических величин и места съема диагностических данных (преимущественно, непосредственное подключение к периферийному объекту).
4. Выбирается место расположения ПЛК ввода/вывода данных и необходимое количество каналов ввода/вывода.
5. Организуется выделенный тракт передачи диагностических данных на сервер центральной обработки (он может располагаться на постах электрических централизаций, а также, в перспективе, быть виртуальным и реализовываться в виде облачного хранилища).
6. Диагностические модели описываются в виде программных моделей, функционирующих в режиме реального времени, в программном обеспечении системы мониторинга.
На этапе эксплуатации систем мониторинга на ПЛК выбирается срок этапа приработки, необходимого для самоорганизации и самонастройки диагностических моделей под конкретные условия функционирования. Они же учатся различать те или иные диагностические события. Затем система некоторое время эксплуатируется с экспертнойпостоценкой событий (зафиксированных, но не распознанных). А далее - в штатном режиме.
Следует отметить преимущества предлагаемого подхода к построению систем мониторинга:
- нет зависимости от конкретного производителя измерительного оборудования, все составляющие легко заменяемы и выбираются на рынке продукции с многомиллионными тиражами;
- каждый объект диагностирования является уникальным и возможна интеллектуальная обработка данных с постановкой диагноза и прогноза с потенциально наращиваемой достоверностью идентификации, а ложно фиксируемые события гораздо проще отсеиваются;
- возможно простое расширение системы мониторинга за счет добавления измерительных датчиков и соответствующего числа ПЛК и организация
мониторинга не только средств железнодорожной автоматики, но и всей железнодорожной инфраструктурой в целом.
Из недостатков отметим необходимость проработки метрологических составляющих поверки трактов передачи данных и измерительных каналов. Эта проблема, однако, решается не столь сложно.
В заключение отметим, что производство как ПЛК, так и датчиков может быть легко локализовано, а системы мониторинга - стать средствами широкого и эффективного использования для поддержания высокими показателей надежности протекающих в системах управления технологических процессов.
Список литературы:
1. Молодцов В.П., Иванов А.А. Системы диспетчерского контроля и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики. - СПб.: Петербургский гос. ун-т путей сообщения, 2010, 140 с.
2. Kreinbucher J. Statement: Intelligent Field Elements - Predictive Maintenance // Signal+Draht, 2018 (110), issue 7+8, p. 3.
3. Belyi A., Osadchy G., Dolinskiy K. Practical Recommendations for Controlling of Angular Displacements of High-Rise and Large Span Elements of Civil Structures // Proceedings of 16th IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS'2018), Kazan, Russia, September 14-17, 2018, pp. 176-183, doi: 10.1109/EWDTS.2018.8524743.
4. Белый А.А., Белов А.А., Осадчий Г.В., Долинский К.Ю., Осетинский О.В. Автоматизация процесса управления техническим состоянием искусственных сооружений Санкт-Петербурга за счет применения средств инструментального мониторинга // Автоматика на транспорте. - 2018. - Том 4. - №3. - С. 380-406.
5. Ефанов Д.В. Функциональный контроль и мониторинг устройств железнодорожной автоматики и телемеханики. - СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС, 2016, 171 с.
6. Heidmann L. Smart Point Machines: Paving the Way for Predictive Maintenance // Signal+Draht, 2018 (110), issue 9, pp. 70-75.
7. Wernet M., Brunokowski M., Witt P., Meiwald T. Digital Tools for Relay Interlocking Diagnostics and Condition Assessment // Signal+Draht, 2019 (111), issue 11, pp. 39-45.
8. Efanov D.V. New Architecture of Monitoring Systems of Train Traffic Control Devices at Wayside Stations // Proceedings of 16th IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS'2018), Kazan, Russia, September 14-17, 2018, pp. 276-280, doi: 10.1109/EWDTS.2018.8524788.
9. Иванов А.А., Легоньков А.К., Молодцов В.П. Новые приборы регистрации параметров устройств железнодорожной автоматики в системе АПК-ДК (СТДМ) // Автоматика на транспорте. - 2015. - Том 1. - №3. - С. 282-297.
10. Ефанов Д.В., Хорошев В.В. Принципы совершенствования информационного обеспечения систем технического диагностирования и непрерывного мониторинга // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2019. - Т. 13. - №5. - С. 41-48. - DOI: 10.24411/2072-8735-2018-10270.
11. Ефанов Д.В. Интеллектуальный транспорт: Интеграция систем мониторинга и управления // Автоматика, связь, информатика. - 2019. - №7. - С. 40-41.
