CC BY
89
УДК 629.4.083
С. М. Овчаренко, В. А. Минаков, В. Р. Ведрученко
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС), г. Омск, Российская Федерация
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РЕМОНТА ДИЗЕЛЕЙ ТИПА Д49
Аннотация: износ деталей цилиндропоршневой группы и кривошипно-шатунного механизма является одной из основных причин постановки дизеля в ремонт. Своевременное обнаружение возникновения интенсивного износа позволяет предупредить негативные последствия, своевременно выполнить ремонт, исключить вероятность непланового выхода локомотива из эксплуатации. В результате исследования интенсивности накопления продуктов изноа в моторном масле разработана математическая модель, которая реализуется с применением аппарата искусственных нейронных сетей. Применение данной модели позволяет проводить оперативную оценку технического состояния деталей дизеля безразборным способо и усовершенствовать технологический процесс ремонта дизелей типа Д49.
Ключевые слова: дизель, техническое диагностирование, технология ремонта, цилиндровая втулка, локомотив, качество ремонта, искусственная нейронная сеть.
Sergey M. Ovcharenko, Vitaliy A. Minakov, Victor R. Vedruchenko
Omsk State Transport University (OSTU), Omsk, Russian Federation
IMPROVING THE TECHNOLOGICAL PROCESS OF REPAIR OF DIESELS TYPE D49
Annotation: Wearing parts of the cylinder-piston group and crank mechanism is one of the main reasons for putting a diesel engine into repair. Timely detection of the occurrence of intense wear allows you to prevent negative consequences, make timely repairs, eliminate the likelihood of unplanned exit of the locomotive from service. As a result of the study of the intensity of accumulation of wear products in engine oil, a mathematical model has been developed, which is implemented with the use of an artificial neural network apparatus. Its use allows to carry out an operational assessment of the technical condition of diesel engine parts in an in-dividing way and to improve the technological process of repairing diesel engines of the D49 type
Keywords: diesel, technical diagnostics, repair technology, cylinder liner, locomotive, quality of repair, artificial neural network.
Тенденции развития российской экономики ставят перед холдингом ОАО «РЖД» задачи, решение которых должно внести положительный вклад в ускорение социально-экономического развития Российской Федерации. Для обеспечения устойчивого развития необходимо достижение целей, поставленных государством перед транспортным комплексом, одной из которых является повышение уровня безопасности транспортной системы. Рыночные отношения актуализируют задачи развития службы сервиса железнодорожного транспорта, повышения эффективности ее работы, снижения трудоемкости производимых работ и повышения качества технического обслуживания (ТО) и ремонта [1].
Наименее надежным узлом тепловоза на протяжении всего периода эксплуатации является дизель. Около 40 % неисправностей связано с неисправным техническим состоянием узлов и деталей дизеля, из которых каждая вторая относится к цилиндропоршневой (ЦПГ) группе и кривошипно-шатунному механизму (КШМ). Объясняется это тем, что детали ЦПГ и КШМ работают при больших динамических и температурных нагрузках [2]. Надежность их работы зависит и от внешних факторов - качества работы систем смазки, систем охлаждения и т. д.
Основными неисправностями деталей ЦПГ и КШМ дизеля являются разрушение и про-ворот вкладышей, выкрашивание баббитовой заливки, трещины гильз и рубашек охлажде-
ния, задиры и износ цилиндровых гильз, излом и износ поршневых колец. В большинстве случаев причиной неисправностей становится повышенный износ деталей [3, 4].
В настоящее время предлагаются различные методы оценки технического состояния деталей дизеля как при разборе узлов, так и безразборные, основанные на таких диагностических параметрах, как расход масла на угар, изменение расхода масла относительно времени работы двигателя, величина давления масла в системе, параметры теплового поля и др. Данные методы представляют собой комплексную оценку технического состояния деталей дизеля, тогда как в процессе эксплуатации может происходить повышенный износ отдельной группы деталей.
Наиболее применимым методом оценки технического состояния двигателя внутреннего сгорания без его разборки является контроль текущих значений концентрации продуктов износа. В процессе работы дизеля в моторном масле формируется концентрация частичек металла, поступающих с различных трущихся (контактирующих) деталей ЦПГ и КШМ дизеля, что делает моторное масло ценнейшим носителем информации о техническом состоянии дизеля.
В настоящее время оценка технического состояния деталей дизеля по результатам спектрального анализа моторного масла определена ГОСТ 20759-90 «Дизели тепловозов. Техническое диагностирование и прогнозирование остаточного ресурса методом спектрального анализа масла», которая основана на реализации вероятностного алгоритма с установленными пороговыми значениями диагностического коэффициента. К сожалению, на практике вероятностная диагностическая модель сейчас не реализуется.
Для тепловозных дизелей применяют моторные (дизельные) масла марок М-14Г2ЦС и М-14Г2 по ГОСТ 12337-84, М-14Д2У ТУ 38.301-41-181-2002 и М-14Д2СЕ ТУ 0253-00756194358-2002, М-14ДР ТУ38.401-1063-97, М-14ДШ ТУ 38.401-58-179-97. В процессе эксплуатации тепловоза осуществляется контроль за физико-химическими параметрами моторного масла при периодических отборах проб. Пробы масла в химико-технических лабораториях анализируют на вязкость, температуру вспышки, водородный показатель, щелочное число, диспергирующую способность, массовую долю воды и загрязненность (фотометрическим методом) [5]. В случае подозрения на разжижение топливом, обводнение масла или некачественную работу деталей КШМ и ЦПГ дизеля в процессе эксплуатации пробу отбирают немедленно. Кроме физико-химического анализа проба масла подвергается и спектральному анализу на содержание продуктов износа.
В настоящее время алгоритм оценки состояния дизеля основывается на сравнении концентрации с ее пороговыми значениями. Метод реализуется по результатам сравнения концентрации химических элементов по ГОСТ 20759-90 [6] с граничными значениями, приведенными в таблице 1.
В числителе (К1) - концентрация, соответствующая первому предельному значению, в знаменателе (К2) - второму. При содержании элемента К < К1 состояние дизеля оценивается как нормальное. При содержании элемента К > К1, но К < К2 состояние дизеля оценивается как неудовлетворительное, а при содержании элемента К > К2 - как аварийное.
При оценке неудовлетворительного состояния дизеля проводят поиск неисправности с выводом локомотива из эксплуатации. В случае определения аварийного состояния дизель выводят из эксплуатации и производят его разбор.
Такой подход имеет ряд существенных недостатков, так как в процессе эксплуатации объем моторного масла в системе подвержен существенным изменениям вплоть до полной замены.
Решение задачи снижения затрат на поддержание технического состояния тепловозного дизеля за счет совершенствования технологического процесса ремонта возможно на основе оперативного получения информации о текущем техническом состоянии деталей дизеля.
Таблица 1 - Граничные значения концентрации химических элементов
Оксид эле- Тип дизеля и серия тепловоза
мента, г/т 2Д100, 10Д100 11Д45 14Д40 5Д49 Д50 6310Д
Железо Медь Свинец Алюминий Олово Хром Кремний 50/100 25/70 25/100 20/30 5/10 10/15 10/20 50/100 35/70 15/25 20/30 5/10 10/15 10/20 50/100 50/100 25/100 15/10 5/10 5/10 10/20 65/100 50/100 15/20 20/30 5/10 10/15 10/20 100/200 40/60 40/100 25/50 5/10 10/20 100/200 20/40 40/100 25/50 5/10 10/20
Для оперативности решения задачи по оценке технического состояния деталей ЦПГ и КШМ на основании результатов контроля текущих значений концентрации продуктов износа в моторном масле разработано программное обеспечение (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018616128, 03.04.2018/23.09.2018. Оценка износа Д49. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Омский государственный университет путей сообщения»), позволяющее реализовать решение задачи диагностирования тепловозных дизелей типа Д49 непосредственно в локомотивном депо (рисунок 1). Программное обеспечение разработано на высокоуровневом объектно-ориентированном языке программирования Python 3.6.
Рисунок 1 - Программное обеспечение по оценке технического состояния деталей ЦПГ и КШМ
Диагностическая модель, как уже упоминалось ранее, основана на применении математического аппарата искусственных нейронных сетей. Вычисления основаны на расчете выходного значения искусственной нейронной сети (ИНС) для каждого выходного нейрона и производятся в соответствии с выражением [1, 2]:
п í п \\
У = f
у 111 J
X (w • f I (W • )
V i=1 V i=1 J J
(1)
где ж , ж - весовые коэффициенты первого и второго слоев нейронной сети соответственно;
х1 - значение входного параметра, соответствующего показателю /-го химического элемента;
/ - функция активации скрытого и выходного слоев нейронной сети,
ИЗВЕСТИЯ Транссиба
^ , а > 0, X <+», (2)
1+е
где а - коэффициент наклона функции.
В качестве исходных данных для обучения ИНС используются текущие значения концентрации контролируемых элементов в моторном масле, наработка дизеля, количество и объем смен и доливов моторного масла.
Технология производства ремонтных работ проводится согласно технолого-нормировочной карте по ремонту дизелей (Руководство по техническому обслуживанию и текущему ремонту тепловозов ТЭ116) на основании Положения о системе технического обслуживания и ремонта локомотивов ОАО «РЖД», утвержденного распоряжением ОАО «РЖД» от 17.01.2005 № 3р. Данный вид работ проводится в соответствии с технологической картой ремонта втулки цилиндра дизеля типа Д49. Предложения по совершенствованию существующей технологии процесса ремонта цилиндровых втулок заключаются в исключении некоторых технологических операций процесса ремонта (рисунок 2) в случае идентификации наличия износа цилиндровых втулок.
Ознакомиться с замечаниями в журнале формы ТУ-152 Обратить внимание на наличие замечаний по работе систем тепловоза и наличие отметок об их устранении
1 г
Выполнить подготовительные операции для взятия пробы масла
Пробу масла отбирать из трубопровода на выходе из дизеля. Перед взятием пробы слить 0,5 л масла, а затем отобрать 0,5 л масла в чистую сухую посуду и плотно закрыть
1_
Результаты анализа масла внести в программное обеспечение «Оценка износа Д49 (свид. № 2018616128)», по результатам оценки технического состояния выполнить замену идентифицированной детали при постановке локомотива на неплановое обслуживание
_Т_
Разборка втулки:
- снять уплотнительные кольца и спрессовать рубашку со втулки; -снять уплотнительные кольца;
- выпрессовать втулки перетока воды;
- вывернуть из втулки шпильки крепления к крышке. Выполнить замену втулки
Взять пробу масла
Управляющие воздействия
Рисунок 2 - Алгоритм технологических операций
Совершенствование технологии процесса ремонта цилиндровых втулок заключается в изменении процесса ремонта путем исключения операций по контролю, замеру и очистке контролируемой втулки (рисунок 3) в случае идентификации интенсивного износа цилиндровых втулок по результатам спектрального анализа моторного масла.
Разборка втулки:
Ремонт втулки:
Сборка втулки:
Снять уплотнительные кольца и спрессовать рубашку со втулки; вывернуть из втулки шпильки крепления к крышке
Выпрессовку производить на специальном приспособлении
Очистить от нагара втулки ц линдров,
промыть ди зельным топливом , осмотреть
t
Обмерить вту лки по внутреннем у диаметру и
жным опорным 1Ю5
Замена цилиндровой втулки
Произвести контроль по внутреннему диаметру на наличие уступа от износа в районе остановки эвого компрессионного коль
Произвест и зачистку - пр оизводить
перёк оси втул!
Очистить наружную поверхность втулки и внутреннюю поверхность рубашки от отложений и промыть в дизельном топливе
Установить на рубашку новые резиновые кольца
Смазать клеем сопрягаемые поверхности рубашки, втулки и уплотнительные кольца
Надеть прокладку на втулку, смазать клеем поверхность и прокладку и •<запрессовать втулку цилиндра
Напрессовать рубашку на втулку
Подобрать втулки перетока воды с обеспечением натяга
Рисунок 3 - Алгоритм совершенствования технологии ремонта дизеля
Совершенствование технологии процесса ремонта и обслуживания позволяет своевременно определить неисправности, возникающие с преждевременным износом, неудовлетворительным состоянием деталей, и способствует снижению вероятности повреждения других деталей (в случае абразивного износа) и повышению качества ремонта дизеля в эксплуатации.
Список литературы
1. Карикян, А. В. Повышать надежность парка локомотивов [Текст] / А. В. Карикян // Локомотив. - 2006. - № 7. - С. 2, 3.
2. Киселев, В. И. Техническое обслуживание и ремонт локомотивов: Учебник [Текст] / В. И. Киселев. - М.: УМЦ ЖДТ, 2007. - 558 с.
3. Овчаренко, С. М. Моделирование процесса накопления продуктов износа в моторном масле тепловозного дизеля Д49 [Текст] / С. М. Овчаренко, В. А. Минаков // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск. - 2014. - № 3(19). - С. 31 - 36.
4. Овчаренко, С. М. Повышение эффективности системы диагностирования тепловозов: дис... докт. техн. наук. [Текст] - Омск, 2007. - 368 с.
5. Курманова, Л. С. Оптимизация системы смазки дизельных двигателей [Текст] / Л. С. Курманова, А. В. Муратов, С. А. Петухов // Железнодорожный транспорт / Российские железные дороги. - М. - 2018. - № 5. - С. 67 - 69.
I
6 ИЗВЕСТИЯ Транссиба N22!3q81
6. Дизели тепловозов. Техническое диагностирование и прогнозирование остаточного ресурса методом спектрального анализа масла. Общие правила. ГОСТ 20759-90 [Текст]. М.: Изд-во стандартов, 1991. - 26 с.
7. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс [Текст] / С. Хайкин. - М.: Вильямс, 2006. -1104 с.
8. Галушкин, А. И. Нейронные сети: основы теории [Текст] / А. И. Галушкин. -М.: Горячая линия-Телеком, 2010. - 496 с.
9. Малоземов, Н. А. Исследование износа деталей поршневой группы тепловозов в эксплуатации [Текст] / Н. А. Малоземов, А. П. Тихонов // Износ деталей тепловозных двигателей: Сб. науч. тр./ Ростовский ин-т инж. ж.-д. трансп. - Ростов-на-Дону, 1961. - С. 14 - 18.
10. Федорко, П. П. Контроль состояния поршневых колец дизеля во время работы [Текст] / П. П. Федорко, В. В. Филиппов // Сб. науч. тр. / ЦНИИМФ. - М., 1976. - С. 18 - 22.
References
1. Karikyan A. V. To improve the reliability of the locomotive fleet [Povyshaf nadezhnosf parka lokomotivov]. Lokomotiv. - The Locomotive, 2006, no. 7, pp. 2, 3.
2. Kiselev V. I. Tehnicheskoe obsluzhivanie i remont lokomotivov (Maintenance and repair of locomotives: a textbook). Moscow: UMTS ZHDT, 2007, 558 p.
3. Ovcharenko S. M., Minakov V. A. Simulation of the process of accumulation of wear in the engine diesel oil D49 [Modelirovanie processa nakoplenija produktov iznosa v motornom masle teplovoznogo dizelja D49]. Izvestiia Transsiba - The journal of Transsib Railway Studies, 2014, no. 3 (19), pp. 31 - 36.
4. Ovcharenko S. M. Povyshenie jeffektivnosti sistemy diagnostiki teplovozov (Improving the efficiency of the locomotive diagnostic system). Doctor's thesis, Omsk, OSTU, 2007, 368 p.
5. Kurmanova L. S., Muratov A. V., Petukhov S. A. Optimization of the lubrication system of diesel engines [Optimizacija sistemy smazki dizel'nyh dvigatelej]. Zheleznodorozhny^j transport -Railway Transport, 2018, no. 5, pp. 67 - 69.
6. Shum. Dizeli teplovozov. Technicheskoe diagnostirovanie i prognozirovanie ostatochnogo resursa metodom spectralnogo analiza motornogo masla. Obshchie pravila, GOST 20759-90 (Noise. Diesel locomotive engines. Technical diagnostics and forecast of service life by means of oil spectral analysis. General requirements, State Standart 20759-90). Moscow, Standarty, 1990, 26 p.
7. Haikin, S. Nejronnye seti: polnyj kurs (Neural networks: full course). Moscow: Williams, 2006, 1104 p.
8. Galushkin A. I. Nejronnye seti: osnovy teorii (Neural network: basic theory). Moscow: Gor-jachaja linija-Telekom, 2010, 496 p.
9. Malozemov N. A., Tikhonov A. P. Study of the wear of piston group parts of diesel locomotives in operation [Issledovanie iznosa detalej porshnevoj gruppy teplovozov v jekspluatacii]. Tezisy dokladov Mezhdunarodnoi konferentsii «Wear parts for diesel engine » (Abstracts of the Int. conference « Wear parts for diesel engine»). Rostov-on-Don, 1961, pp. 14 - 18.
10. Fedorko P. P., Filippov V. V. Condition monitoring of piston rings of a diesel engine during operation [Kontrol sostojanija porshnevyh kolec dizelja vo vremja raboty]. Proc. scientific. Tr. CNIIMF. Moscow, 1976, pp. 18 - 22.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Овчаренко Сергей Михайлович
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Локомотивы», ОмГУПС.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Ovcharenko Sergey Michailovich
Omsk State Transport University (OSTU). 35, Marx st., Omsk, 644046, the Russian Federation. Advanced Doctor of Engineering Sciences, Docent, Head of the department « Locomotives», OSTU.
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: [email protected]
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: [email protected]
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: [email protected]
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: [email protected]
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-
