CC BY
12
УДК 004.032.26: УДК 621.332
11 2 А. С. Голубков , Г. Р. Ермачков , А. Н. Митрофанов
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС), г. Омск, Российская Федерация;
2Самарский государственный университет путей сообщения (СамГУПС), г. Самара, Российская Федерация
УВЕЛИЧЕНИЕ РЕСУРСА ТОКОСЪЕМНЫХ УСТРОЙСТВ ЗА СЧЕТ ВЫБОРА РАЦИОНАЛЬНЫХ СОЧЕТАНИЙ УЧАСТКОВОЙ СКОРОСТИ ЭЛЕКТРОПОДВИЖНОГО СОСТАВА И ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМЫ ТОКОСЪЕМА
Аннотация. Предложен способ выбора рациональных сочетаний скорости электроподвижного состава по условиям максимального пробега при заданном износе контактах вставок токоприемника и регулировки подвески контактной сети действующих и проектируемых участков электроснабжения. Рассмотрен принцип работы и функциональные возможности программного обеспечения для ЭВМ «Программа для моделирования контактного нажатия с помощью нелинейной авторегрессионной нейронной сети с экзогенными входами».
Ключевые слова: контактная сеть, токоприемник, износ, нейронная сеть, контактное нажатие, прогнозирование.
1 1 2 Anton S. Golubkov , Gleb R. Ermachkov , Alexander N. Mitrofanov
*Omsk State Transport University (OSTU), Omsk, the Russian Federation, 2Samara State Transport University (SSTU), Samara, the Russian Federation
INCREASE OF THE RESOURCE OF CURRENT COLLECTORS BY THE MEANS OF CHOICE RATIONAL COMBINATIONS OF THE SECTIONAL SPEED OF ELECTRICAL TRAINS AND PARAMETERS OF THE CURRENT COLLECTION SYSTEM
Annotation. Proposed method for choice rational combinations of the sectional speed of an electric rolling stock under the terms of the maximum mileage with preset wear of current collector stripes and the adjustment of the catenary of existing and projected sections ofpower supply. The principle of operation and functionality of computer software "Program for the simulation of contact force using a nonlinear autoregressive neural network with exogenous inputs " is considered.
Keywords: catenary, current collector, wear, neural network, contact pressure, prediction.
Каждый год разрабатываются новые методы и технологии для повышения скоростей движения электроподвижного состава (ЭПС). С увеличением скорости процесс передачи электрической энергии ухудшается, растет износ контактных элементов токоприемника и подвески контактной сети (ПКС), увеличивается вероятность повреждения элементов, участвующих в этом процессе. Дефекты, возникающие при взаимодействии токоприемника с ПКС, могут привести к возникновению дуги и в конечном итоге к разрыву контактного провода. Несмотря на незначительное количество случаев выхода из строя по сравнению с количеством поездов в обращении каждый инцидент наносит огромный ущерб железной дороге и может быть связан с человеческими жизнями. В связи с этим моделирование взаимодействия пары «Токоприемник - ПКС» с целью выявления предполагаемых мест дефекта и прогнозирования износа контактных элементов является актуальной задачей.
Во многих научных центрах и исследовательских подразделениях ведущих железнодорожных организаций ведутся исследования, направленные на повышение эффективности передачи электрической энергии в скользящем контакте, определение оптимальных участковых скоростей и расчет износа контактных элементов [1 - 9].
2 ИЗВЕСТИЯ Трансе|Ща |№24!f
Задачей исследования является увеличение ресурса токосъемных устройств за счет выбора рациональных сочетаний участковой скорости ЭПС и параметров системы токосъема.
Наиболее информативным фактором, характеризующим процесс взаимодействия пары «Токоприемник - ПКС», является мгновенное значение контактного нажатия токоприемника на контактный провод (Ркт). Массив данных Ркт позволяет провести анализ эффективности
регулировки ПКС, рассчитать износ контактных элементов токоприемника, определить оптимальное среднее контактное нажатие и оптимальную скорость движения ЭПС.
Для решения поставленной задачи разработано программное обеспечение для ЭВМ «Программа для моделирования контактного нажатия с помощью нелинейной авторегрессионной нейронной сети с экзогенными входами» (ПО).
ПО позволяет моделировать процесс взаимодействия токоприемника с контактным проводом, рассчитывая Ркт. Основой данного ПО являются алгоритмы искусственных нейронных сетей (ИНС) для моделирования процесса с наименьшим числом необоснованных допущений. Данный факт позволяет упростить модель, не снижая ее эффективности, что позволяет использовать меньше вычислительных ресурсов в отличие от других способов [3 - 6]. Наличие обратной связи позволяет учитывать предысторию состояния динамического объекта.
Для моделирования контактного нажатия ИНС использует в расчетах только ту информацию, которая подается на ее вход. От полноты подаваемой информации зависит точность результата выполненной работы. Установлено [7, 8], что на исследуемый процесс влияют следующие факторы:
- зигзаг контактного провода (2);
- расположение контактных проводов в вертикальной плоскости без контактного нажатия (К);
- эластичность контактного провода (п);
- скорость движения ЭПС (и).
Данные об изменении указанных величин подаются на внешние входы ИНС. После выбора входных параметров архитектура сети настраивается, обучается и тестируется по критерию наименьшей ошибки [9].
На начальном этапе работы ПО производится обучение ИНС по выбранной архитектуре с использованием файла, содержащего 40 000 отсчетов экспериментальных данных. Файл для обучения содержит следующие данные: z, Кп, п, и и Ркт. Параметры обучения определяются в соответствии с описанной методикой [9]. Выходной вектор с данными о Ркт, полученными на модели, генерируется длиной соответствующей количеству столбцов входной матрицы за вычетом длин линий задержек. После обучения и сохранения настроенной конфигурации ИНС может использоваться для моделирования Ркт на тестовом участке. Для этого необходимо загрузить входную матрицу данных участка в виде файла, содержащего z, Кп, П и и.
Ошибка моделирования г^ рассчитывается по формуле:
£I ~ (Р - Ркт(мод)I ), (1)
где / - номер отсчета;
Ркт(мод) 1 - модельное мгновенное значение контактного нажатия токоприемника на контактный провод.
Для оценки достоверности модельных данных использованы экспериментальные данные, полученные в ходе испытаний системы токосъема на скоростном испытательном участке Белореченск - Майкоп (2012 г.) (рисунок 1).
■Щ^Н ИЗВЕСТИЯ Транссиб а 3
Средняя относительная ошибка моделирования (А) рассчитывается по формуле:
1 п
А = 1
п /=1
Р
кт(мод)/
100 %,
где п - количество отсчетов.
Полученная архитектура ИНС демонстрирует среднюю относительную ошибку менее 5 % на тестовом участке (рисунок 2).
Рисунок 1 - Сравнение показателей экспериментальных и модельных Рк
% 15
-20 -23
О 45 97 1-1-6 194 243 291 340 333 437 436 534 533 631 630 м
-►
Расстояние
Рисунок 2 - Мгновенные значения ошибки моделирования при использовании КАИХ-сети
Для проверки качества моделирования строится гистограмма распределения модельных и экспериментальных Ркт по вероятности попадания значений в пределах границ интервалов (рисунок 3). Оптимальное число интервалов (кк) для гистограммы распределения, рассчитанное по формуле Старджесса [10], составляет 10.
Несмотря на наличие расхождений между экспериментальными и модельными Ркт на основании полученной гистограммы и рассчитанной ошибки моделирования можно сделать вывод о том, что основные статистические показатели соответствуют экспериментальным
4 ИЗВЕСТИЯ Трансе|Ща ||||
данным, что дает возможность использовать полученные результаты для расчета износа контактных элементов токоприемника.
Ч
тб-аг и-« й-а 94-им зйо-1м ш-и? 117,-123 153-12? 129-135
сг — эксперимент; * ^оделирсовние
Рисунок 3 - Гистограмма распределения Ркт по вероятности попадания значений
в пределах границ интервалов
После определения Ркт ПО рассчитывает износ контактных элементов токоприемника по методике, предложенной профессором В. П. Михеевым [11]. По данной методике, имея ^-образную зависимость удельного износа от контактного нажатия, предлагается рассчитать изнашивание по длине рассматриваемого участка. Предварительно ^-образная зависимость аппроксимирована с помощью кусочно-нелинейной функции, позволяющей на каждом шаге расчета определять значения удельного износа (рисунок 4).
[(0,0001-(Ркт(Мод, )16875; 40 < Р^мод, < 100;
Л = 1 2 (3)
[(0,0011-(РКТ(мод,)2 - 0.2244 -Р^мод, + 11.9703); 100 < Р^ < 300,
• = ¿Л - I, (4)
I = 1
3
где у - удельный износ, мм /м;
I - длина участка на рассматриваемом отсчете, м; • - суммарный износ, мм .
Таким образом, по ^-образной зависимости удельного износа от нажатия для заданного типа вставок полоза токоприемника и по геометрическим размерам полоза токоприемника можно спрогнозировать износ контактных вставок на заданном пробеге. Распределение износа по ширине полоза зависит от изменения расположения проводов в плане пути. Расчет износа контактных вставок токоприемника по длине участка позволяет установить места ПКС, на которых наблюдается повышенный износ (рисунок 5).
Для определения наилучшей конфигурации регулировок ПКС созданы матрицы с исходными данными для трех вариантов регулировок, где в качестве г и п использованы экспериментально полученные данные. Вместо экспериментальных данных ^ были использованы расчетные (^(расч)), которые задавались синусоидой с различными амплитудами для каждого из вариантов, имитирующими стрелу провеса. Среднее значение ^(расч) в каждом из вариантов одинаково и равно среднему Каждый вариант регулировок рассмотрен при различных скоростных режимах, при этом скорость движения ЭПС на протяжении всего участка задана постоянной. Полученные исходные данные подаются на обученную ИНС. В результате ра-
■Щ^Н ИЗВЕСТИЯ Транссиб а 5
боты ПО рассчитываются показатели контактного нажатия и общий износ контактных вставок при пробеге 60 000 км. В качестве показателей контактного нажатия рассмотрены максимальное и минимальное значения нажатия (Ртах, Ртт) и разброс нажатия (АР). Результаты сведены в таблицу.
Рисунок 4 - Определение износа контактных элементов токоприемника по Р
Расстояни е
Рисунок 5 - Интенсивность износа контактных вставок токоприемника по длине перегона (фрагмент)
6 ИЗВЕСТИЯ Транссиба М;4!3Й6)
В результате анализа данных таблицы можно отметить, что наибольший износ вставок токоприемника приходится на ПКС с отрицательной стрелой провеса. С повышением скорости минимальный износ смещается с нулевой стрелы провеса в сторону положительной. При положительной стреле провеса установлено улучшение статистических показателей контактного нажатия с увеличением скорости в сравнении с другими вариантами регулировок.
Показатели износа и контактного нажатия для различных стрел провеса ПКС и скорости движения ЭПС
Скорость, м/с Стрела провеса, мм Pmax, Н Pmin, Н AP, Н Общий износ контактных вставок, 3 мм
33 80 0 -80 149 147 152 8 8 8 1У1 1У1 -Р*. 65 62 67 302 578 285 364 320 556
66 80 0 -80 215 210 220 108 114 103 107 96 117 432 786 426 982 463 245
99 80 0 -80 281 286 295 165 160 150 116 126 145 835 216 838 482 925 895
Разработанное ПО позволяет выполнить качественный анализ влияния изменения стрелы провеса ПКС на износ контактных вставок токоприемника и в зависимости от скорости движения ЭПС рекомендовать стрелу провеса, при которой износ будет минимальным. При отсутствии возможности регулировки ПКС на основании полученных результатов ПО можно рекомендовать допустимые скоростные режимы и оптимальное среднее контактное нажатие токоприемника на участке по условиям допустимого износа контактных вставок токоприемника.
Таким образом, ПО позволяет увеличивать ресурс токосъемных устройств за счет выбора рациональных сочетаний участковой скорости ЭПС и параметров системы токосъема. Кроме того, результаты работы ПО могут быть использованы для регулировки статического нажатия токоприемника в зависимости от скорости движения ЭПС и путевой координаты.
Список литературы
1. Сидоров, О. А. Расчет интегральных показателей качества токосъема с помощью ассоциативных экспертных нейронных сетей [Текст] / О. А. Сидоров, А. Н. Смердин, В. А. Жданов // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск. - 2011. -№ 3 (7). - С. 33 - 43.
2. Применение цифровых средств измерения для определения динамических характеристик устройств токосъема [Текст] / О. А. Сидоров, В. М. Павлов и др. // Транспорт Урала / Уральский гос. ун-т путей сообщения. - Екатеринбург. - 2007. - № 4. - С. 76 -79.
3. Голубков, А. С. Совершенствование методики исследования волновых процессов в контактной подвески на основе конечно-элементной модели [Текст] / А. С. Голубков, А. Н. Смердин, В. А. Жданов // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. -Омск. - 2011. - № 1. - С. 30 - 37.
4. Кудряшов, Е. В. Информационное сопровождение жизненного цикла контактной сети на основе конечно-элементной математической модели [Текст] / Е. В. Кудряшов // Токосъем и тяговое электроснабжение при высокоскоростном движении на постоянном токе: Сб. науч. тр. / ОАО «ВНИИЖТ». - М.: Интекст, 2010. - С. 52 - 66.
I
М;04!3Й6) ИЗВЕСТИЯ Транссиба
5. Zhigang L, Song Y, Han Y., Wang H., Zhang J., Han Z. Advances of research on high-speed railway catenary. Journal of Modern Transportation, 2018, no. 26(1), pp. 1 - 23.
6. L.-M. Cleon, A. Bobillot, J.-P Mentel, E. Aziz, OSCAR: La caténaire en 3D, In Revue Générale des Chemins de Fer, 2006, p. 155.
7. Ермачков, Г. Р. Применение нейронных сетей для моделирования взаимодействия контактной подвески и токоприемника [Текст] / Г. Р. Ермачков, А. Н. Смердин, А. С. Голубков // Материалы XLII междунар. науч.-практ. конф. «Инновационные технологии на транспорте: образование, наука, практика» / Казахская академия транспорта и коммуникаций им. М. Тынышпаева. - Алматы, 2018. - С. 66 - 72.
8. Мещеряков, В. А. Предпосылки получения статистически достоверных данных в ходе имитационного моделирования токосъема [Текст] / В. А. Мещеряков, А. Н. Смердин, А. С. Голубков // Вестник Всероссийского научно-исследовательского и проектно-конструкторского института электровозостроения / Всероссийский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт электровозостроения. - М. - 2013. - № 2 (66). - С. 104 - 121.
9. Применение нейронных сетей при моделировании системы токосъема на электрических железных дорогах [Текст] / Г. Р. Ермачков, А. С. Голубков и др. // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск. - 2018. - № 1 (33). - С. 69 - 79.
10. Sturgess H. A. The choice of classic intervals, J. Am. Statist. Assoc., 1926. p. 47.
11. Михеев, В. П. Контактные сети и линии электропередачи [Текст] / В. П. Михеев - М.: Маршрут, 2003. - 416 с.
References
1. Sidorov O. A., Smerdin A. N., Zhdanov V. A. Calculation of integral indicators of the quality of current collection with the help of associative expert neural networks [Raschet integral'nykh pokazateley kachestva tokos"yema s pomoshch'yu assotsiativnykh ekspertnykh neyronnykh setey]. Transport Urala - The journal of Transport of the Urals, 2011, no. 3 (7), pp. 33 - 43.
2. Sidorov O. A., Pavlov V. M., Smerdin A. N., Zarenkov S. V., Golubkov A. S. The use of digital measuring instruments to determine the dynamic characteristics of current collection devices [Primenenie tsifrovyh sredstv izmerenija dlja opredelenija dinamicheskih harakteristik ustrojstv tokos"ema]. Transport Urala - The journal of Transport of the Urals, 2007, no. 4, pp. 76 - 79.
3. Golubkov A. S., Smerdin A. N., Zhdanov V. A. Perfection of a technique for studying wave processes in a contact suspension based on a finite element model [Sovershenstvovanie metodiki issledovanija volnovyh protsessov v kontaktnoj podveske na osnove konechno-'elementnoj modeli]. Izvestiia Transsiba - The journal of Transsib Railway Studies, 2011, no 1, pp. 30 - 37.
4. Kudryashov E. V. Information support of the life cycle of the contact network based on the finite element mathematical model [Informacionnoe soprovozhdenie zhiznennogo cikla kontaktnoj seti na osnove konechno-ehlementnoj matematicheskoj modeli]. Sb. nauch. trudov OAO «VNIIZHT» «Tokos"em i tyagovoe ehlektrosnabzhenie pri vysokoskorostnom dvizhenii na post-oyannom toke» (Sat. sci. works of JSC VNIIZhT «Current-acquisition and traction power supply in high-speed DC motion»). Moscow: Intetext, 2010, pp. 52 - 66.
5. Zhigang L, Song Y, Han Y., Wang H., Zhang J., Han Z. Advances of research on high-speed railway catenary, Journal of Modern Transportation, 2018, no. 26(1), pp. 1 - 23.
6. L.-M. Cleon, A. Bobillot, J.-P Mentel, E. Aziz, OSCAR: La caténaire en 3D, In Revue Générale des Chemins de Fer, 2006, p. 155.
7. Ermachkov, G. R., Smerdin A. N., Golubkov A. S. Use of neural networks for modeling the interaction of a contact suspension and current collector [Primeneniye neyronnykh setey dlya mod-elirovaniya vzaimodeystviya kontaktnoy podveski i tokopriyemnika] Tezisy dokladov Mezhdu-narodnoi konferentsii «Innovatsionnyye tekhnologii na transporte: obrazovaniye, nauka, praktika»
8 ИЗВЕСТИЯ ТрансеЩа |м;п413й6)
(Abstracts of the Int. conference «Innovative technologies in transport: education, science, practice»). Almaty, 2018, pp. 66 - 72.
8. Meshherjakov V. A., Smerdin A. N., Golubkov A. S. The prerequisites for obtaining statistically reliable data in the simulation of the current collection simulation [Predposylki poluchenija statisticheski dostovernyh dannyh v hode imitacionnogo modelirovanija tokos"ema]. Vestnik Vse-rossiiskogo nauchno-issledovatel'skogo i proektno-konstruktorskogo instituta el-ektrovo-zos-troeniia (Vestnik of the All-Russian Scientific Research and Design-Design Institute of Electric Locomotive Building). 2013, no. 2 (66), pp. 104 - 121.
9. Ermachchkov G. R., Sidorov O. A., Golubkov A. S., Smerdin A. N. The use of neural networks in modeling a current collection system on electric railways [Primeneniye neyronnykh setey pri modelirovanii sistemy tokos"yema na elektricheskikh zheleznykh dorogakh] Izvestiia Transsiba - The journal of Transsib Railway Studies, 2018, no. 1(33), pp. 69 - 79.
10. Sturgess H. A. The choice of classic intervals, J. Am. Statist. Assoc., 1926. p. 47.
11. Mikheev V. P. Contact networks and power lines. Moscow: Route, 2003, 416 p.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Голубков Антон Сергеевич
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Кандидат технических наук, доцент кафедры «Электроснабжение железнодорожного транспорта», ОмГУПС.
INFORMATION ABOUT AUTHORS
Golubkov Anton Sergeevich
Omsk State Transport University (OSTU).
35, Marx st., Omsk, 644046, the Russian Federation.
Candidate of Technical Sciences, associate professor of the department «Electricity supply of railway transport», OSTU.
Ермачков Глеб Романович
Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС).
Маркса пр., д. 35, г. Омск, 644046, Российская Федерация.
Аспирант кафедры «Электроснабжение железнодорожного транспорта», ОмГУПС. E-mail: gl.ermachkov@gmail.com
Ermachkov Gleb Romanovich
Omsk State Transport University (OSTU). 35, Marx st., Omsk, 644046, the Russian Federation.
Post-graduate student of the department «Electricity supply of railway transport», OSTU. E-mail: gl.ermachkov@gmail.com.
Митрофанов Александр Николаевич
Самарский государственный университет путей сообщения (СамГУПС).
Свободы ул., д. 2 в, г. Самара, 443066, Российская Федерация.
Доктор технических наук, профессор, директор Научно-исследовательского института энергоэффективности транспорта, СамГУПС.
Mitrofanov Alexander Nikolaevich
Samara State Transport University (SSTU). 2V, Svobody St., Samara, 443066, Russian Federation.
Doctor of Technical Sciences, Professor, Director of the Research Institute for Energy Efficiency of Transport, SSTU.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Голубков, А. С. Увеличение ресурса токосъем-ных устройств за счет выбора рациональных сочетаний участковой скорости электроподвижного состава и параметров системы токосъема [Текст] / А. С. Голубков, Г. Р. Ермачков, А. Н. Митрофанов // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. -Омск. - 2018. - № 4 (36). - С. 2 - 9.
Golubkov A. S., Yermachkov G. R., Mitrofanov A. N. Increase of the resource of current collectors by the means of choice rational combinations of the sectional speed of electrical trains and parameters of the current collection system. Journal of Transsib Railway Studies, 2018, vol. 4, no 36, pp. 2 - 9 (In Russian).
N:n4i!6)^B ИЗВЕСТИЯ Транссиб a 9
