Система мониторинга устройств железнодорожной автоматики на основе промышленного «Интернета вещей»

Рассматриваются особенности систем мониторинга объектов железнодорожной инфраструктуры и подвижного состава. Описаны основные подходы к организации мониторинга объектов железнодорожной инфраструктуры и подвижного состава, отмечены их достоинства и недостатки. Основной целью настоящей работы является представление читателю концептуального видения системы мониторинга устройств и систем обеспечения безопасности движения поездов, использующей технологии передачи диагностической информации по радиоканалу. Использованы методы теории технической диагностики и мониторинга.

Внимание сфокусировано на применении технологий беспроводной передачи данных и использовании автономных датчиков промышленной автоматизации при организации систем мониторинга устройств железнодорожной автоматики. Представлена архитектура системы мониторинга.

Дано описание самой системы и технологии мониторинга, отмечаются основные преимущества представленного подхода, заключающиеся, прежде всего, в сокращении объёмов проектных работ и снижении энергопотребления системы в целом. Недостатком же является необходимость замены автономных источников питания, обеспечения защищённости сети передачи данных, периодической поверки и калибровки средств измерения.

Приведены основные схемы подключения датчиков измерения физических величин к схемным узлам железнодорожной автоматики. Дан перечень необходимых для качественного и эффективного мониторинга устройств железнодорожной автоматики параметров. Отмечается необходимость как контроля механических и геометрических параметров устройств, так и учёт данных от взаимосвязанных объектов железнодорожной инфраструктуры и подвижного состава.

Предложенный подход может найти своё применение в сфере железнодорожной автоматики и, прежде всего, на тех объектах, которые расположены на ограниченных площадях помещений (например, в метрополитенах).

1. Лакин И. К., Павлов В. В., Мельников В. А. «Умный локомотив»: диагностирование тяговых электродвигателей тепловозов с использованием методов машинного обучения // Транспорт Российской Федерации. – 2018. – №1. – С. 53–56. [Электронный ресурс]: http://rostransport.com/transportrf/download.php?src=/transportrf/pdf/74/1994-831X-2018-1-53-56.pdf. Доступ 12.06.2020.

2. Ефанов Д. В., Барч Д. В., Осадчий Г. В. Системы стационарного мониторинга и цифровая железнодорожная контактная подвеска // Транспорт Российской Федерации. – 2019. – № 4. – С. 41–44. [Электронный ресурс]: https://cyberleninka.ru/article/n/sistemystatsionarnogo-monitoringa-i-tsifrovaya-zheleznodorozhnayakontaktnaya-podveska/pdf. Доступ 12.06.2020.

3. 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. [Электронный ресурс]: http://atjournal.ru/ru/Home/Download?path=articles%2F2016_Vol.%202_No.%201_5_molodtsov.pdf. Доступ 12.06.2020.

4. Нестеров В. В. Развитие систем СТДМ, АСУ-Ш-2 и АОС-ШЧ // Автоматика, связь, информатика. – 2012. – № 12. – С. 45–46. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18259709. Доступ 12.06.2020.

5. Theeg, G., Vlasenko, S. Railway Signalling & Interlocking: 3nd Edition. Germany, Leverkusen PMC Media House GmbH, 2020, 552 p. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42536131.Доступ 12.06.2020.

6. 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.

7. Федорчук А. Е., Сепетый А. А., Иванченко В. Н. Автоматизация технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ (система АДК-СЦБ). – М.: УМЦ ЖДТ, 2013. – 400 с. [Электронный ресурс]: https://b-ok.global/dl/2900845/33264c. Доступ 12.06.2020.

8. Domingues, J. L. M. Diagnostic Levels in Railway Applications. Signal+Draht, 2004, No. 1/2, pp. 31–34.

9. Asada, T. Novel Condition Monitoring Techniques Applied to Improve the Dependability of Railway Point Machines. University of Birmingham, UK, Ph.D. thesis, May 2013, 149 p. [Электронный ресурс]: http://etheses.bham.ac.uk/4155/1/Asada13PhD.pdf. Доступ 12.06.2020.

10. Jin, W., Shi Z., Siegel, D., Dersin, P., Douziech, C., Pugnaloni, M., La Cascia, P., Lee, J. Development and Evaluation of Health Monitoring Techniques for Railway Point Machines. 2015 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM), 22–25 June 2015, Austin, TX, USA, DOI: 10.1109/ICPHM.2015.7245016.

11. Böhm, T. Remaining Useful Life Prediction for Railway Switch Engines Using Artificial Neural Networks and Support Vector Machines. International Journal of Prognostics and Health Management 8 (Special Issue on Railways & Mass Transportation), December 2017, 15 p. [Электронный ресурс]: https://www.researchgate.net/profile/Thomas_Boehm5/publication/322603073_Remaining_Useful_Life_Prediction_for_Railway_Switch_Engines_Using_Artificial_Neural_Networks_and_Support_Vector_Machines/links/5a62479a4585158bca4c39d4/Remaining-Useful-Life-Prediction-for-Railway-Switch-Engines-Using-Artificial- Neural-Networks-and-Support-Vector-Machines.pdf. Доступ 12.06.2020.

12. Heidmann, L. Smart Point Machines: Paving the Way for Predictive Maintenance. Signal+Draht, 2018 (110), Iss. 9, pp. 70–75. [Электронный ресурс]: https://eurailpress-archiv.de/SingleView.aspx?show=325895. Доступ 12.06.2020.

13. Wernet, M., Brunokowski, M., Witt, P., Meiwald, T. Digital Tools for Relay Interlocking Diagnostics and Condition Assessment. Signal+Draht, 2019 (111), Iss. 11, рp. 39–45. [Электронный ресурс]: https://eurailpressarchiv.de/SingleView.aspx?show=1136153&lng=en. Доступ 12.06.2020.

14. Hahanov, V. Cyber Physical Computing for IoTdriven Services. New York, Springer International Publishing AG, 2018, 279 p. DOI: 10.1007/978-3-319-54825-8.

15. Автономные беспроводные измерительные устройства. – Schneider Electric, MKP-BRCACCUTECh- 13, 2013, 6. – 12 c. [Электронный ресурс]: https://download.schneider-electric.com/files?p_enDocType=Brochure&p_File_Id=5916220128&p_File_Name=Accutech_brochure_2016.pdf&p_Reference=MKP-BRC-ACCUTECH-13. Доступ 12.06.2020.

16. Fritz, C. Intelligent Point Machines. Signal+Draht, 2018 (110), Iss. 12, рp. 12–16. [Электронный ресурс]: https://eurailpress-archiv.de/SingleView.aspx?show=469469&lng=en. Доступ 12.06.2020.

17. Kassa, E., Skavhaug, A., Kaynia, A.M. Monitoring of Switches & Crossing (Tornouts) and Tracks. Decision Support Tool for Rail Infrastructure, EU Project No. 636285, 41 p. [Электронный ресурс]: http://www.destinationrail.eu/ajax/DownloadHandler.php?file=2123. Доступ 12.06.2020.

18. Ефанов Д. В. Функциональный контроль и мониторинг устройств железнодорожной автоматики и телемеханики. – СПб.: ПГУПС, 2016. – 171 с. [Электронный ресурс]: https://www.studmed.ru/efanovd-v-funkcionalnyy-kontrol-i-monitoring-ustroystvzheleznodorozhnoy-avtomatiki-i-telemehaniki_615d76c768b.html. Доступ 12.06.2020.

19. 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. 231–236. DOI: 10.1109/EWDTS.2017.8110152.

20. Ефанов Д. В. Интеграция систем непрерывного мониторинга и управления движением на железнодорожном транспорте // Транспорт Российской Федерации. – 2017. – № 4. – С. 62–65. [Электронный ресурс]: https://cyberleninka.ru/article/n/integratsiyasistem-nepreryvnogo-monitoringa-i-upravleniyadvizheniem-na-zheleznodorozhnom-transporte/pdf. Доступ 12.06.2020.

21. Ефанов Д. В., Осадчий Г. В. Концепция систем управления на основе информационных технологий // Автоматика, связь, информатика. – 2018. – № 5. – С. 20–23. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=34917661. Доступ 12.06.2020.