Methodology development for estimating the residual resource of diesel locomotive traction generator brushes

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents the formation of a mathematical model of the wear process and estimation of the residual resource of synchronous traction generator brushes.

The authors propose to consider the peculiarities of operation and technical condition of the brush assembly in calculating the residual resource of electric brushes. The data arrays collected by the on-board monitoring system are analysed and required parameters for determining the residual resource of electric brushes are identified. The article provides a mathematical model of wear intensity of the traction generator electric brushes. The authors present the experimental research plan for determining the mathematical model coefficients. There is a scheme of experimental installation for determining the residual resource of synchronous generator brushes. The authors obtain dependences of the residual resource value on the change of operating modes.

About the authors

Artem S. Makarov

Omsk State Transport University

Author for correspondence.
Email: martyom1597@gmail.com
SPIN-code: 9485-1606

Graduate Student of the Electrical Machines and General Electrical Engineering Department

Russian Federation, Omsk

Viktor V. Kharlamov

Omsk State Transport University

Email: emoe@omgups.ru
ORCID iD: 0000-0003-3621-3377
SPIN-code: 5093-8463
Scopus Author ID: 7006332004

Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Electrical Machines and General Electrical Engineering Department

Russian Federation, Omsk

Denis I. Popov

Omsk State Transport University

Email: emoe@omgups.ru
ORCID iD: 0000-0001-9519-1062
SPIN-code: 8506-9250
Scopus Author ID: 57200090858

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Professor of the Electrical Machines and General Electrical Engineering Department

Russian Federation, Omsk

References

  1. Plokhov I. V., Il’in A. V., Kozyreva O. I. Struktura i algoritmy imitatsionnogo modelirovaniya dinamiki elektrofriktsionnogo vzaimodeystviya [Structure and algorithmic steps simulation of the dynamics electro friction engagement]. Vestnik Pskovskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomicheskiye i tekhnicheskiye nauki. Bulletin of Pskov State University. Series: Economic and Technical Sciences. 2014. No. 4. P. 192–199. EDN: SISXIT. (In Russ.).
  2. Izotov A. I., Fominykh A. A., Nikulin S. V. [et al.]. Povysheniye dolgovechnosti raboty shchetochno-kontaktnogo apparata turbogeneratora za schet ispol’zovaniya smazyvayushchikh shchetok, vypolnennykh na osnove disul’fida molibdena [Increase of the operation durability of the turbogenerator brush-contact apparatus due to the use of lubricating brushes made on the basis of molybdenum disulfide]. Dinamika sistem, mekhanizmov i mashin. Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines. 2017. Vol. 5, no. 3. P. 31–37. EDN: ZTSRMX. (In Russ.).
  3. Izotov A. I., Bespalov V. Ya., Fominykh A. A., Mamayev G. A. Sposob povysheniya resursa i stabil’nosti raboty shchetochno-kontaktnogo apparata turbogeneratora [Method for increasing the service life and achieving more stable operation of the turbine generator brush-and-contact gear]. Elektrichestvo. Electricity. 2016. No. 8. P. 63–67. EDN: WIEKGJ. (In Russ.).
  4. Kachin O. S. Povysheniye resursa skol’zyashchego kontakta universal’nykh kollektornykh elektrodvigateley [Increase of the sliding contact resource of the universal collector electric motors]. Tomsk, 2008. 21 p. (In Russ.).
  5. Kachin O. S., Kachin S. I. Uvelicheniye resursa skol’zyashchego kontakta elektricheskikh mashin [Increasing the resource of the sliding contact of electrical machines]. LAMBERT Academic Publishing, 2012. 165 p. (In Russ.).
  6. Zaboin V. N. Nauchno-metodologicheskiye osnovy rascheta i proyektirovaniya sistem tokos”yema elektricheskikh mashin [Scientific and methodological bases of calculation and design of current collector systems of electric machines]. Saint Petersburg, 2004. 32 p. (In Russ.).
  7. Baysadykov M. F. Razrabotka metoda otsenki intensivnosti iznashivaniya i algoritma prognozirovaniya ostatochnogo resursa shchetok tyagovykh elektrodvigateley [Development of a method for estimation of wear intensity and algorithm for prediction of residual life of brushes of traction electric motors]. Omsk, 2020. 20 p. (In Russ.).
  8. Kharlamov V. V., Popov D. I., Baysadykov M. F. Razrabotka sposoba prognozirovaniya ostatochnogo resursa elektroshchetok tyagovykh elektrodvigateley [Development of a method for predicting the residual life of electric traction motor brushes]. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Аssets Engineering. 2021. Vol. 332, no. 7. P. 182–190. doi: 10.18799/24131830/2021/7/3282. EDN: CBJIWL. (In Russ.).
  9. Patent 2757784 Russian Federation, IPC H01R 39/58. Sposob opredeleniya ostatochnogo resursa elektroshchetok tyagovogo elektrodvigatelya [Method for determining the residual life of the traction electric motor electric brushes] / Kharlamov V. V., Popov D. I. No. 2021103446. (In Russ.).
  10. Boyko A. F., Voronkova M. N. Teoriya planirovaniya mnogofaktornykh eksperimentov: uchebnoye posobiye [Theory of planning multifactor experiments]. Belgorod, 2020. 75 p. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».