Система счета и диагностики колесных пар железнодорожного подвижного состава

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Модернизация систем счета и диагностики колесных пар при высоких скоростях движения.

Цель. Повышение точности и качества диагностики колесных пар.

Материалы и методы. Предлагается сочетание новых конструкций магнитоиндукционного датчика Штанке с микропроцессорным блоком формирования сигналов. Использованы методы математического моделирования при помощи рядов Фурье и дельта-функции Дирака.

Результаты. Программные алгоритмы для счета и оценки технического состояния колесных пар подвижного состава при высоких скоростях движения.

Заключение. Новая система счета и оценки технического состояния колесных пар повышает качество диагностики при высоких скоростях движения подвижного состава.

Об авторах

Вероника Валерьевна Штанке

Ростовский государственный университет путей сообщения

Автор, ответственный за переписку.
Email: arnold.shtanke@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7145-5999
SPIN-код: 4745-3051

начальник научно-внедренческого центра «Безопасность транспорта»

Россия, Ростов-на-Дону

Владимир Александрович Соломин

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: ema@rgups.ru
ORCID iD: 0000-0002-0638-1436
SPIN-код: 6785-9031

доктор технических наук, профессор

Россия, Ростов-на-Дону

Андрей Владимирович Соломин

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: vag@kaf.rgups.ru
ORCID iD: 0000-0002-2549-4663
SPIN-код: 7805-9636

доктор технических наук, профессор

Россия, Ростов-на-Дону

Список литературы

  1. Perspectives of wheel sensors and axle counting systems. Part I. Zheleznye dorogi mira. 2012;(6):51–57. (In Russ.) Accessed: 20.01.2025. Available from: https://zdmira.com/archive/2012/06#grid-item10 EDN: OXWBPT
  2. Misharin AS. High-speed railways as the traffic arteries of a Russian giga-metropolis. Transport of the Russian Federation. 2016;2-3(63–64):7–10. (In Russ.) EDN: WDJQDL
  3. Petrov KS, Kondratenko EV, Petrov VV. Development of a system of magnetic induction sensors for diagnosing wear of the rolling stock wheelset crest. Journal of Instrument Engineering. 2022;65(8):585–596. (In Russ.) doi: 10.17586/0021-3454-2022-65-8-585-596
  4. Shapovalova YuV, Pustovoi YuE, Egizian AA, Shvalov DV. Fault modelling magneto-inductive axis counting sensors. In: Proceedings of the 2nd International Scientific-Practical Conference “Digital infocommunication technologies”, 2022 Dec 16. Rostov-on-Don. Rostov-on-Don: RSTU; 2022:279–283. (In Russ.). doi: 10.46973/978-5-907295-76-6_2022_279
  5. Solomin V, Shtanke V. Innovations in diagnostics of wheel pairs of rolling stock by track magnetic induction sensors. Railway Equipment. 2024;(1)65:32–37. (In Russ.). Accessed: 20.01.2025. Available from: https://techzd.ru/upload/iblock/979/5o516xkgnolgjzuphkqt5rwuqcg0dsj8.pdf
  6. Patent RUS №2808857/ 05.12.23. Byul. № 35. Shtanke V. Method for diagnosing the technical condition of wheel pairs and bogies of railway cars. (In Russ.) EDN: OHIURW
  7. Sergienko AB. Digital signal processing. 3rd ed. Saint Petersburg: BHV-Peterburg; 2011. (In Russ.)
  8. Bocharova AA, Zajko NJu. Mathematical foundations of signal processing. Vladivostok: DVFU; 2022. (In Russ.) Accessed: 20.01.2025. Available from: https://www.dvfu.ru/upload/medialibrary/246/dbo3o89u2c5u83hyw980qzxdwrdo97k3/Bocharova_A.A.,_Zajko_N.YU._Matematicheskie_osnovy_obrabotki_signalov.pdf?ysclid=m6ot9z42sr584452943
  9. Javorski M, Ziade T. Python. Best Practices and Tools Expert Pothon Programming. Saint Petersburg: Piter; 2024. (In Russ.) Accessed: 20.01.2025. Available from: https://library.cbr.ru/catalog/lib/books/955391/?ysclid=m6otr999ej299552641
  10. Lafore R. Object-oriented programming in C++. Saint Petersburg: Piter; 2022. (In Russ.)
  11. Frik PG. Processing and analysis of signals and images in physical experiments. Perm’: PSSRU; 2023. (In Russ.) Accessed: 20.01.2025. Available from: http://www.psu.ru/files/docs/science/books/uchebnie-posobiya/Frik-Obrabotka-i-analiz-signalov-i-izobrazhenij-v-fizicheskih-eksperimentah.pdf
  12. Sammerfild M. Programming in Pothon 3. Detailed guide. Saint Petersburg, Moscow: Simvol Pljus; 2009. (In Russ.) Available from: http://uchcom7.botik.ru/L/prog/python/python_08.pdf Accessed: 20.01.2025.
  13. Kobernichenko VG. Fundamentals of Digital Signal Processing. Ekaterinburg: UrFU, 2018. (In Russ.) Accessed: 20.01.2025. Available from: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/65261/1/978-5-7996-2464-4_2018.pdf?ysclid=m6ous3q1dx398458934
  14. Revinskaja OG. Fundamentals of data processing in the MatLab 2013 environment. Part 1. Tomsk: TomSU; 2015. (In Russ.) Accessed: 20.01.2025. Available from: https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/services/Download/vtls:000521578/SOURCE1
  15. Tolmachev DE. Tarasev AA, Turygina VF. Methods of object-oriented analysis and programming in the management of economic systems. Ekaterinburg: UrFU; 2023. (In Russ.) EDN: AXITIF

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сигнал датчика ШМП12 (колесо без изъянов)

Скачать (362KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Представление цифрового значения сигнала Пτ, соответствующего значению 2,8 В аналогового сигнала s(t) (Рис. 1)

Скачать (187KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Стандартный сигнал, получаемый при проходе колеса над магнитоиндукционным датчиком, содержащий паразитный шум (колесо без изъянов)

Скачать (167KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Сигнал при проходе колеса с изъяном над магнитоиндукционным датчиком, зафиксированный в лабораторных условиях

Скачать (239KB)
Метаданные

© Штанке В.В., Соломин В.А., Соломин А.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».