Пермская разработка поможет определять степень износа колесных пар локомотивов

Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». Статья с результатами исследования представлена на всероссийской студенческой научно-технической конференции «Автоматизированные системы управления и информационные технологии».

По данным ученых из-за высокой грузонапряженности большое число криволинейных участков железнодорожных путей находятся в неудовлетворительном состоянии. Все это негативно влияет на оси колесных пар тяжелых локомотивов, на которых сосредоточены узлы и агрегаты со сложным конструкционным исполнением и с большим разбросом по инженерному ресурсу. Именно поэтому для обеспечения работоспособности всего подвижного состава, в первую очередь, необходимо уделять внимание тягачам. Сейчас все замеры, которые проводятся во время техобслуживания, заносятся вручную в учетный журнал, затем данные переносят в специальную таблицу в формате Excel. Это доставляет неудобства при архивировании, закупке рабочих книг, а также требует больших временных затрат. По мнению политехников, решить данную проблему может единая информационная система.

«Для оценки степени износа бандажа колесной пары во время проведения технического обслуживания осуществляется контроль множества параметров, таких как толщина и крутизна гребня, толщина и диаметр бандажа и других. Кроме того, во время техобслуживания локомотивов замеряются параметры износа осей колесных пар, а также ведется учет результатов измерений и их анализ. Эффективному выполнению технического обслуживания препятствуют влияние человеческого фактора, избыточные временные, трудовые и финансовые затраты.

Сейчас все параметры результатов сервиса заносят в обычный журнал от руки, что занимает много времени, поэтому на кафедре ИТАС разработано мобильное приложение, которое оптимизирует процесс обслуживания колесных пар локомотивов и автоматизирует его. В программу можно заносить все характеристики осей локомотива и следить за их состоянием», — рассказывает руководитель проекта, доцент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, кандидат технических наук, Ольга Полякова.

Для автоматизации технического контроля степени износа бандажей колесных пар локомотивов учеными Пермского Политеха разработано мобильное приложение на языке программирования Kotlin с использованием набора инструментов Android SDK. Система способна анализировать результаты замеров и степень их отклонения от нормы, отправлять данные в электронную систему учета компании и, самое главное, она сохраняет показатели предыдущих технических обслуживаний, что существенно экономит время при новой проверке.

«Кроме того, у работников пунктов технического обслуживания освобождается от 30 до 45 минут рабочего времени в день, ранее затрачиваемого ими на ручное заполнение журналов. Также обеспечивается полный отказ от финансовых затрат, связанных с закупкой журналов, снижается влияние человеческого фактора на этапе снятия замеров и анализа степени их отклонения от нормы. Работник только принимает решение о ремонте или замене бандажа или колесной пары. Кроме того, с помощью программы обеспечивается сбор данных по замерам и возможность их обработки для создания условий проведения статистического анализа и построения прогнозных моделей», — резюмирует один из авторов проекта, студент кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ Александр Гончаров. 

ПНИПУ

1453 статей

Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.

Показать больше

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram