Поисковый запрос:  - ( Автор= Федотов М. В. )

Аннотация: В функционал устанавливаемых в настоящий момент на локомотивы микропроцессорных систем управления в обязательном порядке внедряется бортовая диагностика основных узлов. Для обеспечения возможности автоматизированного удаленного мониторинга за состоянием локомотивного оборудования и расходованием топливно-энергетических ресурсов в АО «ВНИКТИ» (г. Коломна Московской обл.) была разработана автоматизированная система контроля параметров работы дизельного подвижного состава и учета дизельного топлива (АСК). В статье рассказано об основных функциях данной системы, ее внедрении на сети железных дорог и перспективах развития.

Количество обращений к полному тексту:71

Аннотация: Представлены четыре уровня развития систем технической диагностики локомотивного оборудования, наиболее эффективными из которых являются последние два: предиктивной (предсказательной) и прескриптивной (предписывающей) видов диагностики. Описана работа систем автоматизированной обработки данных с использованием современных облачных технологий Big Data и искусственных нейронных сетей, созданных в целях обработки сотен мегабайт диагностической информации для локализации отказавших узлов, оценки фактического состояния оборудования и прогнозирования его изменения в дальнейшем.

Аннотация: Рассказывается о разработанной диагностической модели для непрерывной оценки кинематической вязкости моторного масла в процессе эксплуатации тепловозного дизеля на основе искусственной нейронной сети прямого распространения. Отмечается, что обучение и валидация модели осуществлялись по данным, переданным на сервер АО «ВНИКТИ» системами АСК тепловозов и совмещенным с результатами периодических контрольных замеров вязкости при проведении регламентного технического обслуживания.

Количество обращений к полному тексту:74

Аннотация: Показано, насколько важно иметь информацию о реальном техническом состоянии всех узлов и систем, отвечающих за живучесть локомотива. Дан прогноз дальнейшего изменения этого состояния в межремонтный период, чтобы не допустить отказов или нарушений безопасности движения на линии. Доказано, что обеспечить такой объективный контроль оборудования локомотива можно только с использованием бортовых систем диагностики и методов интеллектуального анализа данных.