автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.22, диссертация на тему:Методология организации центра управления локомотивным парком

Международный межакадемический союз На правах рукописи

Федорчук Александр Александрович

МЕТОДОЛОГИЯ ОРГАНИЗАЦИИ ЦЕНТРА УПРАВЛЕНИЯ ЛОКОМОТИВНЫМ ПАРКОМ

Специальность: 05.02.22 - Организация производства

Диссертация

на соискание ученой степени доктора технических наук в форме научного доклада.

Москва 2012 г.

Работа выполнена в ВРК-1 ДЗО ОАО «РЖД»

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Спиридонов Эрнст Серафимович доктор технических наук, профессор Коваленко Николай Иванович доктор технических наук, профессор Лесун Анатолий Федорович

Защита состоится «Шол£ 2012 года на заседании диссертационного совета Д.011.024.МАИ 032 Высшей Межакадемической аттестационной комиссии.

С диссертацией в форме научного доклада можно ознакомиться в диссертационном совете Д.011.024.МАИ 032.

Автореферат разослан_2012 г.

Учёный секретарь диссертационного совета доктор технических наук,

профессор Г.Е. Лазарев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы

Наращивание эффективности использования локомотивного парка является одной из задач реформирования отрасли. Между тем отсутствие четкого, централизованного управления локомотивами, усугубляемое низкой надежностью их технических средств, резко снижают провозные возможности Российских железных дорог. Приведем статистику отказов ходовой части локомотивов.

В 2008 году количество отказов технических средств составило 24 337 случаев по сети железных дорог. В 2009 и 2010 годах эти цифры соответственно составили 21 161 и 21 601 случаев.

Не менее показательна статистика характеризующая долю отказов по вине локомотивного комплекса от общего количества отказов по сети: 2008 г.- 36,0% ; 2009 г. - 35,8%;2010 г.- 35,6%;2011 г.- 34,9%

Отказы технических средств локомотивов не только снижает провозную способность отрасли, ее экономическую эффективность, но и приводят к крушениям и авариям грузовых и пассажирских составов.

Казалось бы, выверенная до мелочей современная стратегия безопасности перевозок не исключает крушений, которые приносят не только громадные экономические потери, но и, что самое страшное и непозволительное, приводит к человеческим жертвам. Мировая и отечественная статистика, к сожалению, подтверждает вышесказанное.

Следует заметить, что вынужденная остановка локомотива по технической неисправности ведет к простою 75 грузовых вагонов.

Вышесказанное показывают, что проблема создания центра управления локомотивным парком позволит, не только должна увеличит эффективность его работы, но и приблизит реализацию функциональной стратегии обеспечения гарантированной безопасности и надежности перевозочного процесса за счет снижение отказов технических средств на 5% ежегодно, приняв за отсчетный показатель 2010 год.

Цели и задачи исследования.

Целью данной работы являются исследования, направленные на разработку методологии организации центра управления локомотивным парком.

В связи с этим:

1. Проведен анализ систем мониторинга, применяемых на железнодорожном транспорте.

2. Установлены базовые принципы при создании центра управления локомотивным парком.

3. Исследованы и приняты основные задачи и требования, предъявляемые к центру управления локомотивами.

4. Установлен состав центра управления локомотивами.

5. Разработана структурно-функциональная схема центра мониторинга локомотивов в режиме реального времени.

6. Предложена и апробирована информационно-управляющая система между центром и локомотивами.

7. Разработаны характеристики системы мониторинга локомотивного парка в режиме on-line.

Научная новизна диссертации.

Научную новизну диссертации составляют:

1. Разработка центра управления тяговым составом на основе мониторинга технического состояния локомотивного парка в режиме on-line.

2. Предложена двухплатформная система организации центра управления локомотивами.

3. Разработаны схемы динамического и прогнозного мониторингов для локомотивов.

4. Построена модель итеративного процесса определения скорости дрейфа зарождающихся дефектов ходовых частей локомотивов.

5. Разработана структурно-функциональная схема центра мониторинга локомотивов в режиме реального времени.

6. Определен ресурс КМБ локомотива на основе прогнозного

мониторинга.

7. Разработан алгоритм адресного выделения браковочных признаков локомотива в режиме on-line.

Практическая значимость работы.

В процессе выполнения диссертационного исследования определены реальные технические и научные направления, по которым в настоящее время создается дорожный центр управления локомотивами. Структура и объем работы.

Научный доклад состоит из четырех глав, заключения, списка научных трудов по выполненной теме и списка использованной литературы.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ НАУЧНОГО ДОКЛАДА Глава 1. Постановка задачи.

Согласно прогнозу ГИПРОТРАНСТЭИ потребность в локомотивах для обеспечения перевозок составила в 2010 году 16013 единиц, но по мере преодоления кризиса в 2020 году количество локомотивов должно быть доведено до 20 000 единиц.

Сегодня прослеживается острая нехватка локомотивов, что может явиться серьезным тормозом для экономического роста страны. Недостаток локомотивной тяги усугубляется серьезным ее износом. Износ тепловозов составляет от 70% до 90 % и ситуация будет только обостряться.

Необходимо изменять тенденцию старения локомотивного парка. Основная часть локомотивов, эксплуатируемых на сети железных дорог России, построена по техническим требованиям 60-80-х годов, технико-экономические параметры которых не отвечают современным требованиям. Система обновления локомотивного парка была разрушена в начале 90-х годов в связи с прекращением закупок тягового подвижного состава и нарушением межгосударственных связей.

При планировании обновления парка необходимо исходить из технических условий и срока эксплуатации каждого типа локомотивов. Например, с 2013 года начнут выходить за срок службы грузовые электровозы переменного тока самой массовой серии ВЛ80С. Грузовые электровозы постоянного тока ВЛЮ отработают своё в течение 2010 - 2016 годов.

Что касается пассажирских электровозов, машины переменного тока выйдут за предельные сроки службы в течение 2010-2016 годов. С пассажирскими электровозами постоянного тока дела обстоят ещё хуже -практически все серии электровозов работают сверх нормативов.

Парк тепловозов, как пассажирских, таки грузовых, также испытывает серьёзные трудности. Предельная дата эксплуатации без ремонта и модернизации - 2015 год.

Основное количество маневровых тепловозов выйдет за сроки эксплуатации до 2019 года.

Поэтому одним из приоритетов развития железнодорожного транспорта России сегодня - это приобретение парка тягового подвижного состава с улучшенными техническими характеристиками, повышенными показателями надёжности и безопасности, планомерное снижение стоимости жизненного цикла приобретаемого подвижного состава и железнодорожной техники.

Наряду с новыми моделями локомотивов необходимо решить и задачу приведения магистральной инфраструктуры в нормативное состояние. Наличие значительного объема основных фондов инфраструктурных хозяйств, находящихся за пределами срока службы, сдерживает реализацию всех заложенных в новые модели локомотивов возможностей. Например, наличие значительного количества пути с просроченным капитальным ремонтом ограничивает скорость и вес поездов, снижает количество пар поездов на таких участках, не позволяет реализовать в полной мере тяговые возможности новых моделей локомотивов. В результате перечисленных издержек закупка новых дорогих локомотивов не решает проблему модернизации, т.к. срок окупаемости их будет увеличен из-за перечисленных выше ограничений.

К настоящему времени на российских железных дорогах сформировался значительный дефицит тягового подвижного состава, доходящий до 20% от необходимой численности.

Поэтому возрастающая потребность ОАО «РЖД в локомотивах в большей степени удовлетворяется за счет модернизации и продления ресурса локомотивов существующего парка.

Практика эксплуатации локомотивов показывает, что данные направления могут координально улучшить использование локомотивного парка, только путем создания центра управления локомотивным парком.

В постановочном плане должна быть решена проблема путем прямого, активного управления эксплуатации локомотивов на базе двух технологических платформ:

- использование навигационных технологий, т.е. знание в реальном масштабе времени дислокацию каждой единицы тягового состава;

- создание прогнозного мониторинга технического состояния, в первую очередь ходовых частей локомотива на основе раннего выявления зарождающихся дефектов, скорости их нарастания (дрейфа) и определение реального остаточного ресурса локомотива в любой координате его транспортной траектории.

Предлагаемое исследование строится на основе глубокой интеллектуализации железнодорожного транспорта, конечной целью которого является организация прямого управления локомотивным парком на основе интегральной совокупности современных диагностических методов, выстроенных в режиме мониторинга, обеспечивающего высокую достоверность технического состояния локомотивов в режиме on-line.

За основу совмещенных методов приняты акустическая эмиссия и вибродиагностика. Дальнейшие исследования направлены на решение задач по разработке акустоэмиссионных систем высокого разрешения, а вибродиагностика должна быть реализована в системном комплексе, конечным результатом которого является выдача прогнозного диагноза технического состояния локомотива - его остаточный ресурс.

Глава 2. Прогнозный мониторинг - основа организации центра управления локомотивным парком.

Повышение интенсивности перевозок при обеспечении безопасности движения на социально-приемлемом уровне всегда сопряжено с материальными издержками. Однако многие внедряемые в этих целях напольные и бортовые системы не всегда в полной мере оказывают заметное влияние на улучшение экономических показателей эксплуатации подвижного состава, не компенсируют затрат на их внедрение, не обеспечивают поддержания состояния подвижного состава на высоком уровне в целях достижения требуемой безопасности перевозок на линиях и направлениях.

Учитывая это, отрасль постоянно должна решать задачу непрерывного обновления стратегии перевозок. Обеспечение безопасности движения поездов на основе единой системы диагностических технологий ремонта и эксплуатации подвижного состава, основанной на статическом, динамическом и прогнозирующем мониторинге подвижного состава в пути следования является одной из важнейших составляющих такой стратегии. Организационные и технические системы мониторинга и восстановления подвижного состава обладают расширенными функциональными возможностями, сочетающими контроль его рабочего состояния с функциями поддержания высокой готовности и предупреждения опасных нарушений безопасности движения. Такие безаварийные технологии на основе системы интегрального функционирования статического, динамического и прогнозного мониторингов оказываются наиболее эффективными при обеспечении эксплуатационной надежности железнодорожного транспорта, используемого для военных перевозок в мирное и военное время.

Разработка базируется на научных исследованиях новых принципов и методов активного мониторинга локомотивов и вагонов, реализующих в реальном масштабе времени многофакторный анализ непрерывно передаваемой информации о техническом состоянии важнейших узлов подвижного состава. Это дает возможность в каждом конкретном случае определить факт наличия опасных неисправностей в узлах подвижного состава, скорость их развития, прогнозировать остаточный ресурс и предупреждать, тем самым, аварийные состояния подвижного состава в пути следования. Разрабатываемые безаварийные технологии и реализующие их технические системы и автоматизированное стендовое оборудование не только обеспечивают безопасность движения, но и позволяют перейти на технологии

ремонтно-эксплуатационных работ по фактическому техническому состоянию подвижного состава, тем самым, обеспечивая экономию материальных и трудовых ресурсов.

Разработке прогнозного мониторинга для создания центра управления локомотивами предшествовали анализ и использование ряда научно-технических решений систем мониторинга различного класса. Вибродиагностический мониторинг охватывает диагностику подшипников (рис.1) и контроль подшипников и буксовых узлов на колесной паре (рис.2). [1]

Рис. 1

Рис. 2

Система диагностики подшипников в отличие от применяемых сегодня моделей (рис. 1а) исключает применение усилителей за счет совмещения пьезодатчика в едином конструктиве с усилителем оформленным в полупроводниковом исполнении (рис. 16). Данная система в автоматическом цикле контролирует полностью все элементы подшипника, включая и неподвижное наружное кольцо (рис.1 в). Помимо этого интеллект системы исключает повторное измерение подшипников под разными номерами (рис.1г).

Рис. 1в il

Рис.1г

Система диагностики колесных пар в отличие от применяемых сегодня моделей (рис.2а) исключает применение усилителей за счет совмещения пьезодатчика в едином конструктиве с усилителем оформленным в полупроводниковом исполнении (рис.26). Данная система в автоматическом цикле контролирует полностью все элементы подшипника буксового узла колесной пары, включая буксовые узлы с кассетными подшипниками, за счет наличия осевого нагружения (рис.2в). Помимо этого интеллект системы исключает повторное измерение подшипников колесных пар под разными номерами (рис.2г).

Рис.2а

Рис.26

п

"ñ -î

f-^iJ i

Рис.2г

Мониторинг технологии ремонта (рис.3) строится на пооперационном статистическом анализе результатов непрерывного диагностирования производственного процесса с выработкой управляющих решений, в случае определения отклонений от контролируемых норм (рис.4). Система включает в себя компьютер и подключенные к нему диагностические стенды.[2]

ЦК

'Дистанционным А1«¡гностический ц»итр \

Подшипник

Подшипник

Генератор

Колесная пара с редуктором

КМ$ на стенде

ШЦШ под локомотивом

Рис.3

Мониторинг диагностики колесных пар на основе акустической эмиссии (рис.5) определяет зарождающиеся трещины. Процесс диагностики происходит при нагружении колесной пары усилиями соизмеримыми с реальными эксплуатационными нагрузками. [3]

Рис.5

Мониторинг медленного отхода колодок от колеса (рис.6), за счет включения кратковременного торможения с последующим непосредственно перед проходом колесных пар мимо выносных модулей, контролирующих температуру нагрева колесных пар. В случае выявления таких колесных пар номер забракованного вагона считывается системой технического зрения (рис.7). Как нормальный отход, так и зависание колодок при кратковременном торможении фиксируется системой с цифровым и графическим отображением (рис.8).[4]

Выносной модуль левого канала

Выносной модуль правого канала

Рис.6

I

70

65966343

— - отсутствие контакта тормозной колодки с колесом

— - наличие контакта тормозной колодки с колесом

Рис.7

200 180 160 140 120 100 80 60 40

Мониторинг, диагностирующий работу подшипников на основе измерения акустической информации микрофонной решеткой (рис.9), позволяет определять все основные дефекты подшипников при движении грузового состава. Номер грузового с забракованным подшипником фиксируется техническим зрением. Обработка диагностической информации позволяет определить величину гарантированного безостановочного пробега Дь прогнозного безаварийного пробега Л2 и прогнозного суммарного запаса в ткм Д3= Д,+Д2(рис.10). [5]

Рис.9

»1

со 40

•и

* 89

88

«

(1

87

г 5

§ 86

1 85

84

Пороговый уровень тревоги - 90 <1В

2370

д3=д1+д

2 3 4 5 67 8

Номера диагностических постов

Рис.10

Все рассмотренные системы мониторирования не обеспечивают полную, исчерпывающую информацию в режиме реального времени о техническом состоянии ходовых частей локомотива. Это означает, что не выполняется одно из основных условий организации центра управления локомотивным парком. Этому условию отвечают акустоэмиссионные и вибродиагностические системы.

Акустоэмиссионный контроль локомотивов является весьма привлекательным, так как сам локомотив инициирует напряженное состояние в контролируемых КМБ работу источников акустической эмиссии.

При этом система мониторинга в движении КМБ локомотивов на основе акустоэмиссии должна состоять из:

• датчиков акустической эмиссии;

• датчики угла поворота колесной пары;

• устройства сбора и первичной обработки данных на базе промышленного компьютера;

• устройства точного позиционирования;

• устройства точного хранения и передачи данных.

• программного обеспечения с автоматической постановкой диагноза со степенью опасности выявленных дефектов,

и отвечать следующим требованиям:

• должна быть решена проблема выделения полезного сигнала из общего шума при движении состава;

• система динамического мониторинга должна иметь динамический диапазон до 110 дБ с временным интервалом в 1 мкс;

• определение времени прихода сигналов и с какой колесной пары, вплоть до точки контроля;

• перечень дефектов, которые система должна выявлять:

- внутренние, по всему объему металла дефекты колеса;

- внутренние, по всему объему металла дефекты оси;

• выявлять и регистрировать развивающиеся дефекты металлургического и эксплуатационного происхождения по всей поверхности элементов колесных пар, кроме того уметь классифицировать данные дефекты по степени их опасности для контролируемого объекта;

• система должна обладать высокой чувствительностью к растущим дефектам относительно других методов;

• система должна выявлять дефекты независимо от геометрической формы, положения и ориентации.

Характерные особенности и достоинства системы диагностики элементов колесных пар качения на основе метода АЭ.

• Разрешение дефектов по времени в 5-7 раз быстрее, чем при вибродиагностике.(рис. 11)

Время, с

200 400 600 800 1000

Пороговые значения (предельные) дефекта

Температурный порог

Виброакустический порог

Акустоэмиссионный порог

• Интегральность, которая заключается в том, что используется несколько преобразователей АЭ, соответственно диагностируется весь объект.

• Дистанционность, которая позволяет производить контроль объектов при значительном удалении от объекта.

• Возможность контроля в реальном масштабе времени (в процессе работы объекта), что позволяет предотвратить катастрофическое разрушение контролируемого объекта и производить прогнозирование технического состояния объекта.

• Меньшее количество ограничений, связанных со свойствами и структурой конструкционных материалов, чем для других методов НЕС. Например, неоднородность материала оказывает большое влияние на показания ультразвукового метода, тогда как для АЭ данные свойства материала не имеют существенного значения. Поэтому у систем на основе метода АЭ более широкий диапазон применения (по материалам).

• Высокое (возможно, максимальное) соотношение эффективность/ стоимость в области систем- диагностики основанных на других методах неразрушающего контроля.

К объему экспериментальных и научно-исследовательских работ, при создании системы мониторинга колесной пары в движении на основе метода АЭ, следует отнести:

• установку мест датчиков акустической эмиссии на колесных парах и их количество;

• определение оптимальных частотных диапазонов акустоэмиссионных сигналов;

• разработку алгоритмов предварительной обработки акустоэмиссионных сигналов;

• разработку методов пост-обработки диагностической информации с выдачей прогнозных рекомендаций на основе степени опасности выявленных дефектов;

• передача по радиоканалу акустоэмиссионной информации в компьютер, находящийся в кабине машиниста;

• разработка модели функционирования системы;

• достоверность системы должна быть не ниже 99%.

АЭ датчики для контроля литых деталей тележки грузового вагона

Датчики акустической эмиссии являются ключевыми элементами диагностических и мониторинговых систем, поскольку от их характеристик принципиально зависит чувствительность метода выявления дефектов и эффективность применяемых алгоритмов распознавания дефектов.

Выбор датчика должен основываться исключительно на понимании физики процессов дефектообразования и развития в исследуемом материале, данные процессы определяются видом материала, точнее его микрострукторой, и способом механического воздействия на него. Боковая рама вагонов, применяемых в железнодорожном транспорте, изготавливается из стали 20ГЛ. Данный вид стали относится к углеродистой ферритоперлитной стали средний прочности с хорошей хладостойкостью и вязкостью разрушения, определяемой особенностями микроструктуры и значительной долей вязкой ферритной и компоненты в ней. Структура данной промышленной стали достаточно сложна и характеризуется большим количеством компонент, отличающихся характерными размерами и свойствами. Взаимодействие между этими компонентами структуры определяет отклик стали на различные виды воздействия, от статического до ударного, при разных температурах. Основными, но не единственными, элементами микроструктуры являются:

1) Развитые ферритная и перлитная фазы

2) Дендриты

3) Поры, образовавшиеся при кристаллизации стали в междендритном пространстве

4) Хрупкие частицы и включения: Сульфиды (марганца), и сложные карбиды и оксиды (алюминия)

5) Значительная неоднородность распределения элементов по объему и соответствующая неоднородность состава и свойств, вызванная промышленной технологией изготовления.

При статическом и ударном нагружении при комнатной температуре, как принято в большинстве практических испытаний новых, либо отремонтированных боковин, разрушение происходит по вязко-хрупкому механизму с образованием развитой ячеистой субструктуры и существенной ролью дислокационной активности, благодаря запасу пластичности стали.

В процессе инициации разрушения принципиальную роль играют хрупкие включения, которые либо разрушаются сами либо иницииуруют трещины расслоения в матрице. В ходе распространения, трещина взаимодействует как с несплошностями, неметаллическими включениями, перлитной фазой и т.д., что приводит к скачкообразному росту с чередой "прыжков и остановок", а так же к выявлению и блокировке трещин.

Наличие в структуре неизбежных хрупких неметаллических включений, несплошностей, деидритов и цементной фазы со сложной пространственной конфигурацией снижает локальную пластичность стали, а неоднородность распределения структурных компонент ведет к значительной непредсказуемости и не повторяемости локального процесса разрушения даже в одинаковых условиях испытаний, данное обстоятельство должно в явном виде учитываться при разработке регистрирующей АЭ аппаратуры, прежде всего, датчиков и диагностирующих алгоритмов.

Боковины, прошедшие период эксплуатации под нагрузкой, кроме всего прочего подвержены старению, потере пластичности, и формированию микроскопических усталостных трещин, для появления которых в структуре есть очень много концентраторов напряжений от включений до дендритов и границ раздела фаз. Усталостные трещины распространяются от поверхности рамы вглубь, как правило по участкам междендритной несплошности и при участии окислов и коррозионных процессов.

Даже данный очень краткий обзор структуры и процесса разрушения стали говорит о достаточно сложном и многохарактерном процессе разрушения, в котором участвуют много взаимодействующих механизмов, приводящих к сложному широкополосному сигналу АЭ от всего комплекса дефектов. Соответственно, эффективная система диагностики движущихся дефектов типа трещин в процессе механических испытаний должна быть адекватной физике процессов зарождения и распространения трещин в данной стали.

Характеристики применяющегося на сегодняшний день датчика GT200 (рис.12) (функциональный аналог датчика R15 общего применения фирмы Physical Acoustic Corporation, USA) приведены на рисунке, данный датчик является типичным резонансным, с ярко выраженным пиком чувствительности в районе 100 кГц (производитель говорит от 165 кГц, хотя отклик датчика говорит скорее о 100 кГц).

Таким образом, единственной характеристикой сигнала, снимаемого с выхода данного датчика является амплитуда, которая правильно характеризует только дефекты, генерирующие АЭ сигнал в заданной узкой полосе частот, соответствующей резонансу. Таких дефектов в металлах не существует вообще, поскольку все они имеют свойство эволюционировать под нагрузкой, что приводит к изменению их свойств и, соответственно, частотных спектров излучаемых АЭ сигналов. Все дефекты генерируют как правило широкополосные сигналы и принципы распознавания сигналов от различных дефектов строятся исключительно на анализе волновых форм и соответствующих Фурье (или Вейвлет) спектров, что совершенно невозможно при узкополосной регистрации сигналов. Кроме того, при такой записи, даже по амплитуде не возможно определить степень опасности развивающегося дефекта. Например, сильно локализованная, но не очень опасная, пластическая деформация в ферритной фазе будет приводить к сигналам с максимумом в спектре как раз в районе 100 кГц, а быстро растущая трещина по хрупким включениям будет характеризоваться существенно более высокими частотами, в районе 1000 кГц, не говоря уже о разрушении маленьких включений, с которых чаще всего и начинается процесс формирования макротрещины.

С учетом развития электронной и вычислительной базы АЭ, современной альтернативой резонансной регистрации становится широкополосная регистрация, ранее применявшаяся преимущественно в исследовательских лабораториях. Типичным широкополосным датчиком АЭ является преобразователь \1SAE-1300-WB фирмы МкгоБепвогз АЕ (Россия) с достаточно равномерной АЧХ до 1500 кГц и пиком чувствительности в районе 1300 кГц. (Рис.13)

Рис.13

Использование подобного преобразователя не только значительно повышает чувствительность медода в интересующем диапазоне частот в раоне 1000 кГц для регистрации активных хрупких трещин, но предоставляет разработчику АЭ метода новые широкие возможности ипользования беспороговых методов регистрации АЭ в широком диапазоне частот и применения современных математических алгоритмов распознавания образов для достоверного выделения АЭ сигналов на фоне шума, дискриминации источников АЭ и принятия автоматических решений в реальном времени без экспертной человеческой оценки.[6]

Выбор нового поколения акустоэмиссионных датчиков нового поколения, работающих в мегагерцовом диапазоне позволили приступить к созданию основных элементов акустоэмиссионной диагностической системы.

Акустоэмиссионный мониторинг колесных пар на наличие зарождающихся трещин при движении поезда является одной из ключевых

задач исследования. Ни один из известных акустико-эмиссионных датчиков не позволяет снимать информацию с двигающихся объектов, так как при этом требуется обеспечить надежный контакт с диагностируемым изделием. Для этого серийный датчик был «расчленен» на две составляющие конструктообразующие константы (рис.14).

Рис.14

Первая часть отвечает за снятие информации с вращающейся колесной пары с обеспечением надежного акустического контакта. Вторая часть принимает дистанционно информацию первой части датчика и передает ее в вычислительный комплекс для идентификации результатов диагностики (рис.15).

Рис.15

Выделение полезного сигнала проводится по сложнейшим алгоритмам и программными средствами фильтрующими паразитные сигналы подшипников и других источников шума (рис.,16).

Посредством индуктивной связи между датчиками происходит электропитание и съём диагностической информации. Наиболее удобным местом для установления датчика и обеспечения надежного акустического контакта является центр оси колесной пары (рис.17).

Рис.17

Динамический мониторинг на основе вибродиагностики функционирует совместно с акустоэмиссионной диагностической системой.

Она включает в себя комплект датчиков (пьезоакселерометры, температурные и акустоэмиссионные). (Рис 18)

Локомотив

• - совмещенные датчики вибрации/температуры

• - акустико-эмиссионные

датчики

1 - бортовой компьютер

2 - устройство сбора информации

Рис.18

В процессе движения локомотива информация поступает от датчиков в интеллектуальный программно-аппаратный комплекс, размещенный в кабине машиниста. Комплекс отслеживает приближение реальных параметров узлов КМБ к его пороговым значениям (Рис. 19).

Длр

А»

Поломка

Зарождение дефект

& км

- диагностический симптом;

■ предельно допустимое значение;

порог зарождения дефекта;

- пробег, км.

- приработка-,

- нормальное состояние;

- развитие дефекта;

- деградация

При этом алгоритм реализует три степени защиты: нормальное состояние, момент зарождение дефекта и рост дефекта, величина которого превышает допустимые граничные значения. Превышение данного порога приводит к поломке узлов локомотива и к возможности возникновения аварийных ситуаций. (Рис. 20)

Рис.20.

Но динамический мониторинг не решает еще одну основную задачу центра управления локомотивами - информацию в реальном времени о техническом состоянии локомотива. Прогнозная диагностика реализуется на основе расчета скорости нарастания (дрейфа дефекта).

Прогнозная диагностика предусматривает дальнейшее развитие динамического мониторинга. (Рис.21).

5 - пробег, тыс. км;

- нормальное состояние; - развитие дефекта; - участок прогноза

Рис.21

При этом аппаратная часть системы остается неизменной, а создается сложнейший программный продукт, позволяющий не только выделить дефект, но и отслеживать скорость его деградации. Имея в базе данных граничные браковочные признаки и их численные характеристики, а также зная характер дефекта и скорость его деградации, определяется важнейшая характеристика ходовых частей локомотива - остаточный ресурс, который одинаково успешно встраивается, как в центр управления локомотивами, так и в систему управления безопасности перевозок.

Алгоритм диагностики КМБ позволяет с использованием навигационных технологий, банка данных рельсового пути и результатов вибродиагностического мониторинга буксовых узлов при его реализации четко фиксировать в реальном режиме времени техническое состояние КМБ в целом и прогнозировать, с учетом скорости дрейфа дефекта, его остаточный ресурс.(рис.22)

Рис.22

Глава 3. Математическое моделирование прогнозного мониторинга.

Моделирование прогнозного процесса включает в себя пять основных этапов и в данном расчете принимает форму интерактивного процесса.[7] [8] Процесс включает следующие этапы:

> Постулирование общего класса моделей. Для достижения цели из взаимодействия теории и практики выбирается полезный класс моделей.

> Идентификация модели. Вследствие обширности класса моделей для непосредственной подгонки к данным применяются «грубые» методы идентификации подклассов этих моделей, которые позволяют выбрать соответствующие экономичные (в смысле числа неизвестных параметров) подклассы моделей.

> Оценка параметров модели. Пробная модель подгоняется к данным использованием более точных итеративных методов оценивания ее параметров.

> Диагностическая проверка на адекватность модели. Проверка выявляет возможные дефекты подгонки и устанавливает их причины. Если дефекты не обнаружены, модель готова к использованию. При обнаружении дефектов итеративные циклы идентификации, оценок и диагностической проверки повторяются до тех пор, пока не будет найдено подходящее представление модели.

> Использование модели для прогноза. Модель постоянно оценивается на удовлетворительность совпадений полученных ранее прогнозных значений и измеренных значений определяющего параметра при достижении соответствующих значений аргументов прогнозной модели. При обнаружении существенных несовпадений итеративные циклы идентификации, оценок и диагностической проверки повторяются до тех пор, пока не будет найдено подходящее представление модели. Вычисленные ранее параметры модели используются в качестве

начальных значений при построении актуальных значений ее коэффициентов.

Считаем, что определяющий параметр представляется системой для анализа и прогноза через равные промежутки пройденного пути и пусть -

наблюдаемое значение этого параметра, соответствующего I - делению шкалы километража. Введем операторы:

• Оператор сдвига назад В , определяемый как В Ь = • ТогДа

2Г

• Оператор сдвига вперед р = Д"1, задаваемый как р ^ = . Тогда

F," г.= г-., •

• Разностный оператор со сдвигом назад А = - = (1 - В ) Ь •

• Оператор суммирования в, выражаемый как

Пороговое значение Д, определяющего параметра лежит выше его значений на этапах жизненного цикла диагностируемого механизма «Приработка» и «Нормальное функционирование», на которых действует установленный регламент планово-предупредительного ремонта. Для определения факта устойчивого превосходства определяющим параметром порогового значения Д0 введем нижнюю границу Д = Ло~Лг начиная с

которой система начинает детальный анализ поведения механизма. Значения ниже Д при построении прогнозной модели не учитываются.

Введем счетчики 1*» для регистрации числа измерений

определяющего параметра, попадающих соответственно в интервалы

Аа = (г« • Ь - Ло\- Счетчики начинают изменяться при первом попадании

36

значения определяющего параметра в какой-либо интервал Д. /е {2,3,4}. После попадания измеряемого параметра в интервал Д4, либо принадлежности моды вариационного ряда к интервалу д, бортовая система выполняет построение прогнозной модели и производит по ней соответствующие расчеты. Превосходство определяющим параметром предельного значения ^

(возможно случайное) инициирует машинисту предупредительный сигнал о переходе соответствующего механизма в стадию жизненного цикла «Развитие дефекта».

Примененные в работе стохастические модели используют тот факт, что наблюдаемые ряды, в которых последовательные значения сильно зависимы, можно рассматривать как генерируемые последовательностью независимых импульсов а- белым шумом - реализацией нормально

распределенных случайных величин с нулевым средним и дисперсией (у1.

Предполагается, что белый шум можно трансформировать в процесс при

помощи линейного фильтра вида:

= = м + (1)

Если последовательность весов у/ у/,, -- сходящаяся, фильтр называется устойчивым, а процесс ^ будет стационарным со средним значением ц, вокруг которого и происходит варьирование процесса; в других случаях нестационарный процесс и // - просто некая точка отсчета уровня процесса, значение которой будем считать равной 0.

Исходя из физического смысла процессов развития дефектов, происходящих в диагностируемых механизмах, и накопленного практического материала, прогнозную модель соответствующего нестационарного процесса строим в классе смешанных статистических моделей авторегрессии -проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС), предполагая, что (1-я разность наблюдаемого ряда значений стационарна:

V>(B >z, = 0o + 0 (В )ar (2)

где:

полином <p(ß ) = ^ <p{ß )- нестационарный оператор (обобщенный оператор авторегрессии), у которого d(d > 0) корней уравнения <p( ft ) = 0 равны единице;

Ф(В ) = 1 .ß ~ФгВ'~ ~ф,В ~ оператор авторегрессии порядка

р (предполагается, что этот оператор стационарен, т.е. корни ф(В ) = 0 лежат вне единичного круга);

ö(ß) = ~ 02В ~ ~0Ч В' ~ оператор скользящего среднего

порядка q.

- белый шум, который с помощью линейного фильтра трансформируется в процесс ^ .

Выбор класса модели определяется тем, что текущее значение определяющего параметра зависит от предыдущих его значений и прогнозирование экспоненциально взвешенным скользящим средним является наиболее оптимальным для учета приоритетности последних измерений параметра по сравнению с предыдущими значениями временного ряда.

Существуют три формы представления моделей АРПCC(p,q,d), каждая из которых имеет определенные достоинства. Текущее значение можно выразить:

• в виде разностного уравнения через предыдущие значения ^ и текущее и предшествующие значения а ,

• только через текущий и предшествующие импульсы а ,

• через взвешенную сумму предшествующих значений ^ процесса и текущий импульс .

Для дальнейшего анализа и удобства вычислительной реализации важно представление модели в виде:

• разностного уравнения, то есть, если

<Р(В) = <ЯВ )(1-5)" = 1 ~(рхВ то из выражения (2)

следует, что Ь = + + во • (3>

• выражений через текущий и предшествующие импульсы - модель

(1).

Если модель является рабочей (т.е. класс модели определен и известны процедуры идентификации, оценки параметров и выполнена диагностическая проверка адекватности), то построенная модель может быть использована для прогноза будущих значений наблюденного ряда. Обозначим через £((/)

сделанный в момент I прогноз значения определяющего параметра на расстоянии I в будущем, то есть с упреждением I. Функция £,(/), /=1,2,...,

дающая на километраже I прогнозы для всех будущих значений километража, будем называть прогнозирующей функцией в момент I. Цель - получить такую прогнозирующую функцию, у которой среднее значение квадрата отклонения Zl*I' Zl О истинного от прогнозируемого значения являются наименьшим для каждого упреждения I. Необходимо так же указать точность прогноза для оценки риска, связанного с решениями, основанными на прогнозировании. Точность прогноза следует выразить вероятностными пределами по обе стороны от каждого прогнозируемого значения.

Предположим, что находясь в начале отсчета I, мы должны сделать прогноз ^Д/) величины который был бы линейной функцией текущего и

предшествующих наблюдений _2.-Тогда он будет также линейной

функцией текущего и предшествующего импульсов а ,а га . Предположим, что наилучший прогноз - это

= р. + Щ и2а,-2 + -. где веса у/гу/^у/должны

быть определены.

Учитывая соотношение (1), представим ^ в виде:

у=0

Тогда находим, что среднеквадратическая ошибка прогноза равна

где - математическое ожидание случайной величины £ .

Она минимизируется приравниванием у/1 = у/ , что является частным

случаем результатов, полученных Колмогоровым. Имеем

г-* = <а,.,+ У, а,«-,+ •■•+У+ (у, а, + а,-, + ■■■) (6)

или

где - ошибка прогноза ^Д/) с упреждением /. Из полученных соотношений следует:

где условное математическое ожидание £„,при условии, что все

^ до момента I известны.

2. Ошибка прогноза для упреждения I равна

Прогноз будет несмещенным, поскольку £[ег(/)] = 0. Дисперсия ошибки

прогноза равна У{1) =(\ + у/ +у/г +... + у/^(уа. (10)

3. Остаточные ошибки как ошибки прогноза на один шаг вперед есть

Следовательно, остаточные ошибки, генерирующие процесс, которые вводились как множество независимых случайных величин, оказываются ошибками прогноза на шаг вперед и, следовательно, они некоррелированы. Наблюдение представляется в виде:

• Используя разностное уравнение (3),

г,*, = ъ«-1+Ф1 г-*-?+•••+ ~ в, а„,., - ••• - +а,., ■ О 2)

• Используя уравнение (4),

где у/о = 1. Остальные веса у/ находятся приравниванием соответствующих коэффициентов в

+ + = (14)

Так как прогноз с минимальной среднеквадратичной ошибкой (/) для упреждения I - это условное математическое ожидание ¡г [^ (] случайной величины в момент /, то, используя различные формы представления модели процесса, можем записать соответствующим образом и выражения для прогноза. Для простоты представления прогнозной модели будем временно обозначать квадратными скобками взятие условного математического ожидания в момент /, то есть [Лы] = £, , = ¡г, .

Прогнозы, полученные из разностного уравнения. Переходя в (12) к условным математическим ожиданиям в момент г, получим

[г,+(] = г, О = <Р, +-+<РРы ~ 0, 1а,+,.,1 - - - 1а.*,-,]+[<*„,] -(15)

Прогноз в проинтегрированном виде. Используя (13), получим

Ы = I,«) = у/> + - + Ум К,]+ У,[«,]+ У ,+1 [вм] + - + К,] (16)

При вычислении условных математических ожиданий мы должны учесть, что, если ] - неотрицательное целое, то

Ы = = г,^' >=о>1.2.... (17)

= Е,1а,-;1 = а,ч = ъ-гг<-!-\ ® • ■>=о-1-2-••

1а,.,]=£,[&♦,)=<>. 7=1.2,...

Следовательно, чтобы получить прогноз £,(/), нужно выразить модель для с помощью любого из рассмотренных выше явных

представлений и действовать с членами в правой части по правилам:

• Члены = 0,1,2,..., уже известные к моменту Г, оставить без изменения.

• Члены ) = 1,2,..., еще не известные, заменить их прогнозами £,(./) на момент г.

• Члены _., ] = 0,1,2..... уже известные, определить по формуле

• Члены а1Ч, '} = 1,2.....еще не известные, заменить нулями.

Поскольку прогноз с минимальной среднеквадратичной ошибкой определен через условное математическое ожидание = £,[£,„]. то для его вычисления теоретически требуются знание всех прошлых ^ Д° бесконечности.

В силу обратимости общей модели АРПСС для вычисления прогноза с заданной точностью, влиянием можно пренебречь, начиная с

некоторого достаточно небольшого значения к.

Пусть необходимы прогнозы с упреждением 1, 2, ..., Ь. Чтобы найти доверительные пределы для этих прогнозов, вычислять новые прогнозы за счет коррекции старых прогнозов, требуется из уравнения (14) находить веса у/^у/г.....у/ь!. приравнивая коэффициенты при одинаковых степенях В в левой

и правой частях этого уравнения:

а -дв 1 +¥,в +р2в2+-)=1 -в,в-е.ъ1- -вчъч

Зная значения <р и в, получаем выражения для у/:

ш =т*\и +...+Ю *[]/ -д.,

т , Т\Т Т р+й Т ¡-р-<1 ЪГ/

где у/а = ]; 1//. = 0, при у<Ои 0. = 0 при

Если АГ=тах(р+^-1 то при ¡> К веса у удовлетворяют разностному

уравнению ^ = + + - + (19)

Следовательно, у вычисляются рекуррентным способом.

Другой способ вычисления прогноза основывается на соотношении (8), используя которое можно выразить прогнозы £1+|(/) и ^ (/ +1) будущего

значения , сделанные в моменты /+1 и / соответственно:

г,+1 О = V, а,«+Ум а,+я,-,+■-1)= Ума, + У1.2а,-1+-

Вычитая второе уравнение из первого, получим:

г,+,(') = г,</ + 1> + 1М.т (2°)

Таким образом, если прогноз величины , сделанный в момент /, подправить добавлением ошибки прогноза на шаг вперед а с коэффициентом у/ , то получится прогноз той же величины но в момент г+1. Отсюда

следует важный вывод:

• Пусть в момент I сделаны прогнозы с упреждением 1,2, .. .X.

• Как только становится известным , находим ¿¿^ - - ^ (1).

• Пропорционально подправляем прогнозы (/) = +1) + ^ д в момент г+1 для упреждений 1,2, ...,/,-1.

ЦЕНТР УПРАВЛЕНИЯ ЛОКОМОТИВНОЙ

тягой

- - - управляющий канал

Новый прогноз для упреждения Ь найти этим способом нельзя, но

он легко вычисляется по прогнозам с меньшими упреждениями из разностного уравнения.

На основе единой системы трех типов мониторинга (рис. 23) предлагается новая схема управления локомотивами отрасли. Комплекс технологического, информационного и управляющего взаимодействия позволяет сформулировать новые, в сторону оптимального ужесточения, исходные пороговые значения для программно-аппаратных комплексов, используемых на линейных предприятиях отрасли.

Глава 4. Центр управления тяговым составом на основе мониторинга технического состояния локомотивного парка в режиме on-line.

Разработка центра управления локомотивами строится на двух основных базовых принципах:

- дислокация локомотива в режиме on-line

- реальный ресурс технического состояния локомотивов в режиме on-line

Основные задачи центра:

- прием диагностической информации с локомотивов;

- сбор данных о контролируемых параметрах критических узлов локомотивов;

- обработка поступающей информации;

краткосрочное и дальнесрочное прогнозирование технического состояния локомотивов;

- отображение оперативной информации о местонахождении и техническом состоянии (с учетом прогнозов) локомотивов в режиме реального времени на средствах коллективного видеонаблюдения;

- выработка вариантов управления ситуациями;

- передача команд управления на локомотивы;

- формирование отчетов вышестоящим органам управления «РЖД».

К основным требованиям центра были отнесены:

- масштабируемость обеспечивает наращиваемость вычислительных мощностей составных технических средств с целью повышения производительности, объема решаемых задач и количества рабочих мест центра;

-диагностируемость обеспечивает непрерывный контроль и диагностика технического состояния составляющих технических средств центра;

- отказоустойчивость обеспечивает круглосуточное непрерывное функционирование центра и сохраняться работоспособность при отказе отдельных составляющих технических средств;

- технические средства должны быть дистанционно конфигурируемыми и управляемыми;

- передача информационных данных между локомотивом и центром управления локомотивной тягой обеспечивается по радиоканалу. (Рис.24)

ЦЕНТР УПРАВЛЕНИЯ ЛОКОМОТИВНОЙ ТЯГОЙ

Секция 2

компьютер

т

Секция 1

Wi-Fi Точка доступа

Рис.24.

В состав центра входят следующие технические средства:

- сервер сбора данных со шлюзами: GSM и Ethernet;

- база данных;

- сервер краткосрочного и дальнесрочного прогнозирования эксплуатации локомотивов;

- сервер контроля состояния технических средств;

- сервер управления отображением оперативной информации;

- сервер удаленного доступа;

- рабочее место оператора (администратора);

- рабочее место диспетчера.

Разработанная структурно-функциональная схема центра управления локомотивами приведена на рис.25.

Рис.25

Разработанный центр управления локомотивной тягой имеет следующие технические характеристики:

1. Количество параметров, контролируемых на локомотиве - 64.

2. Диапазон контролируемых вибраций, Гц: 3 + 10000.

3. Диапазон контролируемых ускорений, м/сек2: 0.05+ 400.

4. Частотный диапазон, 50 кГц - 2 МГц.

5. Диапазон контролируемых температур, °С: - 40 + 150.

6. Методы: акустоэмиссия, вибродиагностика.

7. Информационный обмен между бортовыми компьютерами локомотива -WiFi.

8. Двухсторонний информационный обмен между локомотивом и центром - GSM.

Отличительной особенностью выполненного исследования является предложенный алгоритм, позволяющий на основе применения динамического мониторинга ходовых частей локомотива и рельсового пути не только идентифицировать их неисправности, но и вычислять скорость дрейфа обнаруженных неисправностей и подавать соответствующие управляющие сигналы в систему безопасности локомотива.

Алгоритм реализуется в следующей последовательности (рис 26).

При возникновении дефекта в зоне контакта колеса с рельсом диагностический сценарий развивается по двум направлениям. Если при прохождении нескольких колес по месту обнаружения неисправности сигнал постоянно повторяется, что свидетельствует о дефекте рельса. В этом случае система GPS реализует навигационную задачу, фиксируя и передавая в базу данных диагностического комплекса координаты дефектного участка рельса. При этом система анализирует возможность прохождения локомотивом стыка, вход в кривые, нарушение геометрии рельсовой колеи в плане. Если при этом соответствующие параметры находятся в допустимых пределах, то обнаруженный дефект относится к рельсовой колее. Учитывая, что дефекты буксового узла имеют близкие частотные характеристики вводится корректирующий сигнал при окончательном вычислении остаточного ресурса обнаруженного дефекта. Результаты обработки передаются в систему безопасности локомотива.

В случае, когда при движении локомотива сигнал о дефекте непрерывно повторяется, то в базе данных запрашиваются данные по КМБ. Идет сопоставительный анализ по колесной паре, редуктору и ТЭДу. В случае, когда буксовый узел исправен, вводится такая же коррекция как и для рельсовой колеи. При неисправности КМБ, как и при неисправности буксового узла, подаются соответствующие управляющие команды в систему безопасности локомотива.

сигнал в локомотив

Рис.26

При этом разработанный центр управления локомотивной тягой позволил службе реализовать систему качественного ремонта и эксплуатации тягового состава.(Рис.27)

СХЕМА ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ОТКАЗОВ УСКОРЕННОГО ИЗНОСА, ПОДДЕРЖАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК НА ЗАДАННОМ УРОВНЕ

Рис.27

Опытная эксплуатация пилотного проекта центра управления локомотивами на Горьковской дороге позволила получить следующие показатели:

• Сокращение количества неплановых остановок поездов на 30 %

• Сокращение количества регулировки при эксплуатации линейных технических средств на 60 %

• Сокращение времени на обслуживание и ремонт технических средств на

40%

• Удлинение контрольных плеч для выявления ранней стадии развития отказа в 2 - 3 раза

• Сокращение затрат на заводской ремонт за счет раннего выявления дефекта на 15 %

• Повышение безопасности движения поездов путем сокращения вероятности возникновения опасных ситуаций и повышение вероятности обнаружения опасных дефектов на 30 - 40 %

Заключение по результатам выполненной работы.

1. Проведен анализ систем мониторинга, применяемых на железнодорожном транспорте.

2. Установлены базовые принципы при создании центра управления локомотивным парком.

3. Исследованы и приняты основные задачи и требования, предъявляемые центру управления локомотивами.

4. Установлен состав центра управления локомотивами.

5. Разработана структурно-функциональная схема центра мониторинга локомотивов в режиме реального времени.

6. Предложена и апробирована информационно-управляющая система между центром и локомотивами.

7. Разработаны характеристики системы мониторинга локомотивного парка в режиме on-line.

8. Разработка центра управления тяговым составом на основе мониторинга технического состояния локомотивного парка в режиме on-line.

9. Предложена двухплатформная система организации центра управления локомотивами.

10. Разработаны схемы динамического и прогнозного мониторингов для локомотивов.

11. Построена модель итеративного процесса определения скорости дрейфа зарождающихся дефектов ходовых частей локомотивов.

12. Разработана структурно-функциональная схема центра мониторинга локомотивов в режиме реального времени.

13. Определен ресурс КМБ локомотива на основе прогнозного мониторинга.

14. Разработан алгоритм адресного выделения браковочных признаков локомотива в режиме on-line.

Список опубликованных работ по теме диссертации

1. Сокращать эксплуатационные затраты. Журнал «Вагоны и вагонное хозяйство» № 4 (16) IV квартал 2008 года.

2. Отличительные особенности вибродиагностических комплексов нового поколения. ДЦНТИ, г. Нижний Новгород, 2009 г.

3. Основные требования на модернизацию серийных вибродиагностических комплексов.

4. Методика модернизации вибродиагностических комплексов. ДЦНТИ, г. Нижний Новгород, 2010 г.

5. Системы мониторинга на Российских железных дорогах. ДЦНТИ, Нижний Новгород, 2010 г.

6. Модель прогнозного мониторинга технического состояния локомотивов. ДЦНТИБ, Нижний Новгород, 2011 г.

7. Методология построения центров управления локомотивным парком. ДЦНТИБ, Нижний Новгород, 2012 г.

Список использованной литературы

1. Трантина С.В. и др. Комплекс вибродиагностики буксовых узлов колесных пар подвижного состава. Патент №91430, 2009 г.

2. Десятников B.C. и др. Способ вибродиагностики ответственных механических узлов и оборудование железнодорожного подвижного состава. Решение о выдаче патента 2011 г.

3. Э.С. Горкунов, С.Ю. Митропольская, A.JI. Осинцева, Д.И. Вичужанин. «Исследование деформации и оценка напряжений в материалах с упрочнённым поверхностным слоем магнитными методами» Физическая мезомеханика. 12 2 (2009) 95 -104.

4. Ломакин И.С. Динамический мониторинг функционирования тормозной системы. ДЦНТИ, Нижний Новгород, 2010 г.

5. Иванов А.О. Постовые диагностические комплексы - основы перехода от реактивного к проактивному характеру управления перевозок. ДЦНТИ, Нижний Новгород, 2010 г.

6. Виноградов А.Ю. Проблемы разрушения и анализ механизмов акустической эмиссии в сталях, применяемых в железнодорожной отрасли. Отчет ОАО «Центра программных разработок» г. Сэров, 2011 г.

7. И.И. Елисеева, М М. Любашев. Общая теория статистики. Ж. «Финансы и статистика». М. 2002 г.

8. В.М. Гусаров. Теория статистики. Ж. «ЮНИТИ». М. 2001 г.

9. V.V. Murav'ev, M.V. Murav'ev, and T.V. Murav'ev. The Possibilities jf Acoustic Emission Testing of Rails during Exploitation. Russian Journal of Nondestructive Testing, 2008, Vol.44, No l,pp. 35-40.

10. V. Muraviev, T. Muraviev. Diagnostics of Railway Objects using Acoustic Emission Technique. NDT for Safety. Nov. 07 - 09, 2007, Prague, Czech. Rep.

11. D.V. Fedorov. Determination of the Effectiveness of Lubricants for Locomotive Bearing Units by Means of the Acoustic - Emission Method. Russian Journal of Nondestructive Testing, 2003, Vol. 39, No 3, pp. 198 - 200.

-21421 '

2012340739

2012340739