автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и средства совместной обработки термо-оптической информации в задачах диагностики транспортных объектов

4840229

. ПЕРЕЛЫГИН Владимир Николаевич

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА СОВМЕСТНОЙ ОБРАБОТКИ ТЕРМО-ОПТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ЗАДАЧАХ ДИАГНОСТИКИ ТРАНСПОРТНЫХ ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Иркутск-2011

1 о МАР 2011

4840229

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения»

Научпый руководитель: доктор технических наук, профессор

Лукьянов Анатолий Валерианович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Краковский Юрий Мечеславович;

кандидат технических наук, доцент Эльхутов Сергей Николаевич

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Иркутский

государственный технический университет», г. Иркутск

Защита состоится « 17 » марта 2011 г. в 12.00 часов на заседании совета по защите кандидатских и докторских диссертаций Д 218.004.01 при ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ИрГУПС) по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15, ауд. А-803.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения».

Автореферат разослан «16 » февраля 2011 года.

Ученый секретарь диссертационного совета,

кандидат технических наук, профессор

Тихий И.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В современных условиях вес большее значение приобретают методы оценки технического состояния оборудования в промышленности и на транспортных объектах (ТрО), а также планирование ремонтов поврежденных агрегатов по их результатам. Транспортными объектами называются объекты железнодорожного (электровозы, тепловозы, электропоезда), автомобильного, водного и воздушного транспорта. У всех ТрО есть общие составляющие: двигатели, механизмы преобразования движения, движители, системы управления, высоковольтные и низкозольные электрические схемы. В качестве ТрО для исследований выбран электровоз и его инфраструктура (система эксплуатации, технического обслуживания и ремонта). Задачами стратегического направления научно-технического развития ОАО «РЖД» до 2015 г. являются повышение безопасности движения поездов, реорганизация системы технического обслуживания и ремонта подвижного состава, в том числе на основе развития и использования современных методов и средств диагностики.

Электрическое оборудование электровозов эксплуатируется в экстремальных климатических условиях, а его неисправности приводят к большим материальным и временным издержкам. По статистике, более половины внеплановых ремонтов электровозов связаны с дефектами электрического оборудования. Диагностика дефектов электрического оборудования является одной из технически сложных операций ввиду необходимости анализа большого количества плотно расположенных контактных групп, панелей, сборок, токоведущих цепей и аппаратов.

Поскольку процесс проведения технического обслуживания и ремонта строго регламентирован по времени, крайне важно использовать методы, позволяющие выполнить обследование за предельно малый срок с одновременным сохранением качества выполнения операций, что можно осуществить с помощью внедрения современных методов безразборного контроля и диагностики. Инфракрасная термография играет все более важную роль при техническом обслуживании и ремонте энергетического и теплового технологического оборудования предприятий. Этот метод целесообразно использовать и при контроле оборудования электровозов, так как он позволяет без соприкосновения с объектом выявлять чрезмерно нагретые механические и электрические компоненты, которые предшествуют отказам.

Термодиагиостика состояния электрического и механического оборудования электровозов до последнего времени не применялась, так как электровоз представляет собой сложную систему, состоящую из большого количества компактно расположенных умов и сборок электрического оборудования (преимущественно в высоковольтной зоне). Распознавание и диагностика большого количества деталей, попадающих в область термокадра, затруднено и занимает значительное, время. Решение задачи контроля состояния электрического оборудования электровозов может быть найдено путем создания термо-оптических систем с синхронным получением термо- и фотоизображений контролируемых объектов с последующей совместной обработкой получаемой информации.

Целью диссертационной работы является разработка методов и средств совместной обработки гермо-оптической информации в задачах диагностики технического состояния для повышения эффективности обслуживания и ремонта транспортных объектов (на примере электровозов).

Для достижения указанной в диссертационной работе цели необходимо решить следующие задачи:

1. Обоснование эффективности тепловизионного метода контроля, применение системного подхода к анализу составляющих, разработке структуры комплекса термо- оптического контроля и метода управления техническим состоянием транспортных объектов на основе данных термодиагностики.

2. Повышение достоверности идентификации деталей и производительности тепловизионного метода контроля за счет совмещения тепловизионных и оптических каналов информации, разработка математического и алгоритмического обеспечения в задачах автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений.

3. Разработка методов активного теплового контроля и испытаний оборудования электровозов на основе его классификации по параметрам теплофизических характеристик.

4. Разработка методики обработки термо-оптичсской информации и выявления зависимости распределения температуры от параметров работы оборудования электровозов при их движении.

5. Исследование и визуальное моделирование совместной работы штатной системы инфракрасного (ШС) контроля температуры букс (КТСМ) и дополнительно установленного оптического датчика положения букс с целью повышения качества и достоверности теплового контроля букс при движении поезда.

6. Разработка, опытно-промышленное апробирование и внедрение термо- оптического комплекса тепловизионного контроля при обслуживании и ремонте электрооборудования электровозов с учетом фактического состояния.

Методы исследований. При решении поставленных в диссертационной работе задач использовались методы системного анализа для формирования концепции автоматизированного термо-оптического комплекса совместной обработки термо-птической информации, методы проективной и эпиполярной геометрии, регрессионного, корреляционного, кластерного анализа, методы теории теплопроводности и теории вероятностей. При моделировании использовался программный продукт МАТЪАВ 7.5, некоторые вычисления выполнены с помощью системы символьной математики МаШСас! 14.

Научную новизну диссертации представляют следующие результаты, которые выносятся на защиту:

1. Системный подход к анализу составляющих, разработке структуры комплекса термо- оптического контроля и метода управления техническим состоянием транспортных объектов на основе данных термодиагностики.

2. Математическое и алгоритмическое обеспечение на основе методов эпиполяр-пой и проективной геометрии, экспериментальное и визуальное моделирование в задачах совместной обработки термо-оптической информации, автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений.

3. Методы активного теплового контроля и испытаний оборудования электровозов на основе его классификации по параметрам теплофизических характеристик.

4. Методика обработки термо-оптической информации и выявления зависимое™ распределения температуры от параметров работы оборудования электровозов при их движении.

Практическое значение работы состоит в том, что на основе выполненных исследований предложены варианты исполнения термо-оптических устройств (ТОУ), алгоритмы совместной автоматизированной обработки термо- и фотоизображений, в том числе с использованием стереопары. Разработаны и предложены методы тепловых испытаний электровозов и термодиагностики дефектов. Предложено запатентованное техническое решение дополнительного оснащения существующей системы ПК-контроля температуры букс (КТСМ) оптическим датчиком точного определения положения букс с целью повышения качества контроля, а проведенное визуальное и физическое моделирование доказало его эффективность.

Разработанные методики, алгоритмы, программные модули и конструкции ТОУ могут найти широкое применение как в научных исследованиях, так и при решении ряда практических задач в различных отраслях промышленности.

Реализация результатов подтверждена «Актами внедрения» по договору с ВСЖД НИОКР №ДТ/1008р/07 от 10.05.2007 г. «Термо-оптическое устройство и технология термодиагностики дефектов электрооборудования электровозов на ранней стадии перегрева (при техническом обслуживании (ТО) и текущем ремонте (TP))», с внедрением результатов в ТЧР-2 ст. Нижнеудинск в ноябре 2007 г. Термо-оптические комплексы в 2010 г. поставлены также в локомотивные ремонтные депо: Иркутск-Сортировочный, Улан-Удэ, Зима, Новая Чара (Договор поставки №ДДРТ/490р/10 от 28 мая 2010 г. между ВСЖД - филиала ОАО «РЖД» и ИрГУПС). Методы комплексной вибро-термодиагностики мотор-вентиляторов предложены и реализованы также в НИОКР №ДТ/544р/08 «Разработка и внедрение комплекса входного виброконтроля и диагностики дефектов мотор-вентиляторов электровозов при их ремонте с учетом фактического состояния».

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена экспериментальной проверкой основных положений, созданием опытного образца термо-оптического устройства и его программного модуля, а также сопоставлением аналитических исследований с результатами, полученными при численном моделировании.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на III и IV международных конференциях "Про-

блемы механики современных машин" (Улан-Удэ, 2006, 2009); всероссийской научной конференции молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" (Новосибирск, 2006); международной конференции "Актуальные проблемы и перспективы развитая транспортного комплекса России" (Новосибирск, 2007); I международном симпозиуме "Innovation & Sustainability of Modern Railway" (Nanchang, China, 2008); III международном конгрессе "Design and Modelling of Mechanical Systems" (Hammamet, Tunisia, 2009); III международной научно-технической конференции "Современные методы и приборы контроля качества и диагностики состояния" (Могилев, 2009); XV Байкальской Всероссийской конференции "Информационные и математические технологии в науке и управлении" (Иркутск, 2010); II международном симпозиуме "Innovation & Sustainability of Modern Railway " (г. Иркутск, 2010).

Публикации. Результаты исследований изложены в 17 научных работах, из которых 1 патент на изобретение, 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ и 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы из 164 наименований и трех приложений. Общий объем работы - 221 страница, из них 197 страниц основного текста, включая 17 таблиц и 127 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В нерпой главе обоснована необходимость применения тепловизионной диагностики для контроля состояния электрического оборудования в промышленности и на транспорте при внедрении обслуживания и ремонта с учетом фактического состояния. Проведен анализ состояния электровозов по статистическим данным задержек и отцепок электровозов от поездов, в результате которого установлено, что отказы электрического оборудования, потенциально выявляемые термодиагиостикой, составляют 46% от общего числа. Большинство из отказов происходит после выполнения текущего ремонта TP (35%) и ТО-2 (24%), что делает актуальной проблему экспресс-контроля и диагностики развивающихся дефектов оборудования при ТО и ТР.

Проведен анализ имеющихся в депо средств теплового контроля механического и электрического оборудования, на основании которого предложено использовать метод тепловизионного неразрушающего контроля с применением мобильных термооптических устройств для диагностики оборудования электровозов. Метод состоит в том, что термограмме можно сопоставить снимок в оптическом диапазоне, сделанный в том же ракурсе, что и термограмма. В этом случае анализ помогает точно идентифицировать явно выраженные на термограмме дефекты, связанные с перегревом.

Совместное использование и обработка термо-оптической информации позволяет увеличить эффективность существующих систем контроля различной сложности. Например, на рис. 1 представлена схема получения и согласования термо-оптической информации при усложнении систем контроля: от комплекса ИК-контроля температу-

ры букс при движении поезда до термо-оптического комплекса контроля температуры оборудования электровозов. При этом увеличивается сложность средств измерения, самих сигналов и алгоритмов обработки термо-оптических сигналов.

КТСАТ ТОК

(комплекс ИК-коетроля юшфатуры букс (термо олшческва комплекс коитро.ш

пртдмскспш поезда) ' О'Зор.удовашга миаровоюс)

Рис. 1. Схема преобразования термо-оптической информации при усложнении систем

контроля

Использование термо- оптического контроля перспективно в рамках внедрения элементов обслуживания с учетом фактического состояния электровозов. Методика управления техническим состоянием (ТС) оборудования электровозов, состоящая в замыкании об-рапюй связью по контролируемым в процессе эксплуатации параметрам (в т.ч. температуры), используется во всем мире как минимизирующая затраты на обслуживание и ремонт при одновременном максимальном продлении срока эксплуатации оборудования.

Внедрение термо-оптических методов контроля и диагностики электровозов будет экономически эффективно, если эти методы будут встроены в систему технического обслуживания и ремонта (ТОР) электровозов. А это предполагает модификацию и обновление системы ТОР, придание ей большей гибкости. Структура, объем и виды ремонтных работ должны реагировать на информацию, поступающую от систем безразборного контроля и служб технической диагностики ремонтных предприятий.

В заключение главы сформулированы задачи исследований.

Во второй главе определен перечень диагностируемого оборудования электровозов, сформулированы задачи термоконтроля. Приведена схема управления техническим состоянием оборудования электровозов путем замыкания системы обслуживания и ремонта обратной связью по информации входного и выходного тепловизионного контроля.

На основе системного подхода проведена классификация и анализ подсистем объектов, задач, методов и средств и термоконтроля. В результате определена структура и необходимые составляющие системы (комплекса) термо-оптичсского контроля, включающие: а) термо-оптическое устройство для одновременной съемки контролируемого оборудования в ИК и оптическом диапазонах спектра излучения; б) программу автоматического совмещения ИК и оптических изображений; в) методы тепловых испытаний электровозов при ТО, ТР и термодиагностики дефектов; г) рекомендации по допустимой температуре и коэффициентам излучений типовых деталей и узлов электровоза. Доказано преимущество активного метода теплового контроля для электрического оборудования электровозов.

Предложено два альтернативных варианта исполнения термо-оптических устройств: 1) на основе использования сборки серийных тепловизоров и фотоаппаратов с полуавтоматическим программным совмещением термо- и фотоизображений; 2) то же, но со стереопарой в оптическом канале и полностью автоматическим совмещением термо- и фотоизображений, распознаванием перегретых деталей и термомониторингом состояния деталей.

Для сопоставления термо- и фотоизображений предложен метод, основанный на эпиполярной геометрии. Точка трехмерного объекта и два центра проецирования СС' (точки расположения камер) формируют эпиполярную плоскость (рис. 2). Пересечения этой плоскости с плоскостями изображений образуют эпиполярные прямые. Линия, соединяющая центры проецирования, пересекает плоскости изображения в сопряженных точках е и/, которые называются эпиполюсами. Поиск сопряженных точек на изображениях проводится только по длине эпиполярных линий.

Сопоставление изображений представляется как процесс преобразования эпиполярной геометрии сопоставляемых изображений в некоторую каноническую форму с

применением проективных преобразований для каждого из изображений. Любая эпиполярная плоскость проходит через отрезок СС', Тогда т и т - проекции точек трехмерного пространства на плоскости изображений / и /' камер С и С'. Это означает, что прямые V и к должны проходить через эпиполюс е (согласно основным соотношениям томографии).

Рис. 2. Графическое отображение элементов матриц томографии

Аналогично, V и »/ должны проходить через другой эпиполюс е . Кроме того, V и у', а также у/ и 1/ являются соответствующими эпиполярными прямыми. Я и Я'- матрицы томографии, преобразующие изображения I и /' к канонической форме.

Для того, чтобы определить искомые матрицы томографии используем метод их декомпозиции на более простые матрицы. Инвариантная к масштабированию матрица томографии Я представлена в следующей форме, делением на постоянную м>с

«а ч "с

Я = Т>а уь (1)

Щ 1

Определим декомпозицию Я как Н =НаНР, где На - матрица аффинного преобразования; Яр - матрица проективного преобразования:

' 1 0 0 0 10. (2)

к п К

нр =

Из уравнений (1) и (2) следует, что

["„-"И"« "ь-«сП и с

Нв =ННр! = у„ V,

[0 0 1 Определение Н'а и Н'р проводится аналогично.

Используя уравнение (3) можно получить выражения для вычисления каждого компонента матрицы томографии. Преобразуем выражение (3) так, чтобы оно являлось произведением двух матриц - преобразования подобия и растяжения по оси ОХ

На=Н,Нг, (4)

II, '

где

Я. =

О 1

о о

о

о

(5)

Поскольку матрица Н! используется только для трансформации вдоль оси ОХ, на первом шаге преобразования изображений она не используется. Выразим коэффициенты Уаи из выражения (5)

V IV —V ус'уа га

/ / / / г /

/ V — V У\> уа с а у4" / V —V *с УС

(б)

где F- фундаментальная матрица, [¡']х - антисимметричная матрица точек эпиполюсов (¡).

Окончательно для преобразования изображений необходимо использовать произведение матриц IIГНр и Н'гН'р ■

Для увеличения точности и корректности определения соответствующих точек на эпиполярных прямых, а также увеличения производительности алгоритма проведена процедура минимизации. Минимизация может быть получена приравниванием частных производных прямой на плоскости изображений г = [Л ^ 0]т по Л, ¡л к нулю.

После преобразования изображений определяется величина постоянной сдвига по оси ОУ, которую нужно найти, т.к. сопоставляемые изображения получены двумя камерами, имеющими различные углы зрения и разрешение регистрирующих матриц. Определение постоянной сдвига для термограммы осуществляется с помощью рассчитываемой величина нормированной кросс-корреляции. После этого проводится операция поиска опорных точек. Для каждой из опорной точки на фотоизображении необходимо определить массив точек-кандидатов для термоизображения. Для этого предложен алгоритм поиска на основе нормированной кросс-корреляции.

Метод совмещения изображений на основе эпиполярной геометрии хорошо показал себя в сопоставлении изображений плоских объектов съемки (рис. 3). Большие ошибки возникают при совмещении изображений объектов, имеющих разную глубину сцены. Для сцен с выраженной трехмерностью предметов универсального

соотношения между абсциссами термо- и фотоизображений установить нельзя, поэтому предложено использовать стерео-фотопару.

Рис. 3. Результат отыскания точек - кандидатов после кусочно-линейного

преобразования

Предложена схема регистрации изображений стерео-фотопары, в которой оптические оси камер непараллельны и направление смещения оптического центра одной камеры относительно оптического центра другой произвольно (рис. 4).

Используя соотношения проекции точки проективного преобразования можно получить соотношение, связывающее координаты сопряженных точек (в координатах фотоприемника)

а2М"

2' ' 2"

где М' = (Х',У',2')Т - вектор точки М в системе координат первой камеры, а вектор М" = (Х",¥",2")т- в системе координат второй камеры; Я = к"К'т- ортогональная матрица, описывающая ориентацию системы координат второй камеры относительно первой; г = -К"Я.'Т + - вектор трансляции, определяющий положение оптического центра второй камеры в системе координат первой; А1 и А3 - матрицы внутренних параметров камер стереопары; (и',у), (и",у")- координаты изображений точки в плоскостях изображения камер стереопары.

Поскольку компоненты векторов V и V могут содержать ошибки, то соотношение (7) принимает вид

2"А-2'ч" -ГНА]'= где е - вектор невязки, обусловленный наличием ошибок измерений.

Для оценивания неиз-

Рис. 4. Система двух произвольно вестных 2' и 2" используется

ориентированных камер

-г'та;гЯт У'ТА?

(8)

метод наименьших квадратов для минимизации вектора невязки: 31(2',2") - сте. Приравнивая частные производные 3, по 2' и 2" к нулю (условие достижения экстремума) получим систему, состоящую из двух скалярных уравнений

7Л'гл/л;^' -'¿Угл;гпгл2'у'+г'тл;тят1 = о

разрешая которую относительно 1' и Z"получим

_ Г у'тА?А]'У' -У'гА[гИгА;

"] [-у'тА^ЯтА^' у'тА?А-2>У

Используя соотношения проекции точки проективного преобразования, произведено вычисление вектора трехмерных координат точки М в системе любой из камер

= м'^г'А;'*'. (9)

Решение относительно векторов и и и' аналогично. Результаты анализа ошибки вычисления исходных и восстановленных координат точек объекта с использованием стерео-фотопары, показывают, что в 60% от общего числа точек ошибка совмещения составила около одного миллиметра. Поэтому метод корректен и перспективен для использования при сопоставлении изображений для сенсоров с постоянной базой.

В третьей главе дано описание разработанного термо-оптического устройства. Рассмотрены два варианта монтажа термо-оптического устройства: методом механического соединения и методом электрического соединения тепловизионного и оптического устройств. Практически выполнен первый вариант (рис. 5), поскольку он наиболее прост в реализации, не требует разборки приборов, позволяет легко осуществить замену приборов на другие модели. Однако при такой реализации необходима более гибкая методика совмещения термо- и фотоизображений. Для определения соответствия в первом приближении между оптическими и тепловизионными изображениями разработана и апробирована методика совместной калибровки термо- и фотокамер. В процессе калибровки предложено использовать специальное калибровочное поле видимое в инфракрасном и оптическом диапазонах излучения (рис. 5).

Для автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений разработана программа «ТермоФот» (рис. 6), в алгоритме которой содержится предварительное совмещение изображений по данным калибровки. Для точного совмещения термо- и фотоизображений в программе используется функция наложения («морфинга») и процедура управляемого совмещения по идентичным объектам на термо- и фотоизображениях. Это позволяет компенсировать постоянные составляющие смещений изображений, возникающие из-за несинхронности съемки, деформаций термооптической системы или сложного пространственного расположения деталей. Программа «ТермоФот» помогает оператору быстро идентифицировать на фотографии перегретый объект, видимый на термоизображении, и, наоборот, определять температуру объекта, показанного на фотоизображении.

Рис. 5. Термо-оптическое Рис. 6. Окно программы совмещения термо- и

устройство и калибровочное фотоизображений полученных ТОУ

поле

Для повышения эффективности теплового контроля, исключения влияния предшествующей нагрузки и уменьшения влияния климатических условий предложено перед термодиагностикой проводить предварительные тепловые испытания оборудования электровозов, т.е. реализовать метод активного теплового контроля. Источником теплового возбуждения для оборудования электровоза может быть только его работа в штатном режиме под токовой нагрузкой.

Для эффективного выявления дефектов оборудования следует использовать номинальную силу тока для диагностируемых узлов или вводить поправочные коэффициенты в зависимости от силы тока и температуры окружающей среды, что является трудновыполнимой задачей. Для определения возможности термодиагностики оборудования электровозов проанализирована работа в штатных режимах схемы силовых и вспомогательных цепей электрооборудования при сборке схем тяги, рекуперации и при движении (на примере анализа электровоза BJI85). Установлено, что варьируя режимы тепловых испытаний электровоза можно проверять тепловизион-ным контролем практически все электрическое оборудование электровоза.

Предложен способ классификации деталей по динамическим теплофизическим

характеристикам. Для этого введен комплексный параметр ктм - , 6 ., , на

(m/S) \_кг-К_

основании которого оборудование электровозов разбито на 3 группы (таблица 1). Здесь е - коэффициент тепловой инерции, (Вт-с)/(м2-К); m - масса детали, кг.; S - площадь поверхности детали, м2. К первой группе относятся детали, которые быстро нагреваются и остывают, их необходимо осмотреть в начале проведения термодиагностики. Ко второй группе относятся детали, у которых время нагрева и остывания среднее, следовательно, осмотр нужно произвести в середине проведения термодиагностики. К третьей группе относятся детали, которые долго нагреваются и остывают, их необходимо осмотреть в завершении термодиагностики.

Таблица 1

Значение комплексного параметра кком для групп деталей электровоза

Группа 1. (к.... > 1100) Группа 2. (300 с*...,, <1100) Группа 3. (к.... <300)

Детали с малой тепловой ь "■хам Детали со средней тепловой инерцией ^кам Детали и оборудование с высокой кКОМ

ннерциен тепловой и мо рпмс(1

Контакты ЭМК 4562 Силовые шины ВИП 965 Катушка ВБ 27

Диоды ПД-7 1963 Ножевые контакты 950 Дроссели 89

Тиристор ВИП 1500 Силовой кабель 850 Индуктивный шунт 216

Резистор ВИП 1880 Кулачковый переключ-ль 533 Электродвлг-ль АНЭ 48

Проведенные теоретические и экспериментальные исследования позволили разработать методы тепловых испытаний и термо-оптического контроля электрооборудования электровозов. Ключевыми здесь являлись вопросы определения необходимого времени тепловой стимуляции (нагрева) оборудования в зависимости от режимов работы оборудования электровозов и температуры окружающей среды, а также последовательности тепловизионного контроля от времени охлаждения деталей.

На основании построенных полиномиальных зависимостей третьего порядка по итогам экспериментальных исследований определено время установившихся значений нагрева различных по тепловой инерции деталей. По кривым скорости нагрева установлено, что самые быстроизменяющиеся процессы нагрева и остывания у деталей с большим значением комплексного параметра ктм > 1100 и наоборот.

Рпс. 7. Кривая зависимости времени тепловых испытаний силовых шин от температуры окружающей среды

В результате проведенного анализа установлена зависимость времени испытания оборудования с естественной конвекцией от температуры окружающей среды, а также электрооборудования с искусственно-принудительной конвекцией охлаждающего воздуха. Пример определения зависимости времени проведения испытания от температуры окружающего воздуха для деталей с естественной конвекцией представлен на рис. 7.

С целью определения времени нагрева и оставания электрооборудования электровозов различных серий при различных параметрах, влияющих на процесс нагрева, разработана математическая модель на основе уравнения теплового баланса. Для сравнения экспериментальных данных с теоретическими были построены кривые избыточной температуры (рис. 8) и скорости нагрева исследуемого электрооборудования.

28.0

время, I (мин)

Рис. 8. Приминение характеристического времени тепловой стимуляции для кривых избыточной температуры нагрева силовых шин: с/тошные линии - теоретически полученные кривые; пунктирные линии - экспериментальные кривые Для ускоренных тепловых испытаний электровозов (например, при проведении ТО) предложена схема уменьшения времени тепловой стимуляции оборудования Т]/2 =т' /2, где т!/2 - характеристическое время, мин.; т*- время достижения максимального значения избыточной температуры (рис.8).

При этом необходимо также уменьшить значение температурных норм на относительный коэффициент котн -Т* /Г;/2, где Г*- максимальная избыточная температура, °С; Т1/3 - температура соответствующая характеристическому времени т)П.

На рис.8 для силовых шин при различной температуре окружающей среды (0°С, +28 °С) показаны значения г{/2, т1(п характеристического времени и т1, тп максимального времени установления значения избыточной температуры нагрева оборудования. Абсолютное допустимое значение температуры для силовых шин составляет 90 °С. Уменьшив это значение на полученный коэффициент к'отн при температуре окружающего воздуха О °С получим допустимую температуру, равную 65 °С (и так для любого вида оборудования).

Предложена методика управления режимами тепловых испытаний на основе контроля текущей температуры детали с максимальной тепловой инерцией в реальном времени с использованием пирометра. Обосновано применение абсолютных и от-

носительных температурных норм для проведения термо-опгической диагностики узлов электрооборудования электровозов. Разработаны рекомендации по допустимой температуре и коэффициентам излучения, значения которых проверены экспериментально для каждой серии электровозов.

Комплекс термо-оптического контроля оборудования электровозов внедрен в ремонтном локомотивном депо ст. Нижнеудинск ВСЖД - филиала ОАО «РЖД» в 2007 году. Эффект от внедрения комплекса: на выходе из ремонта выявлено и не пропущено в эксплуатацию более 350 дефектов, уменьшено количество отказов в эксплуатации по отгару шин и шунтов в 4 раза.

Четвертая глава посвящена разработке методов анализа температурных данных, полученных при проведении одного из видов тепловых испытаний электровозов под максимально возможной нагрузкой. Была проведена серия тепловизионных измерений распределения температуры оборудования электровозов во время движения их в составе поезда весом около 6000 тонн на горном участке ст. «Большой Луг» -«Слюдянка I» ВСЖД.

Исследовалась зависимость температуры нагрева узлов и деталей электровоза от внешних параметров рабочей среды, скоростных режимов и рельефа местности (рис. 9). При анализе данных графиков выявлена существенная зависимость между силой тока и крутизной пути (производной уклона), для которой коэффициент корреляции составил Я -0,92. Используя эту зависимость определены значения силы тока при следовании электровоза в режиме рекуперации (корреляционная сила тока).

Ряссгоииие, км

1 - профиль,3 - скорость, км/ч; 5 - температуря СИЛ0П1Л11ГНП, С; 7 -температуря силовых контикгок

2'Сн.штакя. А; 4-киррелншюннап ся.итока, б. тсмиеротра тсплооыз )№ле, 'С; коишетприп реосрспрли, 'С;

8-'|?мперяп'ра иилпк.п кшиактпи, Ч.

Рис. 9. Графики пути, силы тока, температуры нагрева деталей, скорости следования на участке станций «Большой Луг» - «Слюдянка I» ВСЖД

Анализ графиков показывает, что при изменении силы тока температура нагрева электрооборудования изменяется с некоторой постоянной запаздывания, индивидуальной для каждого типа оборудования и зависящей от его теплофизических характеристик. Влияние температуры окружающей среды на нагрев электроаппаратуры зависит от многих факторов: типа и вида электровоза, типа и вида мотор-вентилятора, целостности корпуса электровоза.

Обоснована необходимость проведения многофакторного анализа, так как особенностью тепловых процессов является сложная зависимость динамических параметров от неоднородных и разнообразных свойств окружающей среды, внешних и внутренних факторов, влияющих на работу исследуемого оборудования.

Для оценки влияния нескольких факторов на температуру нагрева исследуемого оборудования использованы уравнения множественной регрессии, решение которых позволило построить области влияния исследуемых параметров.

В целом на основе анализа полученных данных можно сделать вывод о том что, существует взаимосвязь между температурой нагрева, с одной стороны; силой тока, крутизной и температурой окружающей среды, с другой стороны. Влияние скорости движения состава на температуру нагрева деталей малозначимо, однако исключать ее из рассмотрения нельзя, так как скорость оказывает влияние на другие факторы (силу тока в режиме тяги и рекуперации, напряжение). Используя полученные зависимости можно прогнозировать работу электрооборудования электровозов на сложных участках движения.

Для устранения неточностей и ошибок влияния различных параметров на прогноз работы электрооборудования, проведена кластеризация данных зависимостей и детальный анализ отдельных кластеров с переменными, объединенными по опреде-

Рис. 10. Область влияния крутизны и температуры окружающей среды на температуру нагрева шин

' О

Из графика (рис. 10) следует, что пик нагрева деталей будет при крутизне пути равной нулю и максимальном значении температуры окружающей среды. Это объясняется наличием фактора запаздывания нагрева деталей при движении в гору и с горы. Установлено, что увеличение силы тока и температуры окружающей среды влечет за собой увеличение температуры нагрева деталей. Увеличение температуры нагрева деталей при малых скоростях и высоких значениях силы тока, объясняется движением состава в гору на протяженных подъемах.

ленному закону. Кластеризация экспериментальных данных производилась двумя способами: К-средних и ЕМ-алгоритм. Установлено, что эффективнее использовать метод, основанный на ЕМ-алгоритме, так как в результате образуются устойчивые классы исследуемых данных, достаточных для проведения дальнейшего анализа. Так-как используется смесь нормальных распределений, поэтому для нее результаты Е- и М-шага имеют вид вектор параметров в = (у/1,...,м>к\ар...,ак), где /.I - математическое ожидание, <7 - дисперсия распределения, м> - веса компонент.

Плотность вероятности р¡(х) = Ы(х,,а—

1

(

ехр

2а-,

Выполняя Е-шаг, получим

~ к я=1

где q¡J = р(в^х,) - неизвестная апостериорная вероятность того, что обучающий объект х. получен из _/-й компоненты смеси.

Выполняя М-шаг, получим

,] = 1.....к.

Результат кластерного анализа данным методом приведен на рис. 11. Для второго кластера построена область влияния силы тока и скорости на температуру нагрева деталей (рис. 12).

Рис. 11. Результаты проведения кластерного Рис. 12. Область влияния силы тока и анализа скорости на температуру нагрева

Установлено что, используя метод ЕМ-алгоритма для кластеризации данных, и анализируя кластеры методом множественной регрессии, можно составить прогноз нагрева оборудования при следовании электровоза на различных участках движения.

Это имеет практическую ценность при принятии противопожарных мер уменьшения вероятности возгорания электрооборудования электровозов при ведении поезда большой массы на сложных участках движения.

В результате разработана методика обработки термо-оптической информации и выявления зависимости распределения температуры от параметров работы оборудования электровозов при их движении. Результаты работы могут использоваться при расчете тепловых режимов и проектировании систем охлаждения электрического оборудования электровозов, а также при проектировании систем бортового контроля температуры.

В пятой главе предложен и обоснован термо-оптический способ позволяющий повысить качество контроля состояния буксовых узлов при движении поезда.

Предложен метод определения точного положения букс относительно датчика дистанционного контроля температуры (болометра) путем соосной установки оптического датчика расстояния с болометром. Дооснащение комплекса теплового контроля температуры букс (КТСМ) дополнительным оптическим датчиком позволит в автоматическом режиме более точно определять момент прохождения букс через зону считывания болометром температуры, т.е. повысить качество контроля. Проведены исследования по визуальному компьютерному моделированию работы лазерного датчика расстояния и определению алгоритма идентификации точного положения букс.

| / 2 2ЛтС

•■./ -V/1 ; в™

............ч

У I ! 1 \

/

10 10 30 4« 50 <*<1 7(1

«=>70° 'Зона 1

Рис. 13. График площади пятна Рис. 14. График площади пятна

сканирования при прохождении буксы при сканирования при прохождении буксы при стандартной ориентации болометра предлагаемой ориентации болометра

С использованием программы визуального компьютерного моделирования прохождения тележек вагонов в зоне считывания температурного сигнала аппаратурой КТСМ найдены оптимальные углы ориентации приемников ИК-излучения, обеспечивающие направленность приемников ИК-излучения на зону максимального тепловыделения буксовых узлов. Построен график изменения площади зоны сканирования буксового узла с течением времени при стандартной ориентации напольных камер системы КТСМ (20° к оси пути и под углом 34° к горизонту). По изменению площади пятна сканирования определись текущие углы считывания температуры относительно поверхности букс в процессе их движения. При малых углах сканирования уменьшается коэффициент излучения, а, значит, и точность измерения температуры.

Точки яъшреиия. Л/ _

а) б)

Рис. 17. Профиллограммы поверхности тележки, построенные при компьютерном моделировании (а) и при проведении эксперимента (б). Серым цветом отмечен момент прохождения букс

На рис. 13 график площади зоны сканирования поделен на зону, где коэффициент излучения не изменяется и практически равен 1 (Зона 1), и зону, где коэффициент излучения резко уменьшается (Зона 2).

Из графика следует, что 36% зоны сканирования приходится на малые углы считывания температуры относительно поверхности буксы, т.е. в этой области существенны искажения показаний температуры. Предложено изменить ориентацию напольных камер системы КТСМ так, чтобы ось луча болометра была напраачена на нижнюю часть поверхности буксы (угол в плане к оси пути - 0°, к горизонту - 55°). При новой ориентации болометра излучатсльные свойства поверхности буксы не изменяются (Зона 1), т.е. угол наблюдения не влияет на точность показаний (рис. 14).

Рис. 15. Кадры компьютерного Рис. 16. Кадры компьютерного

моделирования при стандартной моделирования при предлагаемой

ориентации приемника инфракрасного ориентации приемника ИК-излучения излучения

При визуальном компьютерном моделировании были построены две профи-лограммы текущего расстояния от оптического датчика до сканируемой поверхности буксы - одна при стандартной ориентации приемника инфракрасного излучения (рис. 15), вторая при ориентации приемника инфракрасного излучения на нижнюю часть корпуса буксового узла (рис. 16).

Алгоритм распознавания поверхности буксового узла с помощью оптического бесконтактного датчика построен на основе сопоставления профилограммы, получаемой при работе датчика с формой заранее известных параметрических кривых, а также с помощью контроля координаты расстояния до поверхности буксового узла.

Зоны расположения букс имеют определенный, повторяющийся профиль на профиллограммах, фиксируемых датчиком расстояния (рис. 16, 17 а.) Этот профиль выделяется с помощью отдельной программы. При этом, сигнал о начале прохождения профиля буксы в зоне считывания температуры болометром выдается в устройство управления болометром. Результаты компьютерного моделирования подтверждены экспериментально (рис. 17 а, б).

Разработанный метод и алгоритм точного определения момента прохождения букс с использованием лазерного датчика расстояния эффективен и работоспособен при использовании его в составе существующей системы КТСМ. Данное устройство запатентовано [1].

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Обоснована необходимость применения термо-оптического способа контроля при ремонте и эксплуатации оборудования электровозов, для эффективного использования которого применен системный подход к анализу объектов, задач, средств и методов термоконтроля, к разработке структуры комплекса тепловизионного контроля и метода управления техническим состоянием транспортных объектов на основе данных термодиагностики.

2. Для повышения достоверности и производительности тепловизионного метода контроля и диагностики, а также идентификации деталей на термограммах предложен метод совмещения оптического и тепловизионного каналов получения информации и создания термо-оптической системы.

3. Разработано математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений. Предложен метод калибровки термооптического устройства. Для сопоставления изображений и решения проблемы определения глубины сцены предложено и экспериментально проверено использование стерео-фотопары.

4. Разработаны методы активного теплового контроля и испытаний оборудования электровозов. Предложена классификации диагностируемого оборудования по параметрам теплофизических характеристик, создана нормативно-методическая база по определению допустимых значений температуры и коэффициентов излучения контролируемого оборудования.

5. Разработана методика обработки термо-оптической информации и выявления зависимости распределения температуры от параметров работы оборудования электровозов при их движении.

6. Разработан термо-оптнческнй комплекс тепловизионного контроля и диагностики при обслуживании и ремонте электрического оборудования электровозов с учетом фактического состояния, проведено его опытно-промышленное апробирование.

7. Визуальное компьютерное моделирование позволило предложить оптический метод определения положения букс движущегося поезда относительно комплекса инфракрасного контроля температуры, что повысит качество контроля температуры буксового узла.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в следующих работах:

Патенты РФ на изобретения и свидетельства РФ о регистрации

программы для ЭВМ

1. Пат. Х° 2373093, Российская Федерация, МПК В61К 9/04, B61L 1/16. Устройство повышения качества контроля подвижного состава / A.B. Лукьянов, H.H. Пашков, ВН. Перелыгин; заявитель и патентообладатель Иркутский гос. ун-т путей сообщения. - № 2007144809/11, заявл. 03.12.2007; опубл. 20.11.2009, Бюл. № 32. - Юс.: ил.

2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. №2010617203. Термофот. Версия 1.0 / A.B. Лукьянов, В.Ю. Гарифулин, В Н. Перелыгин; правообладатель Иркутский гос. ун-т путей сообщения. - № 2010615510, заявл. 08.09.2010; опубл. 28.10.2010. - 7с.: ил.

Публикации ведущих рецензируемых научных журналов, входящих

в перечень ВАК

3. Капустин А.Н. Эффективное сопоставление изображений в инфракрасном и оптическом спектральных диапазонах с использованием стереопары «тепловизор -видеокамера» / А.Н. Капустин, В.Ю. Гарифулин, В.Н. Перелыгин, A.B. Лукьянов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. - Иркутск, 2008.-№2(18).-С. 87-99.

4. Перелыгин В.Н. Определение пространственных координат точек сцены с использованием стереопары // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. - Иркутск, 2009. - №4 (24). - С. 166-172.

5. Лукьянов A.B. Комплекс термодиагностики оборудования электровозов / A.B. Лукьянов, В.Ю. Гарифулин, В.Н. Перелыгин, А.И. Романовский // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. - Иркутск, 2009. - №4 (24).-С. 179-184.

6. Лукьянов A.B. Визуальное моделирование и экспериментальные исследования оптического метода определения положения букс / A.B. Лукьянов, В.Н. Пере-лыгин, И.В. Климов И Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. - Иркутск, 2010. - №4 (28). - С. 130-134.

7. Капустин Н.И. Комплекс термодиагностики оборудования электровозов / Н.И. Капустин, A.B. Лукьянов, В.Н. Перелыгин, А.Н. Капустин // Железнодорожный транспорт. - Москва, ЦНТР ОАО «РЖД»,- 2010. - №3. - С. 41-44.

Публикации в российских изданиях, доклады на российских и

международных конференциях

8. Капустин А.Н. Определение пространственных координат точек сцены с использованием стереопары из двух цифровых фотокамер / А.Н. Капустин, В.Н. Пересилит И Проблемы механики современных машин : Материалы третьей международной конференцию / ВСГТУ. - Улан-Удэ, 2006. - Т. 3. - С. 145-148.

9. Перелыгин B.II. Определение координат точек сцены с использованием стереопары // Наука. Технологии. Инновации : Материалы всероссийской научной конференции молодых ученных в 7-ми частях. - Новосибирск, 2006. - Ч. 2. - С. 151-152.

10. Lukiyanov A.V. Thermal Imaging Diagnostics of Electric Locomotives / A.V. Luki-. yanov, V.N. Perelygiri, V.Yu. Garifulin, A J. Romanovskiy // The First International Symposium on Innovation & Sustainability of Modern Railway. -Nanchang, China, 2008. - P. 592-596.

11. Lukiyanov A.V. Vibration-Based and Thermal Imaging Diagnostics of Electric Locomotives [Электронный ресурс] / A.V. Lukiyanov, A. P. Khomenko, К A' Perelygin, A.I. Romanovskiy // Proceedings of the Third International Congress on Design and Modelling of Mechanical Systems CMSM'2009. - Hammamet, Tunisia, 2009.

12. Lukiyanov A.V. Vibration and Thermal diagnostics for identification of locomotives defects / A.V. Lukiyanov, A. P. Khomenko, V.N. Perelygin, A.I. Romanovskiy // Journal of East China Jiaotong University. - Nanchang, China, 2009. - № 26. - P.269-274.

13. Лукьянов A.B. Разработка системы термодиагностики машинного и электрического оборудования электровозов / А.В. Лукьянов, В Н. Перелыгин, В.Ю. Гарифулин, В.В. Бондарик // Проблемы механики современных машин: материалы четвертой меяедународной конференции. ВСГТУ. - Улан-Удэ, 2009. - Т. 1. - С.260-264.

14. Перелыгин В.Н. Автоматизация и повышение достоверности тепловизион-ного контроля электрических машин и электрооборудования электровозов // Проблемы механики современных машин; материалы четвертой международной конференции. ВСГТУ.-Улан-Удэ,2009. - Т. 2. -С.180-184.

15. Лукьянов А.В. Разработка термо-оптической системы контроля и диагностики электровозов / А.В. Лукьянов, В.Н. Перелыгин, В.Ю. Гарифулин, В.В. Бондарик // Материалы 3-ей международной научно-технической конференции «Современные методы и приборы контроля качества и диагностики состояния». - Могилев, 2009. - С. 265-267.

16. Перелыгин В Н. Разработка методов и средств повышения достоверности термоконтроля электрооборудования электровозов // Труды XV Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении» - Иркутск, 2010. - Т. 2. - С. 88-93.

17. Perelygin V.N. Development of Thermo-Optic System Testing and Diagnostics of Electric Locomotive // The Second International Symposium on Innovation & Sustainability ofModem Railway. -Irkutsk, 2010. -P. 148-153.

Подписано в печать 14.02.2011. Формат 60 х 90 /16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 1,5. Тираж 100 экз. Зак. 14к.

Лицензия ИД № 06506 от 26.12.2001 Иркутский государственный технический университет 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83

СПИСОК УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОСТОЯНИЕ И АКТУАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ТЕПЛОВИЗИОННОГО КОНТРОЛЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО И МАШИННОГО ОБОРУДОВАНИЯ ЛОКОМОТИВОВ ПРИ ОБСЛУЖИВАНИИ И РЕМОНТЕ.

1.1. Анализ отказов электрического оборудования локомотивов на Восточно-Сибирской железной дороге.

1.2. Методы теплового контроля и диагностики машинного и электрического оборудования электровозов при техническом обслуживании и ремонте.

1.2.1. Имеющиеся в депо средства контроля механического и электрического оборудования.

1.2.2. Методы и средства теплового контроля, применяемые при техническом обслуживании и ремонте эектровозов.

1.3. Современное состояние технических и программных средств теп-ловизионного контроля, мониторинга и диагностики оборудования

1.3.1 Существующие классы тепловизоров, тепловизионных систем и их характеристики.

1.3.2 Программное обеспечение тепловизоров.

1.3.3 Применение тепловизионных систем на железной дороге

1.3.4 Перспективы и проблемы применения термо- оптического метода контроля для диагностики технического состояния электровозов.

1.4. Разработка системы термодиагностики' как элемента концепции обслуживания по фактическому состоянию.

1.5. Цель и задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА ТЕРМО- ОПТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ОБОРУДОВАНИЯ И АЛГОРИТМОВ СОПОСТАВЛЕНИЯ ФОТО- И ТЕРМОИЗОБРАЖЕНИЙ.

2.1. Системный подход к разработке структуры комплекса тепловизи-онного контроля и технологии ремонта электровозов.

2.1.1 Подсистемы тепловизионного контроля электровозов и их комплексирование.

2.1.2 Структура комплекса тепловизионного контроля оборудования электровозов1.

2.1.3 Системный подход к корректировке технологий ремонта на основе данных термодиагностики.

2.2. Анализ совмещения изображений с использованием существующих алгоритмов.

2.3. Метод совмещения, основанный на эпиполярной геометрия двух изображений.

2.3.1. Методика покоординатного выравнивания эпиполярных прямых.

2.3.2. Задачи минимизации контрольного соотношения.

2.3.3. Методика сопоставления точек контрольного и базового изображений.

2.3.4. Поиск точек-кандидатов на контрольном изображении

2.4. Использование стереопары для определения расстояния до плоскости съемки.

2.4.1. Модель стереоскопической системы, состоящей из двух цифровых фотоаппаратов.

2.4.2. Определение пространственных координат точек сцены двумя камерами.

2.4.3. Алгоритмы совмещения термо- и фотоизображений с использованием стереопары в концепции автоматизированного термомониторинга.

2.5. Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ТЕПЛОВИЗИОННОЙ ДИАГНОСТИКИ

ОБОРУДОВАНИЯ ЭЛЕКТРОВОЗОВ.

3.1. Разработка термо-оптического устройства.

3.1.1. Методика калибровки термо- оптического устройства

3.1.2. Разработка программного обеспечения для совмещения термо- и фотоизображений.

3.2. Разработка методов тепловых испытаний электровозов при техническом обслуживании и ремонте.

3.2.1. Выбор режимов тепловых испытаний оборудования электровозов

3.2.2. Классификация деталей электровозов по теплофизическим характеристикам.

3.2.3. Разработка рекомендаций по определению оптимального времени нагрева оборудования электровозов.

3.2.4. Разработка методов тепловых испытаний.

3.3. Разработка методов термо- оптического контроля электрооборудования электровозов.

3.3.1. Определение относительных и абсолютных температурных норм для диагностируемого оборудования электровоза.

3.3.2. Создание рекомендаций по допустимой температуре и коэффициентам излучения контролируемого оборудования.

3.4. Выводы по главе 3.

4. ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ПОЛЕЙ ОБОРУДОВАНИЯ ЭЛЕКТРОВОЗОВ ВО ВРЕМЯ ДВИЖЕНИЯ.

4.1. Определение зависимости температуры нагрева электрооборудования от параметров движения и работы электровоза.

4.1.1. Необходимость применение многофакторного анализа

4.1.2. Множественный регрессионный анализ

4.1.3. Экспериментальная проверка множественного регрессионного анализа.*.

4.2. Кластерный анализ данных температуры нагрева электрооборудования

4.2.1. Анализ методов и алгоритмов кластеризации.

4.2.2. Применение кластеризации данных температуры нагрева во время движения методами К-средних и ЕМ-алгоритмом

4.2.3. Экспериментальное сравнение предложенных методов кластеризации.

4.3. Выводы по главе 4.

5. ИССЛЕДОВАНИЕ ОПТИЧЕСКОГО МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ БУКС ДВИЖУЩЕГОСЯ ПОЕЗДА ОТНОСИТЕЛЬНО КОМПЛЕКСА ИНФРАКРАСНОГО КОНТРОЛЯ ТЕМПЕРАТУРЫ.

5.1. Оценка качества ориентации приемников ИК - излучения.

5.1.1. Анализ структуры, принципа функционирования и причин неподтвержденных показаний системы КТСМ.

5.1.2. Анализ ориентации болометра КТСМ и зоны максимального тепловыделения буксового узла.

5.1.3. Оценка качества сканирования поверхности буксового узла с помощью визуального компьютерного моделирования

5.2. Предложения по повышению качества контроля буксовых узлов при движении поезда.

5.2.1. Оптимальные углы ориентации приемников инфракрасного излучения.

5.2.2. Использование оптических датчиков расстояния в средствах диагностики подвижного состава на базе КТСМ.

5.2.3. Компьютерное моделирование и экспериментальная проверка работы оптического бесконтактного датчика в системе КТСМ

5.3. Выводы по главе 5.

Одной из приоритетных задач в промышленности и на транспорте является повышение надежности и продление срока эксплуатации оборудования, снижение затрат на производство и ремонт агрегатов. Неисправности электрооборудования приводят к большим материальным и временным издержкам в процессе эксплуатации и ремонта. При этом затраты на диагностику дефектов иногда составляют до 40% от общей суммы расходов. Наиболее затратной, в том числе по времени, является диагностика дефектов электроконтактного оборудования, ввиду необходимости анализа большого количества плотно расположенных контактных групп, сборок, токоведущих цепей. При этом в наиболее сложных условиях эксплуатируются транспортные объекты, поскольку на них оказывают влияние экстремальные изменения климатических условий. Транспортными объектами (ТрО) называются объекты железнодорожного (электровозы, тепловозы, электропоезда), автомобильного, водного и воздушного транспорта. У всех ТрО есть общие составляющие, например двигатели, передаточные и исполнительные механизмы (движетели), система управления, высоковольтные и низкозольные электрические схемы. В дальнейшем в качестве ТрО для исследований выбран электровоз и его инфраструктура (система эксплуатации, технического обслуживания и ремонта).

В последние годы, ввиду общего старения электровозного парка при одновременном сохранении величин показателей перевозочного процесса, все большее внимание уделяется диагностике оборудования тягового подвижного состава с целью предупреждения случаев брака, отцепок, неплановых ремонтов. По статистике, более половины отцепок электровозов от поезда связаны с дефектами электрического оборудования.

Поскольку процесс проведения технического обслуживания и ремонта, строго регламентирован по времени, крайне важно использовать методы, позволяющие выполнить обследование за предельно малый срок с одновременным сохранением качества выполнения операций. Одним из таких методов является тепловизионный метод неразрушающего контроля и диагностики (ТНКиД).

Этот метод получения изображения (термограмм) в невоспринимаемом глазом инфракрасном (ИК) излучении, испускаемом объектами, целесообразно использовать и при контроле оборудования электровозов, так как он позволяет без соприкосновения с объектом выявлять чрезмерно нагретые механические и электрические детали и узлы, что нередко предшествует отказам. Современные термографические системы на базе портативных ИК камер обладают функциями записи изображений, сбора и хранения данных.

Наиболее полные технологии термодиагностики электрооборудования имеются в электроэнергетике. Эти технологии предусматривают работу оборудования под полной или половине полной нагрузки. При создании технологий термодиагностики оборудования ТрО необходимо смоделировать режимы работы близкие к номинальным или к режимам с максимальной нагрузкой. При создании технологии тепловых испытаний необходимо учитывать время, нагрузку, режимы работы, напряжение и другие параметры оборудования ТРО. Для получения сопоставимых условий испытаний необходимо использовать метод активного теплового контроля (АТК).

Особое преимущество ИК термографии заключается в существенном сокращении времени контроля, так как этот метод позволяет за одно измерение получать интегральное распределение температуры в определенной области, соответствующей видеокадру. Для объективной оценки необходимо установить предельные значения температур для всех попадающих в кадр деталей, по крайней мере, два сигнальных уровня: «поставить под наблюдение» и «принять незамедлительные меры».

Наряду с классиками термографии (Ллойд Дж., Госсорг Ж.) [58, 30], в нашей стране большой вклад в развитие тепловизионного метода внесли такие ученые, как

A.B. Лыков, К.Ф. Фокин, O.E. Власов, Ф.В. Ушков, В.А. Дроздов, И.Б. Левитин, М.М. Мирошников, В.Е. Канарчук, В.А. Григорьев и др. [57, 45, 34, 36].

Современная школа исследователей в области термодиагностики представлена такими учеными как О.Н. Будадин, В.П. Вавилов, А.И. Потапов, В.И. Калганов,

B.В. Клюев, В.Н. Фелинов, А.Г. Климов, Т.Е. Троицкий-Марков, М.И. Щербаков,

C.А. Бажанов и др. [17, 19, 10, 98, 18, 96, 97].

В последнее время ряд российских разработок, выполненных в Московском «Технологическом институте «ВЕМО», «Томском НИИ интроскопии» и СевероЗападном Государственном техническом университете (С.Петербург), а также оригинальные разработки российских ученых и изобретателей (ООО «ИРТИС») определили основные направления развития тепловизионного метода в нашей стране.

Эффективно использование теплового метода контроля и диагностики в системе обслуживания и ремонта с учетом фактического состояния (ОФС). Контроль температурных характеристик деталей и узлов позволит управлять техническим состоянием оборудования на основе данных мониторинга и диагностики. Общая концепция системы ОФС представлена в работах H.H. Смирнова, И.А. Ицковича, Е.Ю. Барзиловича, В.А. Игнатова, A.B. Лукьянова, Ю.М. Краковского, И.М. Сиднеева, В.Ф. Воскобоеваи др. [8, 9, 27, 42, 53, 153, 110, 44, 61].

В железнодорожной отрасли тепловизионные методы контроля находят все большее применение в энергетике. Однако до последнего времени использование метода тепловизионного контроля для диагностики состояния оборудования электровозов не проводилось. Это объясняется тем, что электровоз является системой, состоящей из большого количества компактно размещенного электрического оборудования, большая часть которого находится в высоковольтной зоне.

С 2003 года возможность применения термодиагностики электровозов рассматривалась в работах [2, 3, 6-10]. Проведенные авторами исследования показали возможность и эффективность термодиагностики электрического и машинного оборудования электровозов и тепловозов при техническом обслуживании и ремонте. Показано, что данный метод позволяет выявлять до 50% дефектов электрического оборудования локомотивов.

Распознавание и диагностика оператором большого количества электрических контактных групп, соединений, деталей локомотива попадающих в область термокадра, затруднено и занимает значительное время (особенно это касается трудноразличимых на термокадрах объектов с малым тепловым контрастом. Решение задач контроля состояния электрического оборудования электровозов может быть найдено путем создания термо-оптических систем с синхронным получением термо- и фотокадров контролируемых объектов с последующей совместной автоматизированной обработкой получаемой информации.

Совмещение оптической и тепловизионной информации выполняется с применением элементов теории обработки изображений, изложенных в работах таких ученых, как Б. Хорн, У. Прэтт, К. Фукунага, Э Патрик, Дж. Ту, Б.Н. Вапник, К Вехра-ген, а также более современными исследованиями Н. С. Longuet-Higgins, Т. М. Strat, R. Hartley, J. L. Mundy, A. Zisserman, A. Goshtasby [24, 20, 112, 116, 90]. Дальнейшая обработка информации с применением алгоритмов мониторинга и диагностики в рамках единого программного комплекса позволит более полно использовать возможности метода ТНКиД и вывести диагностику электрооборудования на качественно иной уровень.

Для использования термодиагностики необходимо разработать также методику тепловизионного контроля, регламентирующую маршруты и позиции контроля, а также режимы испытания электровозов при обслуживании и после ремонта. При этом следует обобщить сведения о допустимых температурных режимах элементов электрического и машинного оборудования, влиянии на них эксплуатационных факторов.

Задачи обработки тепловых параметров и определения времени испытания электрического оборудования электровозов в зависимости от различных факторов могут быть решены с привлечением теории теплопроводности и теории непрерывного контроля, которые изложены в работах В.П. Смирнова, М. А. Михеева, И. Ф. Филиппова, А. О. Некрасова, X. Уонга, И.Н.Богаенко [61, 62, 76, 47, 12].

Для проведения мониторинга и определения распределения температуры по нагруженному оборудованию электровоза, а также для проведения термодиагностики дефектов непосредственно во время движения электровоза в составе поезда необходимо разработать методику измерения и обработки температурных данных. Данный анализ можно провести с использованием статистических методов и кластерного анализа, изложенных в работах Д. К. Монтгомери, А.И. Орлова, Н. Ш. Кремера, Т. Hastie, R. Tibshirani, И.Д. Мандель, Н. Дрейпер, Н. Г. Загоруйко [77, 87, 54, 72, 142, 35]. Обработка информации позволит с применением программного комплекса по совмещению изображений, технологии и алгоритмов испытания и диагностики, базы данных по допустимым температурам и коэффициентам излучения разработать и использовать систему термодиагностики как элемента концепции ОФС.

Высокие требования к обеспечению эксплуатационной надежности и безопасности движения подвижного состава стимулируют совершенствование системы технической эксплуатации подвижного состава на основе внедрения методов и средств непрерывного контроля и диагностирования при движении поезда и усовершенствования уже имеющихся. Из-за конструктивного несовершенства аппаратуры КТСМ в эксплуатации наблюдается большое количество неподтвержденных показаний на нагрев буксового узла, которые нарушают бесперебойность процесса перевозок, вызывают значительные затраты из-за простоя подвижного состава. Задачи повышения достоверности и анализа работы систем диагностики I111C на ходу поезда рассмотрены в работах таких авторов как. В. Ф. Криворудченко, Е. Е. Трестман, А. А. Миронов, В. И. Шелухин [55, 111, 75, 120]. Дооснащение системы КТСМ оптическим датчиком расстояния, позволит создать термо- оптическую систему. Применение метода совместной обработки информации от термо- оптических систем на штатных установках КТСМ позволит повысить уровень эффективности и достоверности выявления дефектов буксовых узлов при движении поезда, устранить ложные срабатывания.

Целью диссертационной работы является разработка методов и средств совместной обработки термо- оптической информации в задачах диагностики технического состояния для повышения эффективности обслуживания и ремонта транспортных объектов (на примере электровозов).

Для достижения указанной в диссертационной работе цели необходимо решить следующие задачи:

1. Обоснование эффективности тепловизионного метода контроля, применение системного подхода к анализу составляющих, разработке структуры комплекса термо- оптического контроля и метода управления техническим состоянием транспортных объектов на основе данных термодиагностики.

2. Повышение достоверности идентификации деталей и производительности тепловизионного метода контроля за счет совмещения тепловизионных и оптических каналов информации, разработка математического и алгоритмического обеспечения в задачах автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений.

3. Разработка методов активного теплового контроля и испытаний оборудования электровозов на основе его классификации по параметрам теплофизических характеристик.

4. Разработка методики обработки термо- оптической информации и выявления зависимости распределения температуры от параметров работы оборудования электровозов при их движении.

5. Исследование и визуальное моделирование совместной работы штатной системы инфракрасного контроля температуры букс (КТСМ) и дополнительно установленного оптического датчика положения букс с целью повышения качества и достоверности теплового контроля букс при движении поезда.

6. Разработка, опытно-промышленное апробирование и внедрение термо- оптического комплекса тепловизионного контроля при обслуживании и ремонте электрооборудования электровозов с учетом фактического состояния.

Методы исследований. При решении поставленных в диссертационной работе задач использовались методы системного анализа для формирования концепции автоматизированного термо- оптического комплекса совместной обработки термо- оптической информации, методы проективной и эпиполярной геометрии, регрессионного, корреляционного, кластерного анализа, методы теории теплопроводности и теории вероятностей. При моделировании использовался программный продукт МАТЬАВ 7.5, некоторые вычисления выполнены с помощью системы символьной математики МаЛСаё 14.

Научную новизну диссертации представляют следующие результаты, которые выносятся на защиту:

1. Предложен системный подход к анализу составляющих, разработке структуры комплекса термо- оптического контроля и метода управления техническим состоянием транспортных объектов на основе данных термодиагностики.

2. Математическое и алгоритмическое обеспечение на основе методов эпиполярной и проективной геометрии, экспериментальное и визуальное моделирование в задачах совместной обработки термо- оптической информации, автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений.

3. Методы активного теплового контроля и испытаний оборудования электровозов на основе его классификации по параметрам теплофизических характеристик.

4. Методика обработки термо- оптической информации и выявления зависимости распределения температуры от параметров работы оборудования электровозов при их движении.

Практическое значение работы состоит в том, что на основе выполненных исследований предложены варианты исполнения термо- оптических устройств (ТОУ), алгоритмы совместной автоматизированной обработки термо- и фотоизображений, в том числе с использованием стереопары. Разработаны и предложены методы тепловых испытаний электровозов и термодиагностики дефектов. Предложено запатентованное техническое решение дополнительного оснащения существующей системы ИК-контроля температуры букс (КТСМ) оптическим датчиком точного определения положения букс с целью повышения качества контроля, а проведенное визуальное и физическое моделирование доказало его эффективность.

Разработанные методики, алгоритмы, программные модули и конструкции ТОУ могут найти широкое применение, как в научных исследованиях, так и при решении ряда практических задач в различных отраслях промышленности.

Реализация результатов подтверждена «Актами внедрения» по договорам с ВСЖД НИОКР №ДТ/1008р/07 от 10.05.2007 г. «Термо- оптическое устройство и технология термодиагностики дефектов электрооборудования электровозов на ранней стадии перегрева (при ТО и ТР)», работа по договору успешна выполнена в ноябре

2007г. и внедрена в ТЧ-2 ст. Нижнеудинск. Термо- оптические комплексы в 2010 г. поставлены также в локомотивные ремонтные депо: Иркутск-Сортировочный, Улан-Удэ, Зима, Новая Чара (Договор поставки №ДДРТ/490р/10 от 28 мая 2010 г. между ВСЖД - филиала ОАО «РЖД» и ИрГУПС). Методы комплексной вибро-термодиагностики мотор- вентиляторов предложены и реализованы также в НИОКР №ДТ/544р/08 «Разработка и внедрение комплекса входного виброконтроля и диагностики дефектов мотор-вентиляторов электровозов при их ремонте с учетом фактического состояния».

Достоверность результатов полученных в диссертационной работе, подтверждена экспериментальной проверкой основных положений, созданием опытного образца термо- оптического устройства и его программного модуля, а также сопоставлением аналитических исследований с результатами, полученными при численном моделировании.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на III и IV международных конференциях "Проблемы механики современных машин" (Улан-Удэ, 2006, 2009); всероссийской научной конференции молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" (Новосибирск, 2006); международной конференции "Актуальные проблемы и перспективы развития транспортного комплекса России" (Новосибирск, 2007); I международном симпозиуме "Innovation & Sustainability of Modern Railway" (Nanchang, China, 2008); III международном конгрессе "Design and Modelling of Mechanical Systems" (Hammamet, Tunisia, 2009); III международной научно-технической конференции "Современные методы и приборы контроля качества и диагностики состояния" (Могилев, 2009); XV Байкальской Всероссийской конференции "Информационные и математические технологии в науке и управлении" (Иркутск, 2010); II международном симпозиуме "Innovation & Sustainability of Modern Railway " (г. Иркутск, 2010).

Публикации. Результаты исследований изложены в 17 научных работах, из которых 1 патент на изобретение, 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ и 5 статей в изданиях рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы из 164 наименований и трех приложений. Общий объем работы - 221 страница, из них 197 страниц основного текста, включая 17 таблиц и 127 рисунков.

5.3. Выводы по главе 5

В главе проведен анализ причин ложных показаний системы КТСМ, установлен недостаток первоначального расположения болометра: крышка более холодная, оптическая ось болометра значительное время (до 36%) скользит по поверхности буксы под углом, превышающим 70%, что искажает показания болометра.

Обосновано, что определение точного положения букс относительно датчика дистанционного контроля температуры, возможно соосной установкой оптического датчика расстояния и болометра. Оптический датчик позволит в автоматическом режиме более точно выделять момент прохождения буксы через зону считывания температуры буксы.

Найдены оптимальные углы ориентации приемников ИК - излучения с помощью средств компьютерного моделирования, обеспечивающие направленность приемников ИК - излучения на зону тепловыделения буксовых узлов. Произведена оценка качества ориентации приемников ИК - излучения при использовании оптимальных углов ориентации.

Проведена визуализация и моделирование работы оптического датчика расстояния в системе КТСМ, разработан алгоритм выделения и распознавания профиля буксового узла. Полученные результаты подтверждены экспериментальными исследованиями.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации применен системный подход к анализу объектов, задач, методов и средств термоконтроля, разработке структуры комплекса тепловизионного контроля и технологии ремонта на основе данных термодиагностики. Разработано алгоритмическое, математическое и программное обеспечение системы термо- оптического контроля и диагностики электрического и машинного оборудования на транспортных объектах (на примере оборудования электровозов). Использование термо- оптического комплекса тепловизионного контроля в производственном процессе позволит повысить надежность и продлить срок эксплуатации электрического и машинного оборудования, а также снизить затраты на техническое обслуживание и ремонт при одновременном увеличении качества выполнения диагностических операций. Применение разработанных методов тепловых испытаний и термо- оптического кон троля к тяговому подвижному составу, позволит сократить количество отцепок электровозов от 'транзитных поездов, а значит повысить безопасность движения и уменышггь затраты, связанные с нарушением графика движения и ремонта электровозов. В результате проведенных исследований получены следующие результаты.

1. Обоснована необходимость применения термо- оптического способа контроля при ремонте и эксплуатации оборудования электровозов, для эффективного использования, которого применен системный подход к анализу объектов, задач, методов и средств термоконтроля, к разработке структуры комплекса тепловизионного контроля и метода управления техническим состоянием транспортных объектов на основе данных термодиагноегики.

2. Для повышения достоверности и производительности тепловизионного метода контроля и диагностики, а также идентификации деталей на термограммах, предложен метод совмещения оптического и тепловизионного каналов получения информации и создания термо- оптической системы.

3. Разработано математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений. Предложен метод калибровки термо- оптического устройства. Для сопоставления изображений и решения проблемы определения глубины сцены предложено и экспериментально проверено использование стерео-фотопары.

4. Разработаны методы активного теплового контроля и испытаний оборудования электровозов. Предложена классификации диагностируемого оборудования по параметрам теплофизических характеристик, создана нормативно-методическая база по определению допустимых значении температуры и коэффициентов излучения контролируемого оборудования.

5. Разработана методика обработки термо- оптической информации и выявления зависимости распределения температуры от параметров работа оборудования элеюровозов при их движении.

6. Разработан термо- оптический комплекс тепловизионного контроля и диагностики при обслуживании и ремонте электрического оборудования электровозов с учетом фактического состояния, проведено его опытно-промышленное апробирование.

7. Визуальное компьютерное моделирование позволило предложить оптический метод определения положения букс движущегося поезда относительно комплекса инфракрасного контроля температуры, что повысит качество контроля температуры буксового узла.

1. Акулов А.П. Тематика инструктажа о нарушениях безопасности движения по вине ремонтного персонала за сентябрь 2010 года / А.П. Акулов. Москва, 2010 — 18 с.

2. Алексеенко Г. В. Испытания высоковольтных и мощных трансформаторов и автотрансформаторов / Г. В. Алексеенко, А. К. Ашрятов, Е. С. Фрид М.: Госэнер-гоиздат, 1962. - 671 с.

3. Аносов А. Критерии выбора СУБД при создании информационных систем Электронный ресурс. / А.Аносов. Электрон, дан. - 2008. - Режим доступа : http://www.cit forum.ru/dalabase/articles/criteria/

4. Аппаратура типа ПОНАБ-3. Технологический процесс обслуживания. Издательство: «ТРАНСПОРТ», 1977. - 96 с.

5. Бабичков Л.М. Тяга поездов и тяговые расчеты / Л.М. Бабичков, П.А. Гур-ский, А.П. Новиков М. «Транспорт», 1971. - 280 с.

6. Бажанов С.А. Инфракрасная диагностика электрооборудования распределительных устройств / С.А. Бажанов. М.: НТФ "Энергопрогресс11, 2000. — 76 с.

7. Байхельт Ф. Надежность и техническое обслуживание. Математический подход / Ф. Байхельг, П. Франкен. М.: Радио и связь, 1988. — 392 с.

8. Барзилович Е. Ю. Модели технического обслуживания сложных систем / Е. Ю. Барзилович. М.: Высшая школа, 1982. —231 с.

9. Барзилович Е.Ю., Воскобоев В. Ф. Эксплуатация авиационных систем по состоянию / ЕЛО. Барзилович, В.Ф. Воскобоев. М.: Транспорт, 1981. - 197 с.

10. Бекешко H.A. Некоторые актуальные вопросы развития методов и средств теплового неразрушающего контроля / H.A. Бекешко // Дефектоскопия, 1986. -№12.-С. 48-55.

11. Блауберг И.В. Становление и сущность системного подхода / И.В. Блау-берг, Э.Г. Юдин,- М.: Наука, 1973,- 185 с.

12. Богаенко И.Н. Контроль температуры электрических машин / И.Н. Богаен-ко. Киев: Техника, 1975. - 234 с.

13. Большаков В. П. ЗБ-моделирование в AutoCAD, KOMnAC-3D, SOLIDWorks, Inventor, T-Flex : учебный курс (+DVD) / В. П. Большаков, А. Л. Бычков, А. А. Сергеев. СПб. : Питер, 2011.- 336 с.

14. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов 2-е изд. (+CD) / В. Боровиков. СПб.: Питер. 2003. - 638 с.

15. Бортовая система обнаружения посторонних объектов в габарите контактной подвески Электронный ресурс. — Электр, дан. Железные дороги мира. — 2003. - №12. Режим доступа : http://www.css-rzd.rn/zdm/12-2003/02212.htm#

16. Бочков А.Л. Трехмерное моделирование в системе KoMnac-3D (практическое руководство) / А.Л. Бочков. СПб: СПбГУ ИТМО, 2007. - 84 с.

17. Будадин О.Н. Тепловой неразрушающий контроль изделий: Научно-методическое пособие / О.Н. Будадин, А.И. Потапов, В.И. Калганов. М.: Наука, 2002.-472 с.

18. Вавилов В.П. Тепловые методы неразрушающего контроля: Справочник / В.П. Вавилов. М.: Машиностроение, 1991. г 240 с.

19. Вавилов В.П. Тепловизоры и их применения / В.П. Вавилов, А.Г. Климов. М.: Интел универсал, 2002. - 88 с.

20. Вапник Б.Н. Теория распознавания образов / Б.Н. Вапник, А.Я. Черво-ненкйс. М.: Наука, 1974.-415 с.

21. Ватутин В. А. Теория вероятностей и математическая статистика в задачах: учеб. пособие для вузов / В. А. Ватутин, Г. И. Ивченко, Ю. И. Медведев и др. -М.: Дрофа, 2003. 328 с.

22. Верстак В. A. 3ds Мах 8 на 100 % (+CD) / В. А. Верстак, С В. Бондарен-ко, М. Ю. Бондаренко. СПб.: Питер, 2006. — 416 с.

23. Верхаген К. Распознавание образов: Состояние и перспективы / К. Вер-хаген, Р. Дейн, Ф. Грун и др. М.: Радио и связь, 1985. - 104 с.

24. Волегов Д.Б. Предварительное грубое совмещение изображений но найденным на них прямым линиям для построения мозаик, сверхразрешения и восстановления трехмерных сцеп / Д.Б. Волегов, Д.В. Юрин // Программирование. 2008, -Т.34, -№.5, - С. 47-66.

25. Вольдек А. И. Электрические машины. Учебник для студентов высш. техн. учебн. заведений / А. И. Вольдек. 3-е изд., перераб., - Л.: Энергия, 1978. - 832 с.

26. Воробьев В.Г. Диагностирование и прогнозирование технического состояния авиационного оборудования / В.Г. Воробьев, В.В. Глухов, Ю.В. Козлов и др. / Под ред. И.М.Сиднеева. М.: Транспорт, 1984. - 191 с.

27. Воронцов К.В. Лекции по статистическим (байесовским) алгоритмам классификации Электронный ресурс. / К.В. Воронцов. Электр, дан. - 2008. — 39 с.- Режим доступа : http://www.ccas.ru/voron/download/Bayes.pdf

28. Головатый А.Т. Деповской ремонт электровозов переменного тока / А.Т. Головатый и др. -М.: Транспорт, 1971. 312 с.

29. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. М.; Техносфера, 2006. - 616 с.

30. Горский A.B. Ремонт локомотивов с учетом их фактического состояния. / A.B. Горский, A.A. Воробьев, А.К. Омарбеков, A.B. Скребков. // Железнодорожный транспорт. 2001.- №9. - С.43-47.

31. Госсорг Ж. Инфракрасная термография пер. с франц. / Ж. Госсорг. М.: Мир, 1988.-399 с.

32. Григорьев В.А. Теоретические основы теплотехники: Теплотехнический эксперимент: Справочник / В.А. Григорьев, В.М. Зорин. М.: Энергоатомиздат, 1988. -560 с.

33. Дрейпср Н. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия / П. Дрейпер, Г. Смит. М.: «Диалектика», 2007.- С. 912.

34. Дроздов В.А. Термография в строительстве / В.А. Дроздов, В.И. Сухарев.- М.: Стройиздат, 1987.-238 с.

35. Единая система тестирования стерео алгоритмов Электронный ресурс.- Электр, дан. 2007. - Режим доступа : http://vision.middlebury.edu/slereo/

36. Журавлев Ю. И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения / Ю. И. Журавлев, В. В. Рязанов, О. В. Сенько.1. M.: Фазис, 2005.- 159 с.

37. Загоруйко H. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н. Г. Загоруйко. Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. - 270 с.

38. Зыков Ю.В. Новая система технического обслуживания грузовых вагонов / Ю.В. Зыков, И.Д. Козубенко // Железнодорожный транспорт. 2002. - №1. -С.14-21.

39. Иванов Б.С. Управление техническим обслуживанием машин / Б.С. Иванов. М.: Машиностроение, 1978. - 160 с.

40. Игнатов В.А. Элементы теории оптимального обслуживания технических изделий / В.А. Игнатов, Г.Г. Маньшин, В.В. Константиновский. Минск: Наука и техника, 1974. - 190 с.

41. Инструкция по подготовке к работе и техническому обслуживанию электровозов в зимних и летних условиях. Утв. МПС РФ 10.04.2001 № ЦТ-814. 72 с.

42. Ицкович А. А. Обоснование программ технического обслуживания и ремонта машин / A.A. Ицкович. М.: Знание, 1983. - 78 с.

43. Канарчук В.Е. Бесконтактная тепловая диагностика / В.Е. Канарчук, А.Д. Чигрииец. М.: Машиностроение, 1987. - 158 с.

44. Капустин А.Н. автоматизация тепловизионпого контроля и мониторинга промышленного и транспортного электрооборудования на основе обработки термо- и видеоизображений : Дис. . канд. техн. наук. Иркутск, 2005. - 212 с.

45. Капустин Н.И. Комплекс термодиагностики оборудования электровозов / Н.И. Капустин, A.B. Лукьянов, В.Н. Перелыгин, А.Н. Капустин // Железнодорожный транспорт. Москва, ЦНТР ОАО «РЖД».- 2010. - №3. - С. 41-44.

46. Келли Л. Мэрдок. Autodesk 3ds Max 2009. 3D Studio max. Библия пользователя, оригинал Autodesk 3ds Max 2009 Bible. 3D Studio max. Издательский дом «Диалектика», 2009. 1312 с.

47. Ковалев А.О. Разработка и реализация концепции построения систем дистанционной диагностики транспортно-энергетических объектов : Дис. . канд. техн. наук : 05.13.01 Рязань, 2005 132 с. РГБ ОД, 61:06-5/1294.

48. Компьютерное зрение. Современный подход, пер. с англ.. М. : Издательский дом «Уильяме», 2004. - 928 с.

49. Краковский Ю.М. Математические и программные средства оценки технического состояния оборудования / Ю.М. Краковский. Новосибирск: Наука, 2006. -228 с.

50. Кремер H.I11. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Юнити-Дана, 2004. - 573 с.

51. Криворудченко В.Ф. Современные методы технической диагностики и неразрушающего контроля деталей и узлов подвижного состава железнодорожного транспорта: учебное пособие для вузов ж.-д. транспорта / В.Ф. Криворудченко, P.A.

52. Ахмедзянов ; под ред. В.Ф. Криворудченко. М.: Маршрут, 2005. - 436 с.

53. Кузьмич В.Д. Теория локомотивной тяги: учебник для вузов ж.-д. транспорта / В.Д. Кузьмич, B.C. Руднеев, С.Я. Френкель ; под ред. В.Д. Кузмича. М.: Издательство «Маршрут», 2005. - 448 с.

54. Левитин И. Б. Инфракрасная техника / И. Б. Левитин. Л.: Энергия, Лс-нингр. отд-ние, 1973. - 157 с.

55. Ллойд Д. Системы тепловидения / Д. Ллойд. М.: Мир, 1978. - 416 с.

56. Лозинский С.Н. Аппаратура автоматического обнаружения перегретых букс в поездах / С.Н. Лозинский, А.Г. Алексеев, П.Н. Карпенко. М., «Транспорт», 1978, 160 с.

57. Лукьянов A.A. Интеллектуальные задачи мобильной робототехники / A.A. Лукьянов. Иркутск: Изд-во Иркутского гос. университета, 2005. - 312 с.

58. Лукьянов A.A. Алгоритмическое и программное обеспечение автоматизированного термомониторинга и диагностики оборудования / A.A. Лукьянов, ATI. Капустин, A.B. Лукьянов // Контроль. Диагностика, 2005. № 9. - С.45-53.

59. Лукьянов A.A. Вероятностный релаксационный метод сопоставления визуальных ориентиров для управления точным позиционированием мобильных роботов / A.A. Лукьянов. Известия РАН: Теория и системы управления, 2006. - № 1. -С.152-160.

60. Лукьянов A.B. Классификатор вибродиагностических признаков дефектов роторных машин / A.B. Лукьянов. Иркутск: Изд. ИрГТУ, 1999. - 228 с.

61. Лукьянов A.B. Методы и средства управления по состоянию технических систем переменной структуры : автореф. дис. . д-ра техн. наук / Лукьянов Анатолий Валерьянович. Иркутск, 2002. - 36 с.

62. Лукьянов A.B. Проблемы управления техническим состоянием локомотивов по данным неразрушающего контроля и диагностики. / A.B. Лукьянов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. Иркутск, 2004. -№3,- С.5-17.

63. Лукьянов A.B. Комплекс термодиагностики оборудования электровозов / A.B. Лукьянов, В.Ю. Гарифулин, В.Н. Перелыгин, А.И. Романовский // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. Иркутск, 2009. - №4 (24).-С. 179-184.

64. Лукьянов A.B. Разработка термо-оптической системы контроля и диагностики электровозов / A.B. Лукьянов, В.Н. Перелыгин, В.Ю. Гарифулин, В.В.

65. Бондарик // Современные методы и приборы контроля качества и диагностики состояния : Материалы 3-ей международной научно-технической конференции. Могилев. 2009.-С. 265-267.

66. Мандель И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Маидель. М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.

67. Методические указания по проведению реостатных испытаний тепловозов типа ТЭ10М с применением средств технической диагностики «Транспорт» МПС РФ.-М., 1999.-58 с.

68. Месарович М. Общая теория систем: математические основы систем / М. Месарович, Я. Такахара М.: Мир, 1978. - 312 с.

69. Михеев М.А. Основы теплопередачи. Изд. 2-е, стереотип / М.А. Михеев, И.М. Михеева. М., «Энергия», 1977. - 344 с.

70. Монтгомери Д.К. Планирование эксперимента и анализ данных: Пер. с англ. / Д.К. Монтгомери. Л.: Судостроение, 1980. - 384 с.

71. Надежную эксплуатацию обеспечит термодиагностика грузового поезда : о программно-аппаратном комплексе тепловой диагностики ходовых частей груз, вагонов "ПАУК-В". // Вагоны и вагонное хозяйство, 2009. № 1. - С. 20-24.

72. Научная библиотека BaseGroup Labs Электронный ресурс. Электр, дан. - 2007. - Режим доступа : hltp:/7www.basegroup.ru/library/

73. Некрасов А.О. Нагревание асинхронных машин при стационарном тепловом режиме / А.О. Некрасов, В.В. Шевченко // Тр. МЭИ, 1956. XXII. - С. 136-148.

74. Неразрушающий контроль : Справочник в 8 т. / под общ. ред. В.В. Клюева. Т. 5: В 2 кн. Кн. 1: В.П. Вавилов. Тепловой контроль.

75. Кн. 2: К.В. Подмастерьев, Ф.Р. Соснин, С.Ф. Кондроф, Т.И. Ногачева, Е.В. Пахолкин, Л.А. Бондарева, В.Ф. Мужитский. Электрический контроль. 2-е изд., испр. - М.: Машиностроение, 2006. - 688 с.

76. Неразрушающий контроль: Справочник: В 8 т. / Под общ. ред. В.В. Клюева. Т. 6: В 3 кн. Кн. 1: В.В. Клюев, В.Ф. Мужицкий, Э.С. Горкунов, В.Е. Щербинин. Магнитные методы контроля.

77. Кн. 2: В.Н. Филинов, A.A. Кеткович, М.В. Филинов. Оптический контроль. Кн. 3: В.И. Матвеев. Радиоволповой контроль. 2-е изд., испр. - М.: Машиностроение, 2006. - 832 с.

78. Ниворожкина Л. П. Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов: Руководство для решения задач / Л.П. Ниворожкина, З.А. Морозова, И.А. Герасимова, И.В. Житников. Ростов н/Д: Феникс, 1999. - 320 с.

79. Новое в СЦБ Электронный ресурс. Электрон, дан. - М., сор. 20052010. - Режим доступа : http://ncw-scb.narod.ru/ktsm.htm

80. Объем и нормы испытаний электрооборудования / Под общ. ред. Б.А. Алексеева, Ф.Л. Когана, Л.Г. Мамиконянца. 6-е изд., с изм. и доп. - М.: Изд-во НЦ ЭНАС, 2007. - 256 с.

81. Орешков В. ЕМ масштабируемый алгоритм кластеризации Электронный ресурс. / В. Орешков - Электрон, дан. - 2006. - Режим доступа : hUp://\v\v\v. basegroup.ru/Iibrary/analysis/clnsterization/em/

82. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник / А.И. Орлов. М.: Издательство "Экзамен", 2004. - 656 с.

83. Орлов А.И. Математика случая: Вероятность и статистика основные факты: Учебное пособие / А.И. Орлов. - М.: МЗ-Пресс, 2004. - 110 с.

84. Паклин Н. Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining Электронный ресурс. / Н. Паклин. Электрон, дан. - 2006. - Режим доступа : http://\v\v\\ .basegroup.ru/library/analysis/clusterization/datamining/

85. Патрик Э. Основы теории распознавания образов пер. с англ. / Э.Патрик. М.:Сов. радио, 1980. - 408 с.

86. Перелыгин В.Н. Определение координат точек сцены с использованием стереопары // Наука. Технологии. Инновации : Материалы всероссийской научной конференции молодых ученных в 7-ми частях. Новосибирск, 2006. - Ч. 2. - С. 151152.

87. Перелыгин В.Н. Определение пространственных координат точек сцены с использованием стереопары / В.Н. Перелыгин // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. ИрГУПС. Иркутск, 2009. - №4 (24). - С. 166-172.

88. Положение о системе технического обслуживания и ремонта локомотивов ОАО «РЖД». Распоряжение. ОАО «РЖД» Москва, 17 января 2005 г., №3р

89. Потапов А.И. Технологический неразрушающий контроль пластмасс / А.И. Потапов, В.М. Игнатов, Ю.Б. Александров и др. Л.: Химия, 1979. - 288 с.

90. Приборы для неразрушающего контроля материалов и изделий: Справочник. Кн.1 / Под ред. В.В. Клюева. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1986.-488 с.

91. Радченко С. Г. Устойчивые методы оценивания статистических моделей: Монография / С. Г. Радченко. К.: ПП «Санспарель», 2005. - С. 504.

92. Розенфельд В.Е. Теория электрической тяги : под ред. И.П. Исаева / В.Е. Розенфельд, И.П. Исаев, H.H. Сидоров, М.И. Озеров. М.: Транспорт, 1995. - 294 с.

93. Руководство по эксплуатации средств контроля: КТСМ-01Д для автоматического обнаружения перегретых букс и заторможенных колесных пар на ходу поезда / Омск, 2002. 18 с.

94. Руководящий документ. Центробежные машины. Организация эксплуатации и ремонта по техническому состоянию (система планово-диагностического ремонта). ИркутскНИИхиммаш, Иркутск, 1998. - 24 с.

95. Свешникова Н.В. Алгоритмы факторизации: достоверность результата и применение для восстановления эпиполярноп геометрии / Н.В. Свешникова, Д.В. Юрин. // Труды конференции Графикон. Россия, Новосибирск, 2006. - С. 158 - 165.

96. Система автоматического контроля технического состояния подвижного состава на ходу поезда ДИСК-БКВ-Ц. Технология обслуживания. Издание: 2-е., стереотипное Издательство: «ТРАНСПОРТ», 1994. -143 с.

97. Системы безопасности на железнодорожных объектах Электронный ресурс. Электрон, дан. - ОАО НПП «АЛЬФА-ПРИБОР», 2006. - Режим доступа : http:/'4vw\v.alia-pribor.rii/cxperien/articlcs''arlicl2/

98. Слепцов М.А. Основы электрического транспорта: учебник для студ. высш. учеб. заведенеий / М.А. Слепцов, Г.П. Долаберидзе, A.B. Прокопович и др.; под общ. ред. М.А. Слепцова. М.: Издательский центр «Академия», 2006. - 464 с.

99. Смирнов В.П. Непрерывный контроль температуры предельно нагруженного оборудования электровоза: Монография / В.Г1. Смирнов. Иркутск: Изд-во Иркут. гос. ун-та, 2003. - 328 с.

100. Смирнов Н. Н. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию. / Н. FI. Смирнов, А. А. Ицкович. М.: Транспорт, 1980. - 229 с.

101. Смирнов H.H., Ицкович A.A. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию / H.H. Смирнов, A.A. Ицкович. М.: Транспорт, 1987. - 272 с.

102. Трестман Е.Е. Автоматизация контроля буксовых узлов в поездах / Е.Е. Трестман, С.Н. Лозинский, В.Л. Образцов М.: Транспорт, 1983. — 352 с.

103. Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес. М.: Мир, 1978. - 414 с.

104. Указания о порядке замены, проверки и ремонта в КИПе устройств аппаратуры типа ПОПАБ-З. Издательство: «ТРАНСПОРТ», 1985. 33 с.

105. Уонг X. Основные формулы и данные по теплообмену для инженеров: пер. с анг. / Справочник. М.: Атомиздат, 1979. - 216 с.

106. Фаддеев М.А. Элементарная обработка результатов эксперимента: Учебное пособие / М.А. Фаддеев. Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2002. - 108 с.

107. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / К. Фукунага. М.: Наука, 1979. - 368 с.

108. Фуфрянский H.A. Развитие локомотивной тяги 2-е изд., перераб. и доп. / H.A. Фуфрянский. - М.: Транспорт, 1988. - 344 с.

109. Халафян A.A. STATISTICA 6. Статистический анализ данных / A.A. Ха-лафян. М: ООО «Бином-Пресс», 2007. - 512 с.

110. Чернова Н.М. Математическая обработка экспериментальных данных. Часть 2 (введение в регрессионный и корреляционный анализ): Метод. Руководство / Международный педагогический университет. Магадан.: Изд. МПУ, 1996. - 28 с

111. Шелухин В.И. Датчики измерения и контроля устройств железнодорожного транспорта / В.И. Шелухин М.: Транспорт, 1990. - 119 с.

112. Шилов О.В. Современное оснащение лабораторий неразрушающего контроля Электронный ресурс. / О.В. Шилов, И.А. Любич. Электрон, дан. - Нефтегазопромысловый инжиниринг, 2007. № 3. — Режим доступа : http://www.pergam.ru/articles14.htm

113. Янс Б. Цифровая обработка изображений. / Б. Яне. М.; Техносфера, 2005.-584 с.123. 11ДК.411711.002. Система контроля и диагностики «Доктор-ОЗОгМ» Электронный ресурс. Электрон, дан. - 2006- Режим доступа : http://ww\\ .niitkd.com/main.php?id=12&cid=l 5

114. Armangue X. A comparative review of camera calibrating methods with accuracy evaluation / X. Armangue, J. Salvi, J. Battle. // Pattern Recognition. 2002. - Vol. 35 (7).-P. 1617-1635.

115. Berkhin P. Survey of Clustering Data Mining Techniques / P. Berkhin. // Accrue Software, 2002.

116. Birchfield S. Multiway cut for stereo and motion with slanted surfaces / S. Birchfield, C. Tomasi. // Proceedings of International Conference on Computer Vision, 1999. P. 489-495.

117. Burghouts G.J. Performance evaluation of local colour invariants / G.J. Burg-houts, J.M. Geusebroek. // Computer Vision and Image Understanding, 2009. V. 113. - P. 48-62.

118. Cipolla R. Camera calibration from vanishing points in images of architectural scenes Электронный ресурс. / R. Cipolla, T. Drummond, D.Robertson. Электрон, дан. -BMVC, 1999. - Режим доступа : http://www.bmva.org/bmvc/1999/papers/38.pdf

119. COMPACT Comparative Package for Clustering Assessment. A free Matlab package, 2006.

120. Csurka G. Characterizing the Uncertainty of the Fundamental Matrix / G. Csurka, C. Zeller, Z. Zhang, O.D. Faugeras //Computer Vision and Image Understanding. -1997. V.68. - No. l.-P. 18-36.

121. David J.C. MacKay Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, 2005. 640 c.

122. Devernay F., Faugeras O. Straight lines have to be straight: Automatic calibration and removal of distortion from scenes of structured environments / F. Devernay, O. Faugeras. // Machine Vision and Applications, 2001. V. 13. - P. 14 - 24.

123. Dornaika F. Robust camera calibration using 2D to 3D feature correspondences / F. Dornaika, C. Garcia // Proc. of the International Symposium SPIE, Optical Science Engineering and Instrumentation. Videometrics V. - 1997. - Vol. 3174. - P. 123— 133.

124. Dufournaud Y. Matching images with different resolutions / Y. Dufournaud, C. Schmid, R. Horaud //Proceedings on CVPR, 2000 (Hilton Head Island, SC, USA). V. 1,-P. 612-618.

125. Faugeras O. Three-Dimensional Computer Vision: A Geometric Viewpoint Электронный ресурс. / О. Faugeras. Электрон, дан. — Cambridge, Massachusetts: MIT Press. 1993. - Режим доступа : http://mitpress.mit.edu/catalog/item/default.asp?ttype=2&tid=8427

126. Fusiello A. Epipolar Rectification Электронный ресурс. / A. Fusiello. Электрон. дан. — 2000. Режим доступа :http://profs.sci.univr.iL/~fusiclIo/rcclifcvoI/rcctifcvol.himl. Retrieved 2008-06-09.

127. Hall E.L. Measuring curved surfaces for robot vision / E.L. Hall, J.B.K. Tio,

128. C.A. McPherson, F.A. Sadjadi. // Computer Journal, 1982. P. 42-54.

129. Harris C. J. A combined corner and edge detector / C.J. Harris, M. Stephens. // Proc. 4th Alvey Vision Conf. Manchester, 1988. - P. 147-151.

130. Hartley R. Theory and Practice of Projective Rectification / R. Hartley // International Journal of Computer Vision, 1999. V.35. - No. 2. - P. 115 - 127.

131. Hartley R. Multiple View Geometry in Computer Vision / R. Hartley, A. Zisserman. // Cambridge University Press., 2004. 672 c.

132. Hastie T. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction 2nd ed. / T. Plastic, R. Tibshirani, J. Friedman. - Springer-Verlag, 2009. — 746 p.

133. Heikkila J. A Four-step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction / J. Heikkila, O. Silven // CVPR97, 1997. P. 1106-1112.

134. Jain A. K. Data clustering: a review / A.K. Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn. // ACM Comput. Surv., 1999. № 31(3). - P 264-323.

135. Cluster techniques Электронный ресурс. Электрон, дан. - ch.6, 2004. -Режим доступа: http://gauss.nmsu.edu/~lludeman/video/ch6pr.html

136. Longuet-PIiggins Н.С. A Computer Algorithm for Reconstructing a Scene From Two Projections //Nature, September 1981. -V. 293. -P. 133 135.

137. Loop C. Computing Rectifying Homographies for Stereo Vision Электронный ресурс. / С. Loop, Z. Zhang. Электрон, дан. - Technical Report MSR-TR-99-21, 1999. - Режим доступа : http://research.microsoft.com/pubs/68542/tr99-21.pdf

138. Luong Q.T. Determining the fundamental matrix with planes: instability and new algorithms / Q.T. Luong, O.D. Faugeras. // Proceedings on CVPR, 1993. P.489 -494.

139. Mohr R. Projective Geometry for Image Analysis Электронный ресурс. / R. Mohr, B. Triggs. Элекгрон. дан. A Tutorial given at ISPRS, Vienna, July 1996. -Режим доступа : hilp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=T0.1.1.37.3924.

140. Mourbray J. Reliability Centered Maintenance. 1991. 390 p.

141. Oram D. Rectification for Any Epipolar Geometry Электронный ресурс. /

142. D. Oram. Электрон. дан. - 2001. Режим доступа : http://www.bmva.org/bmvc/2001/papers/82/accepted82.pdf. Retrieved 2010-06-08.

143. Perelygin V.N. Development of Thermo-Optic System Testing and Diagnostics of Electric Locomotive // The Second International Symposium on Innovation & Sustainability of Modern Railway. Irkutsk, 2010. - P. 148-153.

144. Sagues C. From lines to epipoles through planes in two views / C. Sagues, A.C. Murillo, F. Escudero, J.J. Guerrero // Pattern Recognition, 2006. V. 39. - No. 3. - P. 384-393.

145. Semeikina E. Finding and refinement planes in 3D points cloud obtained under 3D recovery from image set / E. Semeikina, D. Yurin // Proceedings of Graphi-Con'2008. Moscow, Russia, 2008. - P. 306.

146. Shih S. Accuracy Analysis On The Estimation Of Camera Parameters For Active Vision Systems / S.Shih, Y.Hung, W.Lin // ICPR, 1996,- Vol. A. P. 930-935.

147. Sturm P.F. On Plane-Based Camera Calibration: A General Algorithm, Singularities, Applications / P.F. Sturm, S.J. Maybank // CVPR99, 1999. P. 432-437.

148. Tsai R.Y. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses / R.Y. Tsai // IEEE Int. Journal on Robotics and Automation, 1987. Vol. 3. - P. 323-344.

149. Tuytelaars T. Local Invariant Feature Deicctors: A Survey / T. Tuytelaars, K. Mikolajczyk // Foundations and Trends® in Computer Graphics and Vision, 2008. V. 3. — No 3. - P. 177-280.

150. Wei G.-Q. Implicit and explicit camera calibration: Theory and experiments / G.-Q.Wei, De Ma S. // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1994. Vol. 16. - P. 469-480.

151. Zhang Z. Determining the epipolar geometry and its uncertainty: A review / Z. Zhang. // International Journal of Computer Vision, 1998. 27(2). - 161-195.

152. Zhang Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration / Z. Zhang // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000. Vol. 22 (11). - P. 1330-1334.