Передовые бортовые системы мониторинга состояния колес железнодорожного подвижного состава: всесторонний обзор

State-of-the-Art Wayside Condition Monitoring Systems for Railway Wheels: A Comprehensive Review
Bhawani Shankar Chowdhry, Muhammad Aslam Uqaili, Muhammad Zakir Shaikh, Zeeshan Ahmed, Enrique Nava Baro, Tanweer Hussain, Sanaullah Mehran, Dileep Kumar, Ali Akber Shah
2023-01-01

машинное обучение / глубокое обучение для бортового мониторингаконтроль состояния колес железной дорогитензодатчикивизуальные датчикипутьовые системы контроля состояния
За последние десятилетия постоянно растет спрос на более быстрые, протяженные и безопасные железнодорожные сети, что создает задачи для систем мониторинга состояния в современных железнодорожных транспортных средствах. Критические компоненты, такие как колеса, со временем изнашиваются под воздействием различных эксплуатационных и экологических факторов. Динамические эффекты, такие как юз и проскальзывание, а также наличие загрязнений на контакте колесо-рельс вызывают различные дефекты колес, и неисправные колеса в конечном итоге могут привести к сходу с рельсов. Чтобы предотвратить такие случаи, проведены многочисленные исследования по разработке эффективных систем мониторинга состояния колес, а также внедрены некоторые коммерческие пути мониторинга (wayside). Эти системы используют различные датчики, включая тензодатчики и визуальные сенсоры, для сбора данных для диагностики и прогнозирования. Несмотря на изучение множества методов, остается значительный пробел в разработке продвинутых бортовых систем мониторинга. С развитием технологий системы с применением методов машинного обучения и глубокого обучения могут обеспечить более эффективный и надежный мониторинг динамических железнодорожных систем. В данной статье представлен всесторонний обзор существующих wayside-систем мониторинга состояния колес железнодорожного подвижного состава с целью оценки реализуемости и потенциала новых методов для современных железных дорог. Приводится подробный обзор исследований по существующим wayside-системам и обсуждаются их преимущества и недостатки по отношению к современным бортовым системам мониторинга. Критически рассматриваются системы сбора данных и методы анализа, которые могут способствовать разработке более эффективных и надежных систем мониторинга состояния колес. В обзоре также суммируется текущий прогресс и ограничения wayside-систем. Статья адресована исследователям и инженерам, которые могут внести вклад в разработку продвинутых и экономичных систем мониторинга состояния колес с использованием современных технологий.
1
Существующие бортовые (wayside) системы мониторинга состояния используют датчики, такие как тензодатчики и визуальные сенсоры, для сбора данных и диагностики/прогноза.
2
Методы машинного обучения и глубокого обучения имеют потенциал обеспечить более эффективный и надежный бортовой мониторинг состояния для динамичных железнодорожных систем.
3
Износ железнодорожных колес из-за юза/скольжения и загрязнений вызывает дефекты, которые могут привести к сходу с рельсов, что требует систем мониторинга состояния.
4
Обзор критически оценивает системы сбора данных и методы анализа, суммируя преимущества и ограничения wayside по сравнению с перспективными onboard системами для направления будущей разработки.
5
Существует значительный пробел в исследованиях по разработке передовых бортовых (onboard) систем мониторинга состояния, несмотря на наличие коммерческих wayside продуктов.

Бортовые (wayside) системы мониторинга состояния колес железнодорожного подвижного состава

Работоспособность, возможности, методы сбора и анализа данных, преимущества и ограничения, а также оценка применимости современных (включая ML/DL и сравнение бортовых и wayside) подходов к мониторингу состояния для обнаружения и прогнозирования дефектов железнодорожных колес

Publication Details
Publication Date
2023-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
55
Access Type
Author Information
Authors
Bhawani Shankar Chowdhry
Muhammad Aslam Uqaili
Muhammad Zakir Shaikh
Zeeshan Ahmed
Enrique Nava Baro
Tanweer Hussain
Sanaullah Mehran
Dileep Kumar
Ali Akber Shah
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%