Мониторинг буксов: (PTC, GPT, Aurora) | BUX MONITOR

Лучший мониторинг САР, буксов, почтовиков

На данной странице сайта я предлагаю Вам ознакомится с моим личным мониторингом САМЫХ популярных на данный момент Систем Активной Рекламы (САР) — системы серфинга, БУКС, почтовые спонсоры, партнёрки, автосерфинги, соцсети и др.
Для Вашего удобства все предоставленные в мониторинге проекты расположенны следующим образом:
— В начале представлены ЛУЧШИЕ ЗАРУБЕЖНЫЕ САР. В последние несколько месяцев я всё больше начинаю склоняться к заработку именно на зарубежных САР (PTC) т.к. у них в разы выше конверсия по кликам. Для сравнения 1 клик по ссылке на NeoBux составляет 0,01$ (т.е. почти 0,6 рубля), а клик, например, на самом популярном русском САР SEOSprint не превышает 0,022 рубля. Разница в 27 раз!!! Поэтому на сегодняшний день я крайне рекомендую зарабатывать именно на зарубежных проектах!
— Далее идут ЛУЧШИЕ РУССКИЕ САР — в мониторинге я собрал все самые лучшие и проверенные временем русскоязычные проекты по онлайн заработку, на которых постоянно зарабатываю сам! Проекты заслуживают 100% доверия. Работают в сфере активной рекламы многие годы, всегда исправно и без задержек платят заработанные деньги!
— Потом Соцсети с оплатой за действия. Более подробно можно ознакомится на странице Заработок в социальных сетях
— Разумеется мониторинг АВТОсерфингов с оплатой. Подробности на странице сайта Лучшие АВТОСЕРФИНГИ

— Проверяемые проекты.
— Не платящие и/или мошеннические проекты перенесены в раздел Scam Мониторинг

*Под Бонусами следует понимать денежные поощрения и другие вознагрождения рефералов-партнёров за активную работу на том или ином проекте. Более подробно о бонусах Вы сможете узнать на выбранном Вами для заработка проекте, связавшись со мной по ВП (внутренняя почта).

Сайты помеченые символом являются ЛУЧШИМИ проектами по заработку!!!

Сайты помеченные символом являются стабильно работающими проектами!!!

Сайты помеченные символом ✫✫✫ являются хорошими стабильными проектами!!!

Проекты помеченные, как — подлежит удалению — являются действующими и платящими проектами! Однако в силу различных обстоятельств я прекращу работу с ними. Поэтому они будут удалены из мониторинга!

!!! ВАЖНО !!!

• Помните, что любой вид инвестиций в Интернете сопряжен с высоким риском!
• Никогда не вкладывайте все ваши деньги в одно место! (как говорится: не стоит хранить все яйца в одной корзине).
• Лучше с 10 разных проверенных мест получать по $ 1, чем рисковать и попытаться получить $ 10 в одним.
• Если Вы новичок в каком-то виде заработка, не спешите сразу вкладывать деньги! Попытайтесь изучить этот бизнес и понять, как он работает.
• Не стесняйтесь задавать вопросы! Я всегда открыт для диалога с партнерами – найти меня можно в Telegram по тегу @lergast или через вкладку сайта Обо мне
• Не рекомендую Вам инвестировать больше, чем Вы можете позволить себе потерять.

Всего проектов 20 из них:

Рублёвые — 12

Долларовые — 6

ЕВРО — 0

BITCOIN — 2

Litecoin — 0

Платящих проектов — 20
Проверяемых — 0
Не платящих — Scam Мониторинг
Временно не работает — 0

• Примечание •
Приведённый в таблице рефбэк может отличаться от установленного на самом ресурсе! Для получения рефбека 60-70% Вы должны отписаться мне по ВП (внутренняя почта) на том ресурсе, который выбрали для заработка и указать, что Вы зарегистрировались по моей ссылке с этого сайта!

Приведенные данные актуальны по состоянию на 15.10.2019г.

Обновление данных производится два раза в месяц

С уважением, admin

Мониторинг зарубежных буксов — Зарубежные буксы

Зарубежные Буксы — это то место,

где без вложений может заработать даже новичок!

Ещё раз повторюсь,что кроме тех плюсов работы в команде,о которых я уже упоминал ранее,есть ещё один-работая вместе,мы друг от друга узнаём о новых буксах с хорошими условиями для работы,а так же о том,какой из сайтов стал СКАМом(не платит). Мой сайт сразу забейте в закладки,т.к.при клике по любому из баннеров будет осуществляться переход в этом же окне!!!

  ВНИМАНИЕ   !!!  Рефбек выплачиваю по запросу (обращайтесь хоть каждый день), а не после получения выплаты с сайта , как все выплачивают , т.к у меня несколько прибыльных проектов в инете и я не заморачиваюсь , если какой-то букс сдуется и я потеряю несколько баксов !!!

И ещё… Одним из критериев добавления буксов на мой сайт является информация с сайта :

http://ptc-investigation.com/

Там увидите СКАМ (не платит) , ЭЛИТ (платит более 2-ух лет) и Legit (платит более 6-ти месяцев)  Этот сайт экономит нам огромное количество времени , денег и избавляет от напрасного труда!!!

Не кликайте каждый букс по очереди(утомительно и долго)-открывайте кучу окон и только успевайте елозить мышкой,можно даже открыть два браузера и работать в обоих. Я работаю примерно на 50-ти и у меня на всё про всё уходит около 40-50 мин. и я уже задумываюсь об удвоении количества буксов!

И не правы те,кто говорит,что это заработок для октябрят и пионеров,я далеко уже не школьник и мне нравится этот способ заработка,всё зависит от Вашей активности по набору рефов-без них Ваш доход будет во много раз ниже. Наш проект поможет Вам в этом деле!!!

Ещё недавно тут на первом месте стоял бы такой гигант и монстр как НЕО БУКС,но увы-время идёт-реки текут,буксы «сдуваются». Но не будем о грустном!!! При регистрации и последующей работе на буксах из первого раздела предусмотрен РЕФБЕК ,для его получения небходимо стучаться в КОНТАКТЫ!!!  ВНИМАНИЕ! Своим прямым рефералам произвожу обмен с Алерта на Веб Мани без комиссии!!!

Перед регистрацией чистим КУКИ!!!

Мы нередко сталкиваемся с такой проблемой как чужие данные в поле рефер и т.д.

Что же это такое?

А это ничто иное как чужие «печенья» или кукисы.

Кукисы (cookies) — это небольшое количество информации, хранящееся в текстовом виде на вашем жестком диске. 

Бродя по всемирной паутине, вы посещаете самые различные сайты, которые будут размещать эту информацию на вашем компьютере в основном для того, чтобы идентифицировать вас при повторном посещении этих сайтов и сделать ваше нахождение на них более комфортным, не загружая по-новой имеющуюся информацию.

Чаще всего кукисы используются серверами для: опознавания пользователя и автоматического использования его настроек; идентификации пользователя в различных рейтингах и топах; организации сессии при работе на сайте.

 Теперь,когда у Вас всё в норме,приступаем к регистрации:

Не нуждающиеся в рекомендациях!:

Супер!!! Автовыплаты,платит на Alert Pay и Pay Pal! При Апгрейде рефа-Вам капает 2 $!!! Раздел  ЭЛИТ !!! Смело берём Апгрейд!!! Настоящая МЛМ компания — 8-ми уровневая партнерка, безлимин прямых рефералов! Подробности о работе на самом лучшем буксе можно узнать ЗДЕСЬ

Легендарный букс, не давно отпраздновал 6-и летнюю годовщину. Платит Standart мгновенно минималка 2$ — набирается довольно быстро,если установить Тулбар

www.kayads.com — на Уникальном скрипте

Выплата: 1 ,

EIGHTCLIX GROUP, зарегистрированная комп. в Европе:

4-е сайта с одним админом-Платит проверил лично!

Получена выплата:  1, 2, 3, 4,

DailyAdsIncome — высокодоходный букс.

Для бесплатного старта — 10 кликов по баннерам в разделе Daily Task = 0.10$

Букс с небольшими заморочками, но условия работы шикарные!

Кликаем на баннер и регистрируемся,

а как это сделать и как в нем работать жмем кнопку >

Выплата получена почти мгновенно: 1

Не кликайте Anti cheat ads на них пишет STOP с вас будут снимать центы. За 5$ бонусных нельзя покупать рефералов или рекламу только одну акцию ADPACK вам будут начислять 6-7 центов в день за эту акцию еще вам зачислят 3000 рекламных кредитов можете рекламировать свой сайт.

BronClix — рекомендован админом BuxBery!

CrisClix — первым 14000 дает статус Golden, а это дает больше заработок на своих

кликах, больший лимит личных рефералов и минималка на вывод всего 2$

Первым дает статус VIA-Golden, а это дает больше заработок на своих кликах,

больший лимит личных рефералов и минималка на вывод всего 2$

Минималка всего 2$ — жми на баннер присоединяйтесь!

Новый букс с центовыми ссылками — первым 10000 юзерам статус GOLD на месяц в подарок!

Не упускайте возможность больше заработать.

Выплата получена: 1,

WordLinx платит с 2003 г.

Новый букс от BuxBery с сылками по 0.5 цента.

Рефбэк можно получать выполняя задание на SeoSprint — Задание

Получена выплата: 1

 Аврора-минималка всего 1.30$, платит на Алерт и Палку. Надежный, платит — Очень рекомендую!!! 

Очень надёжный,продуман на перспективу! Платит на Алерт в течении 5-ти дней,минималка 1 доллар! 

Как и на следующем,подтверждение просмотра-клик по перевёрнутой картинке! На Палку-минималка 0.5 бакса! 

Безлимит прямых рефов!  ЭЛИТ !!!       

Жми не стесняйся!

http://www.cashnhits.com/index.php?view=ptp&ref=donvic53

Сюда переношу буксы лично проверенные, выплата получена- смело работаем —

Рекомендую!!! 

Оплатил статус Премиум — прошу поддержать (минималка всего 1$)

Рефбек 1.50WMR за заработанные Вами 10 центов!

запрос отправляйте на почту — [email protected]

от Вас Логин и кол-во кликов

Выплаты получены — 4 —СМОТРЕТЬ.

Выплаты получены — 2 — СМОТРЕТЬ.

JillsClickCorner платит с 2006 г.

Оплатил статус Премиум — прошу поддержать (минималка всего 0.10$)

От меня БОНУС 1.50WMR  за набранную минималку!!!

запрос отправляйте на почту — [email protected] от Вас Логин и кол-во кликов

Букс проводит конкурсы:

кликовые  (Paid To Click Contest!) 20 победителей  — Призы от 0.25$ до 5.00$

за приглашение рефералов (Referral Contest!) 15 победителей — Призы от 0.50$ до 50.00$

После регистрации на JillsClickcorner — обращайтесь через контакты (лучше через скайп)  — передам автокликер. Удачи!

Проверенный временем, платит с 2008 года

Новый, пока платит!
Зарегистрироваться
Просмотреть: Extended Ads(3 шт.), Macro Ads(3 шт.), Standard Ads(4 шт.)
всего 10 ссылок.

Работая вместе,будем добавлять новые буксы и удалять «сдувшиеся», при наборе максимального кол-ва прямых рефов будем переписывать наши рефки на рефку нового участника,чтобы проще,легче и эффективнее работалось всем !!!! Так выгребем же побольше бабла с «Буржуев»)!!! 

Персональный сайт — Главная

Рад Вас приветствовать УВАЖАЕМЫЕ посетители моего сайта!!!

Данный сайт предоставляет информацию о заработке в интернете без первоначальных вложений.

На сайте выложена информация для новичков, которые ищут возможность дополнительного заработка в интернете без вложений. Так же сайт будет полезен и для постоянных обитателей интернета. На нашем сайте — мониторинг новых и лучших буксов (САР, PTC) каталоги почтовых спонсоров, лучших систем активной рекламы, сайтов с конвертацией (рекламные), партнерских программ (заработок на своём сайте, и без сайта) На сайте имеется поддержка пользователей, всем желающим выплачивается рефбек от 50% до 90%

Если Вы ищете заработок в интернете, то Вы попали по адресу. Неважно начинающий Вы, или продвинутый пользователь, на этом сайте Вы найдете много полезного и Ваш заработок в сети будет успешным. Если ищете не интернет заработок, а халяву, то можете закрыть эту страницу.
Начать, пожалуй, стоит с того, что способы заработка в интернете, которые предлагаем мы, это бизнес, в который вкладывать ничего не обязательно, затраты заключаются только в вашей оплате за интернет. Заработок в интернете бывает самым разным и подходит школьникам, студентам, домохозяйкам, пенсионерам, секретаршам и офисным работникам как дополнительный заработок, да в общем всем, даже для новичков интернет заработка. При желании и внимательности каждый поймет как начать заработать немного денег в интернете и со временем превратить этот домашний бизнес в свою основную работу. Этот удаленный заработок обладает следующими преимуществами:
Как дополнительный заработок — вы легко можете совместить его со своей основной работой.
Как заработок с нуля — вам ни копейки не нужно платить чтобы начинать зарабатывать.
Заработок в интернете это удаленный заработок и вам не нужно выходить из дома на работу .
заработок в сети на себя — Вы зарабатываете деньги никому не подчиняясь.
Этот интернет заработок не требует каких — либо специальных знаний для того чтобы начать подойдет любому начинающему пользователю ПК с выходом в сеть интернет.
Эта работа на дому не требует специальных знаний и подходит новичку интернет бизнеса.
Вам больше не нужно заниматься поиском работы на других людей.
Вы можете получать оплату за свой труд хоть ежедневно на свой счет Webmoney.
Для начала советуем решить для себя, сколько Вы сможете уделять времени для заработка в интернете и в какой обстановке. Дело в том, что, если Вы настроены серьезно и хотите зарабатывать большие деньги, а не иметь дополнительный небольшой заработок, тогда нужно приложить немного больше усилий, постараться и эта удаленная работа принесет свои плоды. Просмотрите данный сайт посвященный заработку в интернете полностью и если Вам будут непонятны некоторые вопросы — здесь вам помогут правильно начать удаленно зарабатывать и создать свой интернет бизнес дома.

Мы изложим Вам идею заработка которой сами следовали и стали зарабатывать в интернете довольно немалые деньги при этом изначально имея только один компьютер и недорогое подключение к сети интернет. Предлагаем рассмотреть несколько видов интернет заработка. Обещать миллионы, или зарабатывать по $ 100 в день не собираемся. Мы не обещаем золотые горы, ровно как и сомнительных заработков. Это просто нормальная работа в интернете и реальный заработок сидя дома. К примеру в начале работая по 8 часов в день при средней скорости соединения с интернетом Вы будете зарабатывать около 3 $ в день (Хотя наверное первый месяц и того меньше, это уже зависит от того как быстро Вы вникните в систему такого способа заработка ). Но это первые месяцы, потом с помощью наших подсказок и своего собственного опыта этот доход возрастает в геометрической прогрессии. Довести свой доход до 1000 $ в месяц, в течении года, работая дома по 8 часов это абсолютно реально. Или если совместите интернет заработок с обычной работой у Вас будет дополнительный доход на разного рода мелочи т.к. пиво/косметика. Попробуйте зарабатывать в интернете и не пожалеете, ведь сотни тысяч людей нашли ответ на вопрос — как заработать в интернете, и получили лучшую удаленную работу в мире и создали свой бизнес без вложений..

Мониторинг САР буксы почтовики серфинг спонсоры партнерские программы заработок на сайте заработок в интернет халява бонусы

Мониторинг буксов.

МОНИТОРИНГ БУКСОВ!!!

Добро пожаловать в проект посвященный рекламе и заработку. ]]>

Как это работает?

Очень просто. Вам нужно просто просматривать сайты наших рекламодателей, качать небольшие файлы и выполнять простые задания. За это система будет начислять Вам денежное поощрение.

Пользователям:
Постоянный заработок. Скачивайте файлы, смотрите рекламу, выполняйте задания и получайте деньги. Работы очень много, планируется внедрить большое количество интересных модулей, мы используем только собственные разработки.

Рекламодателям:
Реклама на нашей площадке один из самых эффективных и недорогих методов продвижения Ваших товаров и услуг. Вы можете продвигать Собственные проекты, публиковать Ваши файлы и размещать Свои задания на нашем сайте, к Вашим услугам таргетинг трафика по странам и полная статистика выполнения заказов. Наши цены — одни из самых выгодных, Наша площадка — синтез простоты, функциональноси и надежности. Мы готовы к любому сотрудничеству.

Заработок — это просто:
Скачивание. Не секрет, что файлообменные сервера платят за скачивания Ваших файлов. Вам больше не нужно заниматься спамом ссылок, перед вами поток заинтересованных в Ваших файлах людей. Минимальный заказ в 100 скачек обойдется Вам всего лишь в 15 центов, тогда как Ваш доход с файлообменников составляет от 50 до 200 центов. Чистая прибыль 2 — 0.15 = 1.85 доллара со 100 скачек, или 18.5$ с 1000.

Конечно, эта цифра является максимальной, если учесть все риски, такие как недобросовестность некоторых пользователей, не 100% учёт файлообменниками всех скачиваний, то цифра может быть меньше на 30 — 50%, но даже и в этом случае, это хороший заработок.

Привлекайте друзей:
Привлекайте рефералов, получайте 14% с их дохода и общего бюджета рекламных компаний, увеличивайте свой доход.

Мониторинг буксов 2021 — Vpluse.online

Мониторинг буксов 2021 — Vpluse.online

error: Content is protected !!

Электроника — Система обнаружения горячей оси (HABD)

Контроль температуры подшипников буксы с помощью бортового оборудования повышает безопасность поезда за счет обнаружения выхода подшипников колесных пар из строя.

ПОЧЕМУ ИЗМЕРИТЬ ТЕМПЕРАТУРУ ПОДШИПНИКА

Неисправные подшипники подвижного состава представляют серьезную угрозу безопасности, потенциально ведущую к катастрофическим событиям, таким как сход с рельсов или пожар.

Повышение температуры, выделяемого подшипником, является хорошим прогностическим признаком выхода подшипника из строя. Таким образом, контроль температуры нагретого подшипника буксы позволяет обнаруживать подшипники, которые могут выйти из строя. Установлены допустимые температуры и температурные колебания: любое значение, отклоняющееся от норм, вызовет срабатывание сигнализации и, возможно, действия, гарантирующие безопасность.

HABD против БОРТОВОГО МОНИТОРИНГА

Европейский стандарт EN 15437 касается интерфейсов и требований к конструкции для мониторинга состояния осевой коробки.Стандарт разделен на две части: часть 1, в которой описывается измерение температуры подшипников с помощью путевых датчиков горячего моста (HABD). Часть 2 описывает мониторинг температуры нагретого подшипника буксы бортовыми системами.

EN 15437-1: Железнодорожные приложения — Мониторинг состояния осевой коробки — Требования к стыковке и конструкции — Часть 1: Боковое оборудование гусеницы и осевая коробка подвижного состава

EN 15437-2: Железнодорожные приложения — Мониторинг состояния буксовой коробки — Требования к интерфейсу и конструкции — Часть 2: Требования к характеристикам и конструкции бортовых систем для мониторинга температуры

На рисунке ниже показаны два метода контроля температуры подшипников: один бортовым оборудованием (A), другой — путевым оборудованием (B).

(A) Бортовой контроль температуры подшипников буксы

EN 15437 относится к контролю температуры буксовой коробки, но также указывает, что сам подшипник качения может контролироваться напрямую. Самая распространенная настройка — контроль температуры горячей буксы. Датчики температуры постоянно контролируют температуру горячей буксы (точнее, температуру смазки), а поездный компьютер выдает предупреждения, если измерения отличаются от нормальных.

Бортовой мониторинг преодолевает ряд ограничений путевых систем HABD. Во-первых, мониторинг температуры осуществляется непрерывно, тогда как рельсовое оборудование производит измерения только в один момент времени, когда поезд проезжает мимо. Кроме того, путевое оборудование используется для всех поездов, и нет возможности разработать конкретное решение в зависимости от типа поезда, конструкции тележки, несущих свойств и т. Д., В то время как бортовая система может быть адаптирована к характеристикам поезда.

(B) Обнаружение температуры подшипников в горячей мостовой коробке (HABD)

Системы обнаружения горячей оси (HABD) размещены на рельсах.Они измеряют температуру подшипниковых ящиков буксы, а также колес и тормозных дисков (блоки обнаружения Hot Axle Box и Hot Wheel, HABD / HWD), когда поезд проезжает по ним. Система использует инфракрасные лучи для измерения температуры, а затем отправляет измеренные значения по беспроводной сети в депо, команду управления парком или даже поезд.

Если встроенный метод был разработан для улучшения контроля температуры подшипников, то 2 метода (A) и (B) вполне могут использоваться вместе для оптимального и избыточного контроля.

УРОВЕНЬ БЕЗОПАСНОСТИ (SIL)

Бортовой мониторинг температуры подшипников буксы — критически важная функция безопасности, обычно разработанная как SIL-2, обеспечивающая вероятностный коэффициент снижения риска от 10-6 до 10-7. SIL означает уровень полноты безопасности и представляет собой концепцию, определенную в стандарте IEC 61508. Для железнодорожной отрасли CENELEC разработал стандарты EN 50126, EN 50128 и EN 50129. Для получения дополнительной информации о SIL посетите нашу специальную страницу здесь.

Загрузить проспект

Запросить цитату

Свяжитесь с нами

Осевые подшипники и контроль состояния железнодорожных транспортных средств

Осевые подшипники являются основным элементом подвижного состава.Фолькер Брундиш, менеджер по продукции мехатроники в Bombardier Transportation, обсуждает различные стратегии и технологии мониторинга, доступные для осевых подшипников, чтобы гарантировать их эффективное наблюдение в течение всего срока их службы.

Подшипники и их поведение при отказе

Основным отличием железной дороги от других транспортных средств является пара колес (часто соединенных с колесной парой), вращающихся вокруг общей оси, поддерживаемых и направляемых через пару рельсов. Осевые подшипники — это элементы конструкции, соединяющие колесную пару с невращающимися частями автомобиля.Они должны передавать вес транспортного средства на колесные пары, обеспечивая плавное движение колесных пар. Сочетание значительных относительных перемещений и высоких сил создает риск износа. Современный подвижной состав оснащен подшипниками качения с консистентной смазкой — раньше это были подшипники скольжения, которые требовали технического обслуживания (повторная смазка) и контроля (измерение вручную).

Срок службы осевого подшипника для конкретного применения зависит от большого количества факторов.Когда все проектные предположения относительно условий эксплуатации выполнены, подшипник оси будет статистически рассчитан на свой срок службы. Но если это не так, отклонение между реальными условиями эксплуатации и расчетными допущениями приводит к повреждению осевого подшипника до окончания расчетного срока его службы. Как только процесс повреждения начался, он имеет тенденцию к ускорению: предварительно поврежденный подшипник является источником местных вибраций и тепла, которые представляют собой дополнительные нагрузки, а, следовательно, и источником увеличения повреждений.

Стандарт ISO 15243 классифицирует виды отказов подшипников по шести основным группам и различным подгруппам со ссылкой на особенности, которые видны на функциональных поверхностях подшипников.

Технологическое обследование для мониторинга состояния

Железнодорожные операторы придерживаются различных стратегий технического обслуживания; наиболее распространены:

• Профилактическое — когда компоненты обслуживаются / заменяются «задолго до выхода из строя» на основании срока службы (измеряется в годах или километрах) и независимо от их точного состояния
• Реактивный — когда компоненты обслуживаются / заменяются только «после выхода из строя»
• Мониторинг на основе состояния (CBM) — когда компоненты обслуживаются / заменяются в зависимости от их состояния, намеренно «незадолго до предстоящего отказа».

Стратегия CBM предлагает использовать максимальный срок службы каждого отдельного компонента при условии, что его остаточный срок службы можно оценить:

• Существует измеримый параметр, который описывает состояние предстоящего отказа
• Отказ следует устойчивым характеристикам, то есть не меняется внезапно
• Предстоящий отказ можно отследить и распознать задолго до того, как произойдет летальный исход.

Эти предварительные условия приведены для характерных неисправностей подшипников оси.Во всех случаях измеряемый параметр представляет собой энергию, рассеиваемую подшипником в окружающую среду. В ожидании смертельного исхода из-за заблокированного или разрушенного подшипника сюда входят:

• Вибрации — на очень ранней стадии неисправности подшипник оси вызывает структурные колебания
• Шум — с увеличением механического повреждения дорожки роликов подшипник становится все более источником шума; хотя уровень намного ниже, чем шум окружающей среды, его можно обнаружить благодаря характерным частотам

• Нагрев — на заключительных этапах нагревается подшипник оси, что можно заметить как с борта (обнаружение горячей буксы, HABD), так и на борту (запрос от TSI High Speed).

Следовательно, мониторинг осевых подшипников на основе состояния может основываться на оценке механических вибраций, шума, нагрева или комбинации этих технологий. Чем ниже выделяемая энергия для характеристики предстоящей проблемы, тем раньше можно будет обнаружить подозрительный подшипник оси, что дает достаточно времени для проведения технического обслуживания. С другой стороны, прогноз на период, превышающий интервал технического обслуживания, не имеет практической пользы.

При обсуждении мониторинга состояния подшипников необходимо учитывать сбор энергии.На первый взгляд, отказ от кабелей от буксы к контроллеру в кузове выглядит привлекательно; но для этого требуется беспроводная передача данных плюс локальное сжатие данных на датчике, что позволяет собирать ограниченные данные только из-за ограниченной полосы пропускания передачи данных.

Стратегии мониторинга

Без учета затрат лучшим подходом является постоянный контроль каждого подшипника оси. Для практической цели поддержки решений по техническому обслуживанию нет необходимости достигать этих максимумов.Существует набор стратегий мониторинга, и оператор транспортного средства (и обслуживающий персонал) должен выбрать подход с наилучшим соотношением затрат и выгод для своего парка.

Постоянный бортовой мониторинг (POM)

Хорошо известной технической стратегией является постоянный бортовой мониторинг (POM), при котором все осевые подшипники оснащены специальными датчиками. Затем данные собираются в блоках управления, которые обеспечивают постоянный мониторинг состояния подшипников. Эта стратегия дает максимум информации; он может даже обнаруживать внезапные повреждения, например, в результате сильного механического удара.Набор различных процедур обработки данных может применяться для сведения имеющихся данных к флажку информации о состоянии для каждого подшипника оси. Подобные системы мониторинга для POM предлагаются несколькими поставщиками, хотя и немного отличаются друг от друга в деталях их конструкции и обработки данных.

С коммерческой точки зрения ПОМ имеет некоторые характерные особенности. Вложения значительны, потому что каждый контролируемый подшипник должен быть оснащен датчиком. В лучшем случае система POM может быть интегрирована в конструкцию транспортного средства, что требует инвестиций с самого начала (даже если в большинстве случаев возможна модернизация), а также периодического обслуживания системы POM.В случае прочной конструкции подшипников оси без серийных дефектов окупаемость инвестиций в оборудование для мониторинга может быть низкой, особенно когда речь идет о групповом обслуживании (для колес, колесных пар и редукторов осей), подшипники оси должны быть заменены в любом случае независимо от состояние и их остаточный срок службы не могут быть использованы специально. Таким образом, POM особенно интересен с точки зрения инженера, а не с точки зрения акционера для владельца транспортного средства.

Временный бортовой мониторинг (TOM)

Временный бортовой мониторинг (TOM) — это стратегия с частичной установкой только систем мониторинга состояния на транспортных средствах. Внутренне технология может быть похожа на POM. Экономическая эффективность TOM является результатом совместного использования одной единицы оборудования для нескольких осевых подшипников, что необходимо уравновесить с затратами на транспортировку оборудования TOM и затратами на простой поезд. Это подталкивает применение TOM к случаям с очень длинными интервалами между мониторингами или с разумным предварительным указанием на необходимость мониторинга.

В определенной степени специализированные измерения также могут быть классифицированы как TOM.

Постоянный мониторинг дороги (PTM)

Для постоянного мониторинга пути (PTM) датчики расположены в определенных местах вдоль пути. Контроллер собирает данные датчиков вместе с идентификацией каждого проезжающего автомобиля. В закрытых сетях автомобили возвращаются к этой железнодорожной станции с высокой частотой, например, один раз в час. Таким образом, можно собирать и отслеживать квазипостоянный поток информации о состоянии для каждого подшипника оси.Некоторые поставщики предлагают системы мониторинга для PTM.

По своей природе PTM никогда не может обеспечить такую ​​же точность и непрерывность, как POM. Но эти недостатки остаются практически несущественными для практических целей (для поддержки решений по техническому обслуживанию осевых подшипников). И некоторые коммерческие аспекты решительно говорят в пользу PTM, а не POM. По сути, система PTM не связана с транспортными средствами, что также позволяет «отсоединить» инвестиции в систему мониторинга состояния от инвестиций в новые автомобили.

Недавняя и будущая деятельность Bombardier

Bombardier уже разработала широкий спектр технических решений, чтобы предоставить эффективные и проверенные системы и услуги для каждого железнодорожного оператора.

Высокоскоростные поезда оснащены системами безопасности, которые требуются Технической спецификацией взаимодействия (TSI). С внедрением дополнительных процедур анализа данные, собранные в целях безопасности, также используются для составления отчетов о состоянии подшипников.Одним из примеров применения системы POM является функция мониторинга состояния подшипников оси в системе CBM для V300 BOMBARDIER ¹ ZEFIRO ¹ -ETR1000, которая разработана в партнерстве с Hitachi Rail Italy для Trenitalia.

Для целей временного мониторинга компания Bombardier разработала «мобильный» комплект, в основном предназначенный для простой установки и предназначенный для автоматической оценки подшипников без нарушения работы транспортного средства. Простая цветовая шкала указывает серьезность потенциальной проблемы подшипника, которая обеспечивает связь с остаточным сроком службы и, следовательно, с оптимальным временем вмешательства.

В настоящее время мониторинг трассы проходит интенсивные полевые испытания. В настоящее время ведутся исследования оптимального расположения микрофонов и надежных алгоритмов обнаружения. Более того, Bombardier тщательно изучает потенциал для дальнейших коммерческих улучшений, например, с помощью различных подходов к максимальному увеличению количества подшипников (и не только подшипников, но и колес), которые можно контролировать с помощью единой системы мониторинга.

В ближайшем будущем будут проведены дополнительные полевые испытания для дальнейшей оценки разрабатываемых систем мониторинга.В долгосрочной перспективе как бортовые, так и путевые системы мониторинга должны быть интегрированы в качестве компонентов в BOMBARDIER ¹ ORBITA ¹ — прогностическую систему управления активами.

Артикул

1. BOMBARDIER , BOMBARDIER ZEFIRO и BOMBARDIER ORBITA являются товарными знаками Bombardier Inc. и ее дочерних компаний.

Биография

Дипл. Инж. Фолькер Брундиш получил степень в области инженеров железнодорожного транспорта в Транспортном университете имени Фридриха Листа в Дрездене (1993).)? 1) IZ4dup`
E1r! /, * 0 [* 9.aFIR2 & b-C # soRZ7Dl% MLY \.? D> Mn
6% Q2oYfNRF $$ + ONnDZ4OTs0S! SaG> GGKUlQ * Q? 45: CI & 4J’_2j $ XKrcYp0n + Xl_nU * O (
l [$ 6Nn + Z_Nq0] s7hs] `XX1nZ8 & 94a \ ~>
конечный поток
эндобдж
2 0 obj
>
транслировать
2015-01-12T13: 03: 54 + 08: 002015-01-12T13: 03: 53 + 08: 002015-01-12T13: 03: 54 + 08: 00Adobe Illustrator CS5.1

заявка / постскриптум

xmp.сделал: 2203C4B20B9AE411AFD4AEB612672AD5xmp.iid: 2203C4B20B9AE411AFD4AEB612672AD5

uuid: dbfb0baa-e465-44b1-bdf0-0cebc3005f49xmp.iid: BB574C89F996E41196E3BE953557308Euuid: dbfb0baa-e465-44b1-bdf0-0cebc3005f49uuid: dbfb0baa-e465-44b1-bdf0-0cebc3005f49Adobe13 Library 5081 50

121313000000/100003000000 / 10000265535175013135,8333404,376668 Дюймы1 Ложь Ложь

конечный поток
эндобдж
3 0 obj
929
эндобдж
4 0 obj
>
эндобдж
5 0 obj
>
эндобдж
6 0 obj
[/ Индексированный / DeviceRGB 255 1 0 R
]
эндобдж
7 0 объект
>
эндобдж
8 0 объект
>
транслировать
HTn6} G, h2CRJ ۗ fk / Wmȴͅ «i; I (# r8g̙LEs-ImT-fs% R: _vWo)
[YRx`t) cd.

Диагностика неисправностей тележки высокоскоростного поезда на основе групповых сверток

Мониторинг состояния и диагностика неисправностей высокоскоростного поезда — важная область исследований, гарантирующая безопасную и долгосрочную работу высокоскоростной железной дороги. Для многоканальной системы мониторинга состояния основной технической проблемой является извлечение информации из разных каналов с моделями расхождения в результате различных типов и расположения датчиков. С этой целью в данной статье предлагается новая групповая сверточная сеть, основанная на информации о синхронизации.Предлагаемый метод позволяет собирать сигналы с похожими паттернами и обрабатывать эти каналы с определенными группами нейронов, одновременно распределяя сигналы со значительной разницей в разные группы. При таком подходе функция может быть извлечена более эффективно, а производительность может быть улучшена благодаря совместному использованию фильтров для аналогичных шаблонов. Эффективность метода подтверждена на наборе данных о неисправностях высокоскоростного поезда. Эксперименты показывают, что предложенная модель лучше справляется с этой задачей, чем обычные свертки и нормальные групповые свертки, точность которых составляет 98.27% ( σ = 1,73) с хорошей вычислительной эффективностью.

1. Введение

Высокоскоростной поезд, являясь быстро развивающимся современным методом транспортировки в мире, обладает такими преимуществами, как быстрый, эффективный и экологически чистый. Благодаря высокой скорости, высокой плотности и межрегиональному развитию высокоскоростных поездов безопасная эксплуатация и техническое обслуживание высокоскоростных поездов стали первоочередной задачей в этой области [1–3]. При длительной эксплуатации высокоскоростных поездов ухудшение характеристик критически важных компонентов может поставить под угрозу безопасность транспортного средства.Тележка высокоскоростного поезда — единственный компонент, соединяющий кузов транспортного средства и путь (как показано на Рисунке 1). В системе подвески тележки произойдет износ резиновых узлов, утечка масла из амортизаторов, утечка воздуха из пневматической рессоры и поломка рессоры буксы, что поставит под угрозу безопасность эксплуатации.

Мониторинг состояния и диагностика неисправностей критических компонентов являются насущной необходимостью для высокоскоростных поездов. Однако количество каналов датчиков на корпусе поезда для сигналов мониторинга вибрации может быть значительным.Также существуют связи между сигналами датчиков из-за силы контакта колеса с рельсом, трения и взаимодействия между системами подвески [4, 5]. Кроме того, на вибрацию высокоскоростных поездов также влияют многие факторы, в том числе окружающая среда и нагрузка [6–9]. Следовательно, при анализе сигналов мониторинга высокоскоростных поездов необходимо учитывать не только большие размеры и высокую сложность, но и множество неопределенных факторов. Определенные усилия были предприняты для диагностики неисправностей высокоскоростного поезда, включая систему подвески [10–13], систему тяги [14, 15], систему подшипников колесных пар [16, 17] и бортовое оборудование [18, 19]. .Гаспаретто и др. [20] предложили управляемый данными подход для обнаружения зарождающейся нестабильности тележки, который основан на методе случайного декремента и методе Прони. Chen et al. В [21] предложен вероятностно-релевантный метод PCA для обнаружения возникающих неисправностей датчиков в системах электропривода высокоскоростных поездов. Zhuang et al. [22] разработали комбинированный метод, основанный на разреженном представлении свертки, преобразовании Гильберта и обучении многообразию для обнаружения неисправностей подшипников поездов.

Глубокая нейронная сеть, как эффективная модель машинного обучения, достигла большого успеха во многих областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и автоматическое вождение [23, 24].Для анализа и распознавания сигналов архитектура глубокого обучения может не только работать с многомерными данными, но и уменьшить зависимость от экспертного опыта и знаний предметной области [25, 26]. Некоторые ученые использовали глубокие нейронные сети для мониторинга состояния высокоскоростных поездов [27, 28]. Hu et al. [29] использовали автоэнкодер для получения характеристик неисправностей тележки, а затем объединили неисправности глубинной нейронной сети для классификации. Peng et al. [30] использовали одномерные сверточные нейронные сети для выявления неисправностей колесных пар в высокоскоростных поездах.В [31] была предложена многоперспективная нейронная сеть для многоканального и многокомпонентного анализа сигналов, которая извлекает признаки с точки зрения канала, компонента и шкалы времени. Однако датчики мониторинга на транспортном средстве различаются не только по размеру, но и по разному положению [32], что приводит к групповым несоответствиям в структуре сигналов мониторинга. Для обычных глубоких нейронных сетей сложно вручную настроить входные каналы. Следовательно, расхождения и сходимости между сигналами в разных каналах представляют проблему для модели диагностики неисправностей, основанной на глубоких нейронных сетях.

Корреляционный анализ (также известный как анализ синхронности в сигнальном процессе) — это метод оценки взаимосвязи между двумя или более переменными. Его можно использовать для изучения потенциальных сходств шаблонов сигналов. Были предприняты некоторые попытки применить корреляционный анализ при анализе сигналов мониторинга. Лю и др. [33] использовали комплексную непрерывную вейвлет-когерентность для количественной оценки интенсивной корреляции тока двигателя и вибрации дребезжания, что требует широкой полосы частотной характеристики.Хонг и Хуанг [34] оценили состояние силового трансформатора с помощью анализа корреляции вибрации. Kestner et al. [35] проанализировали корреляции для датчиков между измерениями давления и измерениями вибрации подшипников компрессора газовой турбины с точки зрения гармоник. Недавние исследования показали, что аналитическое представление может быть еще одним способом получения связности сигналов с временным разрешением. Córdova-Palomera et al. [36] использовали аналитические компоненты сигнала для количественной оценки колебательной синхронизации функциональных сетей мозжечка.Pedersen et al. [37] применили анализ мгновенной фазовой синхронизации для получения информации о фазе между всеми возможными временными рядами по узлам и сравнили его характеристики с анализом скользящего окна на основе корреляции. Следовательно, аналитическое представление сигналов может фиксировать синхронизацию временного разрешения между сигналами, что обеспечивает реальный подход к измерению сходства сигналов мониторинга.

В этом документе предлагается структура диагностики неисправностей для многоканальной системы мониторинга для решения проблем, вызванных расхождениями и конвергенциями различных датчиков в схемах сигналов.Мы комбинируем групповые свертки с информацией о синхронизации, чтобы улучшить возможность обработки многоканальных сигналов с групповыми диспропорциями. Предлагаемый метод позволяет собирать сигналы с похожими паттернами и обрабатывать их с помощью определенных групп нейронов, которые могут более эффективно извлекать признаки. Напротив, сигналы со значительными различиями будут назначаться разным группам нейронов вместо того, чтобы совместно использовать одни и те же нейроны, что значительно упрощает оптимизацию модели. Вклады этой статьи заключаются в следующем: (1) Три измерения синхронизации (мгновенная фазовая синхронизация, синхронизация амплитудной огибающей и составная синхронизация) вводятся для оценки сходства между вибрационными сигналами, что обеспечивает масштабируемый и гибкий подход к измерению синхронизации многоканальные сигналы.(2) Синхронная групповая сверточная сеть предлагается для анализа паттернов сигналов и выделения признаков многоканальной системы мониторинга. Предлагаемая структура может обрабатывать многоканальные сигналы с сильной связью и сложными групповыми диспропорциями. (3) Предлагаемый метод применяется для диагностики неисправностей тележки высокоскоростного поезда. Результаты показывают, что наша схема может обеспечить высокую точность классификации неисправностей и уменьшить размер модели и объем вычислений, что обеспечивает выполнимую и практичную структуру для диагностики неисправностей многоканальной системы мониторинга.

Остальная часть этого документа организована следующим образом: Раздел 2 состоит из трех отдельных подразделов: Разделы 2.1, 2.2 и 2.3 дают краткое введение в количественную оценку синхронности, иерархическую кластеризацию и групповые свертки в нейронных сетях. Раздел 3 описывает предлагаемую сверточную сеть синхронных групп для диагностики неисправностей на основе мультисенсоров. В разделе 4 представлены экспериментальные результаты диагностики неисправностей тележки высокоскоростного поезда. Наконец, выводы и некоторые перспективы представлены в Разделе 5.

2. Методы

В этом разделе представлены принципы синхронного анализа и иерархической кластеризации для группирования сенсорных каналов на основе сходства. Кроме того, вводятся групповые свертки, которые являются вариантом сверточных слоев в нейронных сетях.

2.1. Анализ синхронности и количественная оценка корреляции

Синхронизация сигналов [37, 38] может выявить независимость, обусловленность и корреляции между двумя или иногда более сигналами, и ее можно охарактеризовать по-разному.В этом разделе представлены две метрики корреляции для анализа синхронности между сигналами: огибающая амплитуды и мгновенная фаза (соответствующая и), которые оба получены из аналитического представления [39].

Позвольте быть двумерной матрицей размера, включая сигналы по каналам, где — длина сигнала. и — аналитические представления строк в, т. е. и, соответственно; то есть, где, обозначает преобразование Гильберта, и обозначают мгновенные амплитуды, и являются мгновенными фазами и, соответственно,.Огибающая мгновенной фазы и амплитуды содержит различную корректирующую информацию для каналов соответственно. Мгновенная фаза содержит временные колебательные свойства сигналов, в то время как огибающая амплитуды может представлять изменяющийся уровень сигналов во времени.

Чтобы зафиксировать синхронность между сигналами, вводится коэффициент корреляции Пирсона [40], чтобы квалифицировать синхронизацию огибающей амплитуды между сигналами, которая является статистической мерой силы линейной связи между парными данными и может указывать на совпадение два непрерывных сигнала.Коэффициент корреляции Пирсона между огибающими амплитуды можно рассчитать следующим образом: где — среднее значение вектора, а — среднее значение вектора. Значения коэффициента корреляции Пирсона варьируются от -1 до 1. Положительное значение означает, что два сигнала имеют положительную корреляцию, и наоборот. Дополнительное соображение заключается в том, что для этой цели нас больше интересует сила корреляции между сигналами. Следовательно, абсолютное значение коэффициента корреляции Пирсона, которое игнорирует знак, используется в качестве индикатора взаимосвязи между сигналами.

Коэффициент корреляции Пирсона — это измерение глобальной синхронизации, которое сводит взаимосвязь между двумя сигналами к одному значению. Однако не менее важно анализировать локальную синхронность в анализе синхронности. Одним из способов получения корреляции Пирсона с временным разрешением является вычисление коэффициента с помощью скользящего окна, которое разделяет входной сигнал временной области на несколько несвязанных или перекрывающихся блоков путем умножения сигнала на оконную функцию до тех пор, пока не будет покрыт весь сигнал.Для локальной синхронизации мгновенной фазы существует еще одно измерение синхронности сигнала. Анализ мгновенной фазовой синхронизации — это метод получения анализа связности сигналов с временным разрешением, который был применен в функциональном анализе связности [37] и может характеризовать фазовую синхронизацию с тем же временным разрешением, что и входной сигнал.

Если предположить, что сигналы удовлетворяют теореме Бедрозиана [41], два сигнала и синхронизируются по фазе порядка 1: 1, когда где — оператор абсолютного значения.Мгновенная разность фаз между парами сигналов и, полученная из всех пар строк в аналитической ассоциированной матрице, может быть вычислена следующим образом:

Синусоида учитывает смену фаз и неоднозначность знака фаз во времени. Расчет уравнения (4) для всех пар каналов и постоянных точек дает трехмерную матрицу. В каждый момент времени вычисляется величина фазовой когерентности между парами сигналов в диапазоне от 0 (отсутствие фазовой когерентности) до 1 (максимальная фазовая когерентность).

В этой статье глобальная синхронность фазовой синхронизации и огибающая амплитуды между каждой комбинацией количественно оценивается коэффициентом корреляции Пирсона и средней фазовой когерентностью для всех временных шагов, соответственно. Кроме того, совокупная синхронность между каналами вычисляется через средневзвешенное значение синхронности огибающей амплитуды и синхронности мгновенной фазы. Этот средний подход и его связь с иерархической кластеризацией объясняются в следующем разделе.

2.2. Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация [42] — это метод иерархической декомпозиции, основанный на групповом сходстве. Иерархическая кластеризация создает иерархию кластеров, которая широко известна как дендрограмма (рисунок 2), представляющая вложенную группировку шаблонов и уровней сходства, на которых группировки меняются. Процесс кластеризации выполняется путем слияния наиболее похожих паттернов в наборе кластеров в более крупный. В этой статье используется агломеративная иерархическая кластеризация, которая является наиболее распространенной иерархической кластеризацией, основанной на восходящем подходе.Он рассматривает каждую точку данных как отдельный кластер. На каждой итерации аналогичные кластеры сливаются с другими кластерами до тех пор, пока не образуется один кластер.

Базовая схема агломеративной иерархической кластеризации показана следующим образом: (1) Инициализация кластеров: каждая точка данных рассматривается как отдельный кластер (2) Расчет расстояния (сходства) кластеров: все попарные расстояния вычисляются в соответствии с сходство, что приводит к матрице расстояний (3) Объедините два передних закрытых кластера (4) Обновите матрицу расстояний, чтобы воспроизвести попарное расстояние между новым кластером и исходными кластерами (5) Повторите шаги 3 и 4, пока не останется только один кластер остается

Агломеративная иерархическая кластеризация основана на построении матрицы расстояний между всеми кластерами.Критическая операция — определение расстояния двух кластеров. Существуют различные подходы, которые используются для расчета расстояния между двумя кластерами. Наиболее распространенные способы включают одиночную связь, полную связь и среднюю связь [43]. Иерархическая кластеризация с одной связью определяет кратчайшее расстояние между двумя точками в каждом кластере как расстояние между двумя кластерами. Иерархическая кластеризация полной связи определяет наибольшее расстояние между двумя точками в каждом кластере как расстояние между двумя кластерами, в то время как средняя связь является компромиссным решением для измерения расстояний между кластерами.Расстояние между двумя кластерами — это среднее попарное расстояние между точками в двух кластерах. Расстояние между кластерами A и B определяется как где показано измерение расстояния между точками. Составная синхронность, о которой упоминалось в разделе 2.1, представляет собой средневзвешенное значение синхронности огибающей амплитуды и синхронности мгновенной фазы. Этот подход эквивалентен среднему значению двух измерений расстояния между кластерами, и поэтому его можно напрямую использовать как измерение расстояния для иерархической кластеризации.

Для нашей цели иерархическая кластеризация дает два основных преимущества. Во-первых, это позволяет получать кластеры с помощью предварительно вычисленной матрицы попарных расстояний, которая совместима с мерой попарной синхронности и простотой обработки любых типов подобия или расстояния. Во-вторых, иерархическая кластеризация может обеспечивать гибкость в отношении степени детализации. Канал сенсора может принадлежать разным кластерам с разных точек зрения. Например, датчики вибрации на транспортном средстве можно разделить на датчики перемещения и акселерометры на основе измеренных значений.В качестве альтернативы, эти датчики также могут быть сгруппированы по измеряемым направлениям, а именно по поперечному направлению, вертикальному направлению и продольному направлению. Желаемую иерархию и количество кластеров можно получить, «вырезав» дендрограмму на должном уровне, что позволяет удобно регулировать количество кластеров в соответствии с требованиями. Таким образом, агломеративная иерархическая кластеризация может применяться для получения групп сенсорных каналов из синхронности сигнала.

2.3. Групповые свертки

Групповые свертки — это вариант сверточного слоя в нейронных сетях, где каналы входной карты признаков сгруппированы, а операция свертки выполняется независимо для каждой группы каналов.Обычно фильтры свертки применяются ко входному слою за слоем, чтобы получить окончательные выходные карты функций. Вместо того чтобы применять все фильтры ко всем каналам, групповые свертки используют разные наборы групп фильтров свертки на одном и том же входе, так что существует более одного пути для сверток на одном входе (рисунок 3). Первоначальное использование этой идеи групповых сверток можно заметить в исследовании Крижевского и др. [44], с помощью которых глубокие нейронные сети можно обучать с меньшими требованиями к ресурсам процессора и памяти.

Основные преимущества групповой свертки заключаются в следующем [45]: (1) Уменьшение размера модели: групповые свертки могут уменьшить параметры модели с помощью группировки фильтров. Более того, для сверточного слоя с входными и выходными каналами групповая свертка с независимыми группами может уменьшить размеры фильтра с до, в котором фильтры работают с каналами. Благодаря этому можно значительно снизить вычислительную сложность и количество параметров модели.(2) Эффективный процесс обучения: при групповом подходе операции свертки делятся на несколько независимых частей и могут обрабатываться разными процессорами параллельно. Параллельное выполнение может сократить время обучения и улучшить масштабируемость модели. (3) Лучшее представление функций: групповые свертки также могут обеспечить лучшую модель, чем обычные свертки. Благодаря структуре группы фильтров, карты признаков превращаются в плотную блочную диагональную структуру, а фильтры с сильной взаимной информацией группируются рядом друг с другом.

В этой статье, вместо последовательного разделения каналов на равные группы, группы каналов датчиков выводятся на основе корреляции сигнала на основе синхронизации огибающей амплитуды и синхронизации фазы.

3. Предлагаемая структура диагностики неисправностей на основе групповых сверток синхронизации

Эта статья фокусируется на улучшении способности нейронной сети обрабатывать многоканальные сигналы с групповыми несоответствиями. Из-за различных настроек датчиков мониторинга по типам и местоположениям могут возникнуть расхождения и совпадения сигналов в разных каналах.Разнообразие сигналов каналов будет расти с увеличением количества каналов, что требует более эффективной модели нейронной сети для извлечения признаков.

Для решения этой проблемы мы предлагаем синхронные групповые свертки для построения схемы диагностики неисправностей тележки высокоскоростного поезда. Мы комбинируем групповые свертки с информацией о синхронизации, чтобы улучшить возможность обработки многоканальных сигналов с групповыми диспропорциями. Полное описание предлагаемой структуры диагностики неисправностей схематично представлено на рисунке 4.В отличие от обычных групповых сверток, предлагаемый способ не требует, чтобы каждая группа имела одинаковое количество фильтров, поскольку каналы группируются на основе информации о синхронизации. Детали структуры и процесс следующие: (1) Расчет синхронности: парная фазовая синхронность и синхронность огибающей амплитуды между каналами датчиков рассчитываются на основе аналитических компонентов и измерения корреляции. Полная синхронность между сигналами получается посредством средневзвешенного значения этих двух показателей корреляции, полученных из коэффициента корреляции Пирсона и средней фазовой когерентности, соответственно.(2) Кластеризация каналов на основе синхронизации: после получения информации о синхронизации между каналами мы используем парные корреляции для построения корреляционной матрицы. Затем агломеративная иерархическая кластеризация используется для кластеризации каналов с сильной корреляцией. Следует отметить, что номер группы должен быть скорректирован с учетом не только результатов кластеризации, но и сложности нейронной сети. (3) Обучение сверточной сети синхронной группы: в модели диагностики неисправностей группы каналов в слоях групповой свертки основаны на кластерные результаты иерархической кластеризации.Свертки группы синхронизации настраиваются в передней части сети. Фильтры в каждой группе остаются независимыми в этих слоях. На более конкретном уровне выходные карты характеристик для определенной группы по-прежнему будут находиться в одной группе в следующем сверточном слое, который может извлекать гораздо более глубокие характеристики для группы каналов с синхронными сигналами. После всех сверточных слоев синхронной группы присоединяются стандартные сверточные слои для объединения функций.

Предлагаемая структура представляет собой полную сквозную нейронную сеть, в которой все сверточные слои синхронной группы могут свободно настраиваться.Следует добавить, что предлагаемые свертки синхронных групп совместимы с существующими глубокими структурами нейронных сетей. Сверточные слои синхронной группы могут быть подключены к передней части установленных структур, что может улучшить возможности модели нейронной сети для обработки мультисенсорных сигналов. Основные преимущества предложенной схемы заключаются в следующем: (1) Сборка коррелированных паттернов: свертки синхронных групп могут обнаруживать и извлекать скрытые особенности для сигналов с подобными паттернами, что улучшает производительность и пропускную способность нейронной сети для многоканальных сигналов.(2) Масштабируемость и регулировка: сверточные слои синхронной группы могут быть настроены на основе фактических требований сигнальных каналов. Глубину и ширину этих слоев можно полностью контролировать. Число группы также может быть скорректировано путем выбора правильной иерархии. (3) Полностью обучаемая структура: полностью управляемая данными схема снижает потребность в предварительных знаниях и требует небольшого вмешательства человека, что также снижает предвзятость, вызванную ограниченным знанием предметной области.

4. Экспериментальные результаты и анализ

4.1. Описание данных

Данные для экспериментов взяты с платформы моделирования тележки высокоскоростного поезда, разработанной Государственной ключевой лабораторией тягового усилия в Юго-западном университете Цзяотун [31]. Платформа моделирования основана на нелинейной динамической модели электрической многокомпонентной системы с программным обеспечением для анализа многотельной динамики Simpack. Учитываются геометрическая нелинейность контакта колеса с рельсом, нелинейная ползучесть и нелинейная подвеска колеса с рельсом.Спектр неровностей пути, полученный путем измерения высокоскоростной железной дороги в Китае, вводится в качестве входных данных и стимулов для имитационной модели. Параметры подвески тележки в имитационной модели соответствуют высокоскоростному поезду CRh480A. Следовательно, контрольные сигналы в этом спектре трека можно рассматривать как максимальное приближение к реальным условиям с учетом неровностей трека и других факторов.

Датчики мониторинга измеряют характеристики движения, включая поперечные, продольные и вертикальные виброускорения различных частей (рис. 5) транспортного средства, а также перемещения кузова, тележки и колесной пары.В таблице 1 приведены все описания 58 каналов набора данных. Данные собираются с частотой дискретизации 243 выборки в секунду из 58 каналов. В экспериментах рассматриваются пять категорий неисправностей: неисправность пневматической пружины, неисправность пружины колесной коробки, неисправность бокового демпфера, неисправность демпфера рыскания и неисправность вертикального демпфера. Учитывая, что в раме локомотива имеется несколько компонентов одного типа (например, для каждой тележки имеется четыре демпфера рыскания), в классификации будет 30 типов неисправностей.

4.2. Синхронизация каналов и иерархическая кластеризация

Для изучения корреляции между каналами вычисляется попарная синхронность для всех комбинаций 58 каналов датчиков, как мгновенной фазы, так и огибающей амплитуды. Здесь представлены два примера расчета синхронности канала: локальная синхронизация и глобальная синхронность в мгновенной фазе и огибающей амплитуды. Результаты анализа синхронности показаны на рисунке 6.

Первым примером является канал 11 и канал 20, которые показаны на рисунке 6 (a).Из таблицы 1 видно, что два канала датчиков измеряют поперечное ускорение, соответственно, в середине тележки 1 и буксы 1. Из результатов видно, что эти два канала имеют значительную синхронизацию в обеих мгновенных фазах (0,65 ) и огибающей амплитуды (0,48) в результате близкого пространственного расположения и одного направления измерения. Однако разность положений приводит к разнице амплитуд, что снижает синхронность огибающей амплитуды. Другим примером является поперечное ускорение (канал 11) и вертикальное ускорение (канал 12) тележки 1 в середине, которое показано на рисунке 6 (b).Мы видим, что даже положение двух сенсорных каналов полностью идентично, а синхронизация между ними слабая относительно ортогональности направления измерения. Результаты анализа синхронности для этих двух примеров согласуются с нашими знаниями в предметной области.

Корреляционная матрица доступна путем вычисления фазовой синхронизации и синхронности огибающей амплитуды всех комбинаций из 58 каналов датчика. Согласно корреляционной матрице, кластеры сенсорных каналов могут быть получены посредством иерархической кластеризации, которая показана на рисунке 7.Из результатов кластеризации видно, что иерархическая кластеризация может фиксировать групповые корреляции между многоканальными сигналами. Как упоминалось ранее, иерархическая кластеризация позволяет получить желаемое количество кластеров в инженерных приложениях. Фазовая синхронизация и синхронизация амплитудной огибающей имеют тенденцию собирать каналы с общими характеристиками с их индивидуальных точек зрения. При сравнении составная синхронность обеспечивает интегральную перспективу для синхронизации между каналами через средневзвешенное значение двух измерений, что можно рассматривать как синтез информации при измерении расстояния для иерархической кластеризации.

4.3. Диагностика неисправностей для тележки высокоскоростного поезда

Наши эксперименты сравнивают предложенные синхронные групповые свертки с нормальной сверткой и нормальной групповой сверткой (GC) для проверки эффективности предложенной схемы. Мы также сравниваем производительность групповых сверток синхронности на основе трех измерений, а именно, синхронности огибающей амплитуды (ASGC), мгновенной фазовой синхронизации (PSGC) и составной синхронизации (CSGC).

Как упоминалось ранее, данные мониторинга поступают из моделирования динамики множества тел при активации спектра треков.Выборки данных для экспериментов обрабатываются скользящим окном шириной 243 точки. Для данных в обучающей выборке окно сдвигается на 20 пунктов. Для данных в допустимом наборе и тестовом наборе окно сдвигается на 243 пункта, что равно длине окна и не перекрывается. Всего имеется 17980 образцов, которые содержат 3100 обучающих образцов, 7440 проверочных и 7440 тестовых образцов, и каждый класс на каждой скорости имеет равное количество образцов.

Кроме того, для предложенных синхронных групповых сверток и нормальных групповых сверток мы сравниваем производительность в 4 группах, 8 группах и 12 группах соответственно, чтобы проверить производительность модели в различных условиях.Для сравнения в соответствующих сравнительных экспериментах только синхронно групповые сверточные слои заменяются нормальными сверточными слоями, структура и параметры сохраняются. Мы проводим десять испытаний со случайным разделением обучающих наборов, чтобы получить среднюю точность и стандартное отклонение. Результаты экспериментов представлены в таблице 2. Обучающие кривые с полосами ошибок для экспериментов также представлены на рисунке 8.

Из результатов в таблице 2 видно, что синхронные групповые свертки демонстрируют превосходную производительность и значительно улучшают производительность при работе с многоканальными сигналами по сравнению с нормальной сверткой и нормальной групповой сверткой, особенно экспериментальные группы, основанные на амплитуде. синхронность огибающей и составная синхронность. Единственным исключением является эксперимент 8, в котором каналы разделены на 4 группы на основе мгновенной фазовой синхронизации.Это означает, что для метода мгновенной фазовой синхронизации могут потребоваться мелкозернистые группы. Как показывают экспериментальные данные, по сравнению со свертками без групп, нормальные групповые свертки могут повысить точность (эксперимент 2) и могут снизить производительность (эксперименты 3 и 4) модели при неправильных номерах групп.

Стоит отметить, что каждое измерение синхронности имеет свои достоинства (эксперименты 7, 9 и 11) при указании количества групп в соответствии с иерархической кластеризацией.Синхронная групповая свертка на основе составной синхронизации — это компромисс между фазовой синхронизацией и синхронизацией амплитудной огибающей, который обеспечивает лучшую производительность среди всех экспериментов, когда номер группы равен 4.

Обучающие кривые для синхронных групповых сверток более стабильны в первые несколько эпохи и увеличиваются быстрее, что говорит о том, что свертки синхронных групп намного проще оптимизировать. Кроме того, размер модели синхронных групповых сверток меньше или равен нормальным групповым сверткам при равном количестве групп из-за неравных размеров групп.

5. Заключение и дальнейшая работа

В этом документе предлагаются синхронные групповые свертки для многоканальных систем мониторинга. Предлагаемый метод позволяет собирать сигналы с похожими паттернами и обрабатывать их с помощью определенных групп нейронов, которые могут более эффективно извлекать признаки. Сигналы со значительными различиями будут обрабатываться разными группами нейронов вместо того, чтобы совместно использовать одни и те же нейроны, что значительно упрощает оптимизацию модели. Результаты экспериментов показывают, что предложенная модель работает намного лучше, чем обычные свертки и нормальные групповые свертки в нашей задаче, точность которой составляет 98.27% ( σ = 1,73) с хорошей вычислительной эффективностью. Предлагаемая структура очень практична для мультисенсорной системы мониторинга и служит справочным материалом для других областей техники.

В качестве начальной работы над синхронными групповыми свертками предложенный подход показал многообещающие характеристики. Одним из возможных расширений этой работы является совместная оптимизация количества групп и сетевой структуры для достижения лучшей производительности. Еще одна сложная задача — это интерпретируемый кластер признаков и объединение для многоканальной системы диагностики неисправностей, что важно для оценки надежности и неопределенности.Авторы изучат эту тему в будущих исследованиях.

Доступность данных

Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Железнодорожное оборудование | Thales Group

Система счетчика осей Az LM

Система счетчика осей Az LM (FieldTrac 6315) состоит из анализатора многосекционного счетчика осей 2-из-2 или 2-из-3 (ACE) и соответствующих проверенных на практике точек обнаружения Zp30H и Zp30K.Комплексное решение многосекционного счетчика осей в портфеле Thales способно управлять практически любым приложением для обнаружения поездов, независимо от сегмента и сложности железной дороги. ACE может одновременно оценивать до 32 точек обнаружения на каждый ACE и контролировать до 32 секций, при этом система полностью масштабируема.

Ключевые преимущества

• Оптимальная безопасность для каждого вида железных дорог
• Универсальность для любой архитектуры системы сигнализации
• Доступность, масштабируемая для любых нужд (2oo2; 2oo3; внутреннее и внешнее резервирование)
• Лучшая в своем классе стоимость жизненного цикла
• Кибербезопасность
• Vital SIL4 2oo2 или 2oo3 счетчик центральных осей (ACE)
• 32 точки обнаружения согласно ACE
• IP-интерфейс к соседнему ACE
• 16 дополнительных точек обнаружения от соседнего ACE
• Классический медный или IP-интерфейс для точек обнаружения Zp30H и Zp30K
• Скорость поезда до 380 км / ч (опционально 440 км / ч)
• Релейный интерфейс или IP-интерфейс к системе управления
• Централизованная система диагностики

Дополнительная информация о счетчике осей Az LM

Портал самообслуживания для клиентов

Система счетчика осей Az LS

Система счетчика осей Az LS (FieldTrac 6316) сочетает низкие вложения с высочайшей надежностью и безопасностью SIL4.Az LS состоит только из путевого оборудования; упрощение модернизации путей и минимизация затрат на инфраструктуру.
В нем используется высокопроизводительная технология счетчика осей Thales, которая зарекомендовала себя на многих магистральных линиях и городских рельсах по всему миру.
Az LS состоит только из путевого оборудования. Вся электроника поставляется с наружным корпусом. Никакой внутренней электроники. Эта компактная, но простая система гарантирует железнодорожным операторам безотказное автоматическое определение занятости пути SIL4 непосредственно на обочине пути.Информация о свободном / занятом треке передается на оборудование блокировки / блокировки на каждом конце участка. Контроль секции происходит надежно независимо от длины секции или условий балласта и шунта.
Специально разработан для небольших приложений, модернизации путей и легкого перехода от рельсовых цепей к системам счетчика осей; безошибочная и простая конфигурация.

Ключевые преимущества

• подходит для магистральных, городских рельсов и путей со смешанной колеей
• гарантирует стабильную долгосрочную работу активов железнодорожной инфраструктуры
• без вложений в оборудование для помещений
• Статус занятости гусеницы прямо у рельсового пути
• максимальная доступность линии
• практически не требует обслуживания
• простая настройка с помощью DIP-переключателей
• обучение требует высокой масштабируемости до любого уровня

Дополнительная информация о счетчике осей Az LS

Портал самообслуживания для клиентов

Контрольная точка FieldTrac 6393

Thales CheckPoint — первое в мире решение для автоматизации ручного наблюдения за состоянием поездов, обеспечивающее, по крайней мере, такой же уровень безопасности, как и прямое визуальное наблюдение, и, следовательно, способствующее сокращению эксплуатационных расходов.Датчики CheckPoint могут выполнять широкий спектр операций, включая измерение нагрузок на колеса и оси, измерение распределения нагрузки вагонов, а также обнаружение сошедших с рельсов вагонов, заблокированных тормозов, смещенных грузов, плоских участков и горячих ящиков. Система контроля датчиков CheckPoint уделяет особое внимание выдвинутым антеннам на легковых и грузовых автомобилях, перевозимых в вагонах.

Система датчиков CheckPoint является модульной, поэтому ее можно специально спроектировать и настроить для конкретных объектов и условий эксплуатации.Модульная конструкция также означает, что CheckPoint можно легко расширить, добавив новые функции. Датчики
CheckPoint предназначены для получения точных результатов на скорости до 250 км / ч в тяжелых условиях эксплуатации и окружающей среды. Помимо автоматизации процесса мониторинга, ключевым преимуществом CheckPoint является способность обнаруживать отклонения от заранее определенных значений с большей точностью, чем это возможно с помощью человеческого глаза.

FieldTrac 6393 CheckPoint английский

FieldTrac 6393 CheckPoint немецкий

Концевой станок L710H

FieldTrac 6342 L710H — электрогидравлический стрелочный привод с внутренней блокировкой.Конструкция основана на успешной модели FieldTrac 6341 L700H, адаптированной для включения внутренней блокировки. Машина может поставляться в версии с прицепом или без нее и особенно подходит для использования в суровых условиях окружающей среды, таких как снег, лед и т. Д. FieldTrac 6342 L710H разработан для правосторонней и левосторонней компоновки.

Ключевые преимущества

• Регулируемая сила заброса
• Регулируемая удерживающая сила
• Высокая надежность
• Подходит для правой и левой компоновки без изменений станка
• Практически не требует обслуживания

Станок стрелочный L826H

FieldTrac 6343 L826H — это электрогидравлический стрелочный привод нового поколения с регулируемым ходом хода, который также может быть встроен в спальное место.Его конструкция позволяет собирать большую часть точки на заводе-изготовителе. Это, в свою очередь, приводит к сокращению времени установки, снижению затрат на техническое обслуживание и повышению доступности.

Ключевые преимущества

• Стандартизированные устройства
• Модульная компоновка
• Регулируемый ход
• Регулируемая сила метания
• Время броска не зависит от хода
• Регулируемая удерживающая сила
• Регулируемая удерживающая сила
• Высокая доступность
• Высокая надежность
• Подходит для левой или правой раскладки
• Практически не требует обслуживания

Автоматическая система предупреждения SCWS

FieldTrac 6392 SCWS — это исправно установленная автоматическая система предупреждения, подключенная к блокировке.Семейство продуктов FieldTrac 6392 SCWS было разработано в сотрудничестве между Thales Austria и немецкой компанией Zöllner. Система основана на модульной концепции, сочетающей центр предупреждения, разработанный Thales, с автономными устройствами предупреждения, разработанными Zöllner.

В настоящее время система расширяется за счет реализации интерфейса с RBC (Radio Block Center) для линий, оборудованных ETCS Level 2, который оптимизирует точное прогнозирование прибытия поезда на строительную площадку. Предупреждения отправляются на мобильные устройства оповещения через GSM-R / GPRS.

Ключевые преимущества

• Максимальная эксплуатационная готовность инфраструктуры при сохранении безопасной работы
• Снижает стоимость и продолжительность строительства железной дороги, обеспечивая при этом максимальную безопасность для строительных бригад
• Обеспечивает универсальную систему предупреждения для всех типов приложений
• Достигает уровня полноты безопасности SIL 4
• Подключение и предупреждение через GSM-R / GPRS
• Позволяет одновременно защищать несколько рабочих зон

FieldTrac 6392 SCWS английский

FieldTrac 6392 SCWS немецкий

Светодиодный сигнал RaiLED

Сигнальные лампы со светодиодной технологией

В сигнальных лампах Thales RaiLED FieldTrac 6366 в качестве источника света используется 6-9 светодиодов с высокой плотностью потока, которые доказали свою высокую надежность в светофорах.Центральное расположение светодиодов и оптическая конструкция имитируют центральный источник света
. Модульная конструкция RaiLED позволяет выпускать его в различных размерах.

Ключевые преимущества

• Значительное снижение стоимости жизненного цикла
• Чрезвычайно высокая доступность и надежность, SIL4
• Может использоваться со всеми типами систем блокировки
• Срок службы 15 лет
• Внешний вид лампы накаливания
• Может заменить существующие сигнальные лампы, не влияя на систему блокировки

FieldTrac 6366 RailLED английский

FieldTrac 6366 RailLED немецкий

Hot Axle Box Detectors HABD — Railway Signaling Concepts

Детектор горячей оси uk | как определить горячую ось | симптомы горячей оси | горячая ось на индийских железных дорогах на хинди | определение горячей оси | горячая ось на железной дороге | железнодорожные фрикционные подшипники | сигнал горячей оси

ДЕТЕКТОРЫ ГОРЯЧЕЙ ОСИ HABD — 1

• Все поезда имеют буксы с металлическими подшипниками фрикционного или роликового типа.Они выдерживают вес поезда и позволяют оси свободно вращаться, но при неправильном уходе они изнашиваются и нагреваются. Это тепло приведет к дыму, деформации и, в крайних случаях, заклиниванию буксы с потенциально опасными последствиями.
• Правильный выбор места для установки системы обнаружения горячей буксы имеет решающее значение для эффективной и надежной работы системы. Перед принятием решения о местонахождении необходимо учитывать следующие критерии.
• Местоположение должно быть:

• Достаточно далеко от грузовых дворов и конечных станций, чтобы обеспечить адекватную скорость движения поездов и дать время для выявления проблем, то есть буксы должны успевать достигать нормальных рабочих температур.
• Место, где неисправный поезд может быть впоследствии остановлен и осмотрен по контролируемому сигналу с доступом к разъезду или петле.
• Не расположен на большом спуске, где требуется торможение, чтобы избежать ложных сигналов тревоги.
• Не расположен на поворотах, так как большее давление оказывается на ось за пределами поворота.

ДЕТЕКТОРЫ ГОРЯЧЕЙ ОСИ (HABD) — 2

• После выбора подходящего участка необходима система для обнаружения.
• Любой горячий объект излучает энергию в виде тепла, которое на самом деле является формой электромагнитного излучения, подобного свету и радиоволнам. Определенные длины волн, связанные с теплом, близки к красному концу видимого спектра, поэтому это тепловое излучение называется инфракрасным.
• Чтобы точно определить температуру объекта, мы должны знать кое-что о количестве энергии, которое будет рассеиваться объектом, это зависит от двух вещей: температуры и материалов, используемых при строительстве объекта. Нам известны материалы, из которых изготовлены буксы, поэтому мы можем легко определить температуру по количеству испускаемого инфракрасного излучения.
• Системы, используемые для обнаружения горячих осей, должны иметь возможность измерять количество инфракрасной энергии, излучаемой буксой.Детектор расположен в фокусе оптической системы, которая концентрирует инфракрасную энергию, излучаемую буксой. Детектор также измеряет температуру окружающей среды в блоке детектора, чтобы предотвратить ложные показания из-за изменений окружающей среды.

ДЕТЕКТОРЫ ГОРЯЧЕЙ ОСИ (HABD) — 3

• Нас интересует только измерение температуры буксы, а не всей нижней части поезда. Для этого мы используем оптическую систему для фокусировки инфракрасной энергии, излучаемой небольшой областью буксы.
• Извещатель принимает всю частоту инфракрасного излучения в равной степени, поэтому в оптическую систему встроены два фильтра для предотвращения попадания в детектор любой частоты инфракрасного излучения за пределами диапазона буксировки.
• Объектив, фильтры и детекторы помещены в прочный корпус, который устанавливается по одному с каждой стороны рельсового пути, чтобы смотреть на две буксы на одной оси. Они прочно закреплены таким образом, что оптическая система всегда смотрит в одну и ту же точку на осевой коробке каждого поезда, когда он проходит через установку.

ИЗВЕЩАТЕЛИ КОРОБКИ ГОРЯЧЕЙ ОСИ (HABD) — 4

• Из-за метода сбора инфракрасной энергии детектор необходимо включать только тогда, когда это необходимо для наблюдения за проходящей осью. Если этого не делать в течение длительного времени, детектор будет смотреть прямо в небо и получать нежелательную энергию, а также на нижнюю часть проезжающих поездов, которые несут выхлопные трубы и другие горячие предметы, мониторинг которых нам не требуется.
• Для этого на рельс устанавливаются устройства выбора, которые обнаруживают наличие гребней колес поезда.Два установлены близко друг к другу и расположены так, что пока колесо находится между ними, датчик будет смотреть на буксы на обоих концах оси.
• Также необходимо заправить систему, чтобы учесть приближение поезда. Для этого на подходе к участку устанавливаются дополнительные устройства. Если есть требование по обнаружению поездов, идущих в обоих направлениях над площадкой, устанавливаются дополнительные устройства для движения в обратном направлении.
• Входные данные с сайта должны быть обработаны, а затем информация отправлена ​​в сигнальный ящик.Для этого на установке рядом с рельсом устанавливается электронный блок.
• По мере того, как поезд проезжает мимо установки, информация, полученная с места, обрабатывается, и на сигнальный ящик отправляется отчет, содержащий количество колес и любой сгенерированный сигнал тревоги.

• После прохождения каждого поезда система автоматически тестирует себя, чтобы убедиться, что она работает правильно, но сообщение от теста не отправляется на сигнальный блок, если не обнаружена неисправность.
• Техник по обслуживанию может начать это испытание на объекте в любое время (кроме случаев, когда поезд проезжает мимо объекта), чтобы убедиться, что система работает правильно после технического обслуживания или для расследования неисправностей.
• В сигнальном ящике приемник интерпретирует полученный ввод от объекта, чтобы произвести подсчет количества осей в поезде и указывает, были ли получены какие-либо аварийные сигналы для какой-либо оси.
• Система отправит аварийный сигнал на сигнальный ящик, если температура одной из осей превышает абсолютный максимум или если одна ось значительно горячее, чем другая.
• Если был получен сигнал тревоги, активируется звуковое и визуальное предупреждение, чтобы предупредить сигнальщика, который затем может установить положение в поезде сигналов тревоги.Затем сигнальщик реагирует на эти сигналы тревоги и отображает соответствующие сообщения.

ДРУГИЕ ДЕТЕКТОРЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ДОРОГАХ

• Обнаружение других дефектов на железной дороге подразделяется на две основные категории:
• Те, которые помогают защитить инфраструктуру от внешних повреждений
• Те, которые помогают в обнаружении сбоев инфраструктуры, тем самым позволяя минимизировать задержки трафика с целью избежания финансовых штрафов.
• О дефектах, которые могут немедленно повлиять на работу трафика, как правило, сообщается непосредственно в контрольную сигнальную коробку, чтобы сигнальщик мог принять меры. Показания оборудования обнаружения, которые обычно располагаются в блоке сигналов, представляют собой HABD, индикаторы удара моста и, возможно, индикаторы размыкания моста. Индикаторы столкновения с мостом используются для обнаружения ударов, как правило, на под мостами, которые имеют предысторию / высокий риск столкновения дорожного транспортного средства с опорными конструкциями. Индикаторы размыва моста прикреплены к опорным конструкциям подводного моста и эффективно закапываются в гравийный слой и обнаруживают, когда этот слой размывается.
• Другие системы обнаружения используются для обнаружения плоских поверхностей колес с помощью систем удара колес, установленных на рельсах, и проблем с пантографом с использованием систем ударной нагрузки пантографа. Мониторинг ветра также используется для ограничения скорости движения, особенно на высокоскоростных линиях. Считывание для них должно производиться в диспетчерской службе, чтобы можно было соответствующим образом распространять предупреждения.

IRJET-Запрошенная вами страница не была найдена на нашем сайте

IRJET приглашает статьи из различных инженерных и технологических и научных дисциплин для Тома 8, выпуск 8 (август 2021 г.)

Отправить сейчас

IRJET Vol-8, выпуск 8, Август 2021 г. Публикация продолжается…

Обзор статей

IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

Проверить здесь

IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы управления качеством.

IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 8 (август 2021 г.)

Отправить сейчас

IRJET Vol-8, выпуск 8, август 2021 г. Публикация продолжается…

Обзор статей

IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

Проверить здесь

IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы управления качеством.

IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 8 (август 2021 г.)

Отправить сейчас

IRJET Vol-8, выпуск 8, август 2021 г. Публикация продолжается…

Обзор статей

IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

Проверить здесь

IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы управления качеством.

IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 8 (август 2021 г.)

Отправить сейчас

IRJET Vol-8, выпуск 8, август 2021 г. Публикация продолжается…

Обзор статей

IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

Проверить здесь

IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы управления качеством.

IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 8 (август 2021 г.)

Отправить сейчас

IRJET Vol-8, выпуск 8, август 2021 г. Публикация продолжается…

Обзор статей

IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

Проверить здесь

IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы управления качеством.

IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 8 (август 2021 г.)

Отправить сейчас

IRJET Vol-8, выпуск 8, август 2021 г. Публикация продолжается…

Обзор статей

IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

Проверить здесь

IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы управления качеством.

IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 8 (август 2021 г.)

Отправить сейчас

IRJET Vol-8, выпуск 8, август 2021 г. Публикация продолжается…

Обзор статей

IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

Проверить здесь

IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы управления качеством.

IRJET приглашает специалистов по различным инженерным и технологическим дисциплинам, научным дисциплинам для Тома 8, выпуск 8 (август 2021 г.)

Отправить сейчас

IRJET Vol-8, выпуск 8, август 2021 г. Публикация продолжается…

Обзор статей

IRJET получил «Импакт-фактор научного журнала: 7,529» за 2020 год.

Проверить здесь

IRJET получил сертификат регистрации ISO 9001: 2008 для своей системы управления качеством.