Предотвратить неожиданную отцепку вагона поможет искусственный интеллект
На основании данных проектно-конструкторского бюро вагонного хозяйства РЖД, наиболее частые виды неисправностей, с которыми вагоны отправляются в текущий отцепочный ремонт (ТОР), образуются в зоне колесных пар (41% случаев от общего числа дефектов), кузова (30% случаев), тележки (19% случаев).
Подавляющее большинство неисправностей кузова связано с неисправностью запорного люка (44% от общего объема выявляемых изъянов), погрузо-разгрузочных механизмов специализированных вагонов (25%) и обрывом сварного шва стойки (14%). А дефекты колесной пары, как правило, выражаются в тонком гребне (67%) и дефектах поверхности катания: выщербинах обода и раковины (25%).
Своевременное выявление неисправностей с применением искусственного интеллекта позволяет операторам улучшить качество обследования вагонов и сократить число отцепок в ТОР.
Для бесконтактного измерения профиля колеса распространенным решением является применение лазерных 2D сканеров. Однако, проблемой применения данного метода являются оптические помехи. АО «НИИТКД» ведет работы по созданию комплекса измерения параметров профиля и диаметра колес с использованием ИИ-алгоритма для обработки изображений. Благодаря способности ИИ-алгоритмов к обучению решение позволяет устранять помехи и улучшать качество измерений.
Визуальное распознавание неисправностей грузовых вагонов является актуальной задачей для машинного зрения. АО «НИИТКД» предлагает ряд решений, основанных на обработке полученных изображений обследуемых узлов:
- диагностику состояния поверхности катания колесных пар;
- диагностику элементов кузова;
- диагностику элементов тележки;
- диагностику элементов автосцепки.
Следующим шагом в системе диагностики и прогнозирования технического состояния вагонов АО «НИИТКД» предлагает создание цифрового двойника вагона. Данная система должна объединить информацию о результатах обследования вагонов и с помощью ИИ-алгоритма прогнозировать эксплуатационный ресурс отдельных узлов и элементов вагона с целью его своевременного технического обслуживания.
Согласно планам РЖД, до 26 крупнейших сортировочных станций будут оснащены автоматическими комплексами диагностики технического состояния грузовых вагонов. Это приведет к значительному улучшению качества обследования вагонов и повысит число отцепок в ТОР при выявлении неисправностей. Для сокращения финансовых потерь операторам следует усилить контроль за техническим состоянием вагонов в пунктах погрузки-выгрузки и своевременностью постановки их в ремонт. Применение искусственного интеллекта позволяет решить данные задачи с высокой эффективностью.