РЖД ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ПАРТНЕР – ОАО «РЖД» Реклама
Рекламодатель: ОАО "РЖД"

erir:Pb3XmBtzsyy7FXa3bppatQWDeVokXqMtNumhsKU
Машинное зрение усилит контроль за состоянием пути
Проекты

Машинное зрение усилит контроль за состоянием пути

Новая подсистема контроля подготовки пути и его обслуживания путевой техникой расширит возможности бортового оборудования специального подвижного состава

15:20, 09 ноября 2023

Фото: Shutterstock/FOTODOM
Содержание
Содержание

Новая подсистема контроля готовности работ по машинизированной выправке железнодорожного пути (КГФ) дополнит используемую с 2016 года Автоматизированную систему контроля работы специального подвижного состава (АС КРСПС). В настоящее время оборудованием АС КРСПС оснащено свыше 5 тыс. единиц специального подвижного состава, а к 2026 году планируется оснастить им весь парк путевой техники ОАО «РЖД».

Если АС КРСПС призвана в автоматическом режиме следить за техническим состоянием путевых машин, а также контролировать местонахождение техники, время, место и объемы выполняемых работ, то задача подсистемы КГФ – контроль за соблюдением технологий подготовки пути и выполнением работ по их обслуживанию путевой техникой. Ее решение полностью автоматизировано, для чего используются современные алгоритмы, технологии машинного зрения и искусственного интеллекта – с их помощью руководитель работ получает заключение о соблюдении требований к состоянию пути в соответствии с действующими нормативными документами РЖД.

Предпосылки проекта

Диагностика и мониторинг технического состояния железнодорожного пути являются одной из важнейших задач, обеспечивающих безопасность перевозок, сокращение непроизводительных потерь на внеплановые ремонты инфраструктуры, а также снижение расхода топливно-энергетических и эксплуатационных ресурсов техники.

В настоящее время контроль состояния верхнего строения и элементов железнодорожного пути осуществляется по регламенту с помощью:

◆ вагонов-путеизмерителей;

◆ вагонов-дефектоскопов;

◆ мобильных средств диагностики.

Фото: Shutterstock/FOTODOM
Фото: Shutterstock/FOTODOM

Данная техника использует большое количество критериев оценки результатов измерений и требует высокой квалификации специалистов-диагностов для формирования объективных решений о необходимости выполнения работ по обслуживанию и ремонту отдельных участков пути. При этом в зависимости от нагруженности обследуемых участков дороги устанавливается периодичность контроля.
После принятия решения о необходимости обслуживания пути или планового выполнения работ по текущему содержанию назначается время их проведения и начинается этап подготовки, включающий подвоз необходимого количества материалов, удаление с участков элементов, мешающих использованию путевой техники, проверку состояния рельсовых скреплений и другие мероприятия.

Евгений Шишков, и. о. директора Научного информационно-аналитического центра (НИАЦ) АО «ВНИИЖТ»:
«К сожалению, данные подготовительные мероприятия не всегда могут быть проведены в полном объеме и с должным качеством. Последствия таких нарушений могут привести к тому, что выполненные путевой техникой работы не обеспечат требуемых сроков эксплуатации обслуженных участков и потребуют досрочного повторного проведения работ. Подсистема КГФ предназначена именно для исключения подобных ситуаций, обеспечивая контроль без участия специалистов».

Искусственный интеллект подскажет

Возможность полной автоматизации контроля состояния верхнего строения пути достигается использованием в составе КГФ специализированных блоков контроля включающих:
◆ камеры;
◆ осветительные приборы;
◆ вычислительные модули.

Они непрерывно обрабатывают видеопотоки, получаемые машинным зрением.

Фото: Максим Каширин/Пресс-служба ОАО «РЖД»
Фото: Максим Каширин/Пресс-служба ОАО «РЖД»

Основные блоки контроля КГФ решают задачи:
◆ фронтального контроля (например, оценивают степень заполнения шпальных ящиков, измеряют ширину плеча балластной призмы, обнаруживают посторонние элементы, мешающие выправке);  
◆ вертикального контроля (оценивают состояние рельсовых скреплений, обнаруживают угон рельсовых плетей);
◆ аналитической обработки данных (оценивают выявленные отступления, а также дополнительные контролируемые параметры и принимают решение о готовности пути).

Блоки используют нейросетевые алгоритмы искусственного интеллекта как для распознавания отдельных элементов верхнего строения пути, так и для измерений их параметров и оценки состояния. Для этого применяются технологии машинного обучения, основанные на формировании специально подготовленных обучающих наборов данных (датасетов).

В процессе работы данные о состоянии элементов верхнего строения пути поступают в АС КРСПС, что позволяет оперативно контролировать процесс выполнения работ.

Главный конструктор НИАЦ АО «ВНИИЖТ» Вадим Кунгурцев:
«Преимуществом данного подхода являются возможности существенного повышения точности распознавания и оценки за счет увеличения наборов обучающих датасетов, а также расширение функциональных возможностей подсистемы за счет внедрения распознавания новых типов элементов и признаков состояния пути».

Фото: Максим Каширин/Пресс-служба ОАО «РЖД»
Фото: Максим Каширин/Пресс-служба ОАО «РЖД»

В процессе работы данные о состоянии элементов верхнего строения пути поступают в АС КРСПС, что позволяет оперативно контролировать процесс выполнения работ и при необходимости и технической возможности устранять выявленные несоответствия. По результатам контроля подсистемой КГФ автоматически формируется протокол контроля, включающий перечень отступлений от технологии, с прикреплением фото- и видеоматериалов нарушений и результатов измерений.

Успешные испытания

В 2020 году на Октябрьской железной дороге в рамках утвержденной дорожной карты по реализации дополнительных технологий контроля состояния пути опытным образцом подсистемы КГФ оснастили путевую машину «Динамик 09-3X №27». На ее базе была апробирована технология автоматического контроля и подготовлена первичная выборка обучающих набор данных.

Заместитель директора по развитию НИАЦ АО «ВНИИЖТ» Александр Перевязкин:
«На данном этапе удалось обеспечить точность распознавания и измерений на уровне 97% и на основании полученных результатов продолжить расширение функциональных возможностей подсистемы. В частности, в состав оборудования были включены такие приборы, как лидар, необходимый для измерения параметров профиля пути, пирометры, обеспечивающие измерение температуры рельсовых плетей и балластной призмы, оборудование для высокоточной координатной привязки измерений. Контроль температуры является одним из важнейших контролируемых элементов верхнего строения пути, так как повышенная температура является косвенным признаком риска возникновения выброса и разрушения пути».

Образцы подсистемы КГФ были представлены на выставках, в том числе на прошедшей в августе этого года в Санкт-Петербурге экспозиции железнодорожного салона «PRO//Движение.Экспо».

Фото: Иван Шаповалов/Пресс-служба ОАО «РЖД»
Фото: Иван Шаповалов/Пресс-служба ОАО «РЖД»

И. о. директора НИАЦ АО «ВНИИЖТ» Евгений Шишков:
«Проект подсистемы КГФ был поддержан руководством РЖД в рамках реализации направлений Стратегии цифровой трансформации компании. Полученные компетенции и опыт открывают возможности по внедрению схожих проектов как в транспортной отрасли (например, для контроля состояния инфраструктуры городского рельсового транспорта), так и в других отраслях промышленности».

Унифицированное конструктивное исполнение блоков и креплений КГФ позволяет монтировать их на различные типы специального подвижного состава (в частности, выправочно-подбивочные типы путевой техники, такие как «Динамик 09-3x», «Дуоматик», «Унимат» и другие) без внесения существенных изменений.
В рамках пилотного проекта в следующем году оборудованием подсистемы КГФ оснастят несколько единиц путевых машин, что позволит оценить полный набор функциональных возможностей и уточнить дополнительные требования к контролю технологий и принять решение о дальнейшем тиражировании по всей сети железных дорог страны.

Вернуться назад
Поделиться
Наверх
Вы подписаны!
Ошибка
email
Подписка на новости

РЖД цифровой

Нажимая на кнопку “Подписаться”, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности