Розробка методики формування діагностичних параметрів локомотивів з використанням методу головних компонент

Автор(и)

  • Борис Євгенович Боднар Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Україна https://orcid.org/0000-0002-3591-4772
  • Олександр Борисович Очкасов Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Україна https://orcid.org/0000-0002-7719-7214

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.230293

Ключові слова:

метод головних компонент, інформативність параметра, латентний діагностичний параметр, гідравлічна передача

Анотація

Характерним для сучасних діагностичних систем є те, що потік діагностичної інформації вимагає значних обчислювальних ресурсів для обробки. З метою підвищення надійності об’єкта діагностування і скорочення експлуатаційних витрат необхідно удосконалювати методи аналізу результатів діагностування. Запропонована методика формування діагностичних ознак вузлів локомотивів заснована на використанні методу головних компонент. Особливістю запропонованого підходу є зниження розмірності вхідної множини діагностичних ознак з метою виділення наборів взаємопов'язаних діагностичних параметрів. На підставі виділення наборів взаємопов'язаних діагностичних ознак запропоновано створення нових латентних діагностичних параметрів. Латентний діагностичний параметр містить в собі інформацію яка поєднує данні декількох вхідних діагностичних ознак. Результатом застосування методу є набір латентних діагностичних параметрів, які не корелюють між собою. Отримані діагностичні параметри відображають поведінку об'єкта діагностування з різних технічних сторін. При визначенні достатньої кількості латентних діагностичних параметрів використано метод «кам'яного схилу».

Наведені результати застосування запропонованого підходу при обробці результатів діагностування гідравлічних передач тепловозів на випробувальному стенді після проведення капітального ремонту.

В результаті застосування методики запропоновано для оцінки технічного стану гідравлічної передачі тепловоза при стендових випробуваннях використовувати три латентні діагностичні параметри. Визначені параметри містять 90 % вхідної інформації і відображають втрати в передачі, навантаження на вході і виході передачі.

Розмірність вхідної множини з 14 діагностичних параметрів скорочена до 3 латентних параметрів

Біографії авторів

Борис Євгенович Боднар, Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна

Доктор технічних наук, професор, перший проректор

Кафедра «Локомотиви»

Олександр Борисович Очкасов, Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра «Локомотиви»

Посилання

  1. Tkachenko, V., Sapronova, S., Kulbovskiy, I., Fomin, O. (2017). Research into resistance to the motion of railroad undercarriages related to directing the wheelsets by a rail track. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (7 (89)), 65–72. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.109791
  2. Sapronova, S., Tkachenko, V., Fomin, O., Hatchenko, V., Maliuk, S. (2017). Research on the safety factor against derailment of railway vehicless. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (7 (90)), 19–25. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.116194
  3. Kapitsa, M. I., Laguta, V. V. (2013). Modeli rezhimov diagnostirovaniya tyagovogo podvizhnogo sostava s zamenoy komplektuyuschih izdeliy. Elektromahnitna sumisnist ta bezpeka na zaliznychnomu transport, 5, 56–62.
  4. Bodnar', B. E., Ochkasov, A. B. (2001). Vybor diagnosticheskih parametrov s ispol'zovaniem informatsionno-vesovogo kriteriya. Sbornik trudov DIIT: Transport, 7, 35–37.
  5. Pashkovskiy, G. S. (1981). Zadachi optimal'nogo obnaruzheniya i poiska otkazov v REA. Moscow: Radio i svyaz', 280.
  6. Pushkarev, I. F., Strekopytov, V. V. (1988). Nadezhnost' i tehnicheskaya diagnostika lokomotivov. Leningrad, 61.
  7. Lin, L., Jiang, X., Huang, Z., Hu, H. (2010). Application of advanced fault diagnosis technology in electric locomotives. International Journal of Modelling, Identification and Control, 10 (3/4), 292. doi: https://doi.org/10.1504/ijmic.2010.034581
  8. Falendysh, A., Sumtsov, A., Artemenko, O., Klecka, O. (2016). Simulation of changes in the steady state availability factor of shunting locomotives for various maintenance systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (3 (79)), 24–31. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.60640
  9. Kapitsa, M., Laguta, V., Kozik, Y. (2018). Selecting the Parameters of The Diagnosis of Frame Insulation Condition in Electrical Machines of Locomotives. International Journal of Engineering & Technology, 7 (4.3), 110. doi: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.3.19718
  10. Bannikov, D., Yakovlev, S. (2020). Development of dynamic integral evaluation method of technical state of one-section electric locomotive body. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (7 (103)), 57–64. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.192468
  11. Moiseenko, V., Kameniev, O., Gaievskyi, V. (2017). Predicting a technical condition of railway automation hardware under conditions of limited statistical data. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (87)), 26–35. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.102005
  12. Orlov, A. I., Lutsenko, E. V. (2016). Methods of reducing space dimension of statistical data. Nauchniy zhurnal KubGAU, 119, 92–107. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=26148522
  13. Ayvazyan, S. A., Buhshtaber, V. M., Enyukov, I. S., Meshalkin, L. D.; Ayvazyan, S. A. (Ed.) (1989). Prikladnaya statistika: Klassifikatsii i snizhenie razmernosti. Moscow: Finansy i statistika, 607.
  14. Subbotin, S. A. (2013). Sample formation and reduction for data mining. Radio Electronics, Computer Science, Control, 1, 113–118. doi: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2013-1-18
  15. Bosov, A., Loza, P. (2014). Creation of an index of arbitrary process. Zbirnyk naukovykh prats Donetskoho instytutu zaliznychnoho transportu, 38, 68–73. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/znpdizt_2014_38_13
  16. Yin, S., Ding, S. X., Xie, X., Luo, H. (2014). A Review on Basic Data-Driven Approaches for Industrial Process Monitoring. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 61 (11), 6418–6428. doi: https://doi.org/10.1109/tie.2014.2301773
  17. Jolliffe, I. T., Cadima, J. (2016). Principal component analysis: a review and recent developments. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374 (2065), 20150202. doi: https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0202
  18. Bodnar, B., Bolzhelarskyi, Y., Ochkasov, O., Hryshechkina, T., Černiauskaite, L. (2018). Determination of integrated indicator for analysis of the traffic safety condition for traction rolling stock. Paper presented at the 12th International Conference on Intelligent Technologies in Logistics and Mechatronics Systems, ITELMS 2018. Panevėžys, 45–54.
  19. Bodnar, B., Ochkasov, O., Bodnar, E., Hryshechkina, T., Keršys, R. (2018). Safety performance analysis of the movement and operation of locomotives. Proceedings of 22nd International Scientific Conference, 839–843.
  20. Nadir, F., Elias, H., Messaoud, B. (2020). Diagnosis of defects by principal component analysis of a gas turbine. SN Applied Sciences, 2 (5). doi: https://doi.org/10.1007/s42452-020-2796-y
  21. Mnassri, B., Adel, E. M. E., Ananou, B., Ouladsine, M. (2009). Fault Detection and Diagnosis Based on PCA and a New Contribution Plot. IFAC Proceedings Volumes, 42 (8), 834–839. doi: https://doi.org/10.3182/20090630-4-es-2003.00137
  22. Doorsamy, W., Cronje, W. A. (2015). A method for fault detection on synchronous generators using modified principal component analysis. 2015 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). doi: https://doi.org/10.1109/icit.2015.7125162
  23. Zheng, M., Wu, L., Li, L., Liu, C., Wang, L., Sun, S. (2017). A modified method for fault detection and isolation of redundant inerial measurement unit in dynamic environment. 2017 36th Chinese Control Conference (CCC). doi: https://doi.org/10.23919/chicc.2017.8028460
  24. Cattell, R. B. (1966). The Scree Test For The Number Of Factors. Multivariate Behavioral Research, 1 (2), 245–276. doi: https://doi.org/10.1207/s15327906mbr0102_10
  25. Zhukovytskyy, I. V., Kliushnyk, I. A., Ochkasov, O. B., Korenyuk, R. O. (2015). Information-measuring test system of diesel locomotive hydraulic transmissions. Science and Transport Progress. Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport, 5 (59), 53–65. doi: https://doi.org/10.15802/stp2015/53159
  26. Bodnar, B., Ochkasov, O., Bobyr, D., Korenyuk, R., Bazaras, Z. (2018). Using the Self-Braking Method when the Post-Overhaul Diagnostics of Diesel-Hydraulic Locomotives. In: 2018 Transport means proceedings of the international conference. Kaunas, 914–919.
  27. hukovyts’kyy, I., Kliushnyk, I. (2018). Development of a self­diagnostics subsystem of the information­measuring system using anfis controllers. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (9 (91)), 11–19. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.123591

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-04-20

Як цитувати

Боднар, Б. Є., & Очкасов, О. Б. (2021). Розробка методики формування діагностичних параметрів локомотивів з використанням методу головних компонент. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(1 (110), 97–103. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.230293

Номер

Том 2 № 1 (110) (2021): Виробничо-технологічні системи

Розділ

Виробничо-технологічні системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Borys Bodnar, Oleksandr Ochkasov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.