Прогнозування технічного стану тягових редукторів електропоїздів нейромережею довгої короткострокової пам’яті

Автор(и)

  • Володимир Григорович Пузир Український державний університет залізничного транспорту, Україна https://orcid.org/0000-0001-6096-9049
  • Сергій Васильович Михалків Український державний університет залізничного транспорту, Україна https://orcid.org/0000-0002-0425-6295
  • Андрій Миколайович Ходаківський Український державний університет залізничного транспорту, Україна https://orcid.org/0000-0001-5203-7778
  • Владислав Ігорович Бульба Регіональна філія «Південна залізниця» ПАТ «Укрзалізниця», Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/2409-7160.2020.XXI.205429

Ключові слова:

електропоїзд, прогнозування, нейромережа, тяговий редуктор, фракатальна розмірність

Анотація

Для здійснення прогнозування технічного стану тягових редукторів електропоїздів запропоновано використовувати нейромережу довгої короткострокової пам’яті. На кожному технічному обслуговуванні (ТО-3) реєструвалися вібраційні реалізації попередньо відібраних чотирнадцяти тягових редукторів і розраховувалася фрактальна розмірність покриття. Прогнозування технічного стану здійснювалось із 61-го ТО-3 і до 70-го ТО-3 з наступним порівнянням розрахованої та прогнозованої фрактальної розмірності. Після розбирання 6 тягових редукторів на потоковому ремонті (ПР-1) було виявлено недостатню кількість мастила в одному редукторі, знос ролика підшипника передньої кришки другого редуктора, тріщину кільця підшипника передньої кришки третього редуктора, відкол зуба шестірні четвертого тягового редуктора, руйнування підшипника п’ятого редуктора і тріщина зуба його шестірні та справний шостий редуктор. Установлена здатність нейромережі LSTM демонструвати нижчу середньоквадратичну помилку після оновлення

Біографії авторів

Володимир Григорович Пузир, Український державний університет залізничного транспорту

завідувач кафедри експлуатації та ремонту рухомого складу

Сергій Васильович Михалків, Український державний університет залізничного транспорту

доцент кафедри експлуатації та ремонту рухомого складу

Андрій Миколайович Ходаківський, Український державний університет залізничного транспорту

старший викладач кафедри експлуатації та ремонту рухомого складу

Владислав Ігорович Бульба, Регіональна філія «Південна залізниця» ПАТ «Укрзалізниця»

інженер технічного відділу

Посилання

Zhou F. RUL prognostics method based on real time updating of LSTM parameters / F. Zhou, P. Hu, X. Yang // Chinese Control and Decision Conference (CCDC), 9 — 12 June 2018: proceedings. — Shenyang, 2018 — P. 3966 — 3971. https://doi.org/10.1109/CCDC.2018.8407812

Tai K. S. Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks / K. S. Tai, R. Socher, C. D. Manning // 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing, July 2015.: proceedings. — Beijing, China, 2015. — P. 1556 — 1566. https://doi.org/10.3115/v1/P15-1150

Wu Y. Remaining Useful Life Estimation of Engineered Systems using vanilla LSTM Neural Networks / Y. Wu, M. Yuan, S. Dong, L. Lin, Y. Liu // Neurocomputing. — 2018. — Vol. 275. — P. 167 — 179. https://doi.org/ 10.1016/j.neucom.2017.05.063

Пузир В. Г. Обчислення частотних смуг вібрації підшипників тягового редуктора електропоїзда кратномасштабним аналізом / В. Г. Пузир, С. В. Михалків, А. М. Ходаківський, В. І. Бульба // Збірник наукових праць Українського державного університету залізничного транспорту. — 2019. — Вип. 185. — C. 32 — 44. https://doi.org/10.18664/1994-7852.185.2019.180784

Jin X. Prediction for Time Series with CNN and LSTM / X. Jin, X. Yu, X. Wang, Y. Bai, T. Su, J. Kong // Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 582: 11th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC2019), 2020.: proceedings. — Springer, Singapore, 2020. — P. 631 — 641. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0474-7_59

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-10-10

Як цитувати

Пузир, В. Г., Михалків, С. В., Ходаківський, А. М., & Бульба, В. І. (2020). Прогнозування технічного стану тягових редукторів електропоїздів нейромережею довгої короткострокової пам’яті. Матеріали науково-технічної конференції "Прогресивна техніка, технологія та інженерна освіта", (XXI). https://doi.org/10.20535/2409-7160.2020.XXI.205429

Номер

Розділ

ПРОГРЕСИВНА ТЕХНІКА І ТЕХНОЛОГІЯ МАШИНОБУДУВАННЯ