С увеличением массы поездов и ростом грузооборота возрастает нагрузка на все узлы и агрегаты тягового подвижного состава, что приводит к ускорению их изнашивания. В связи с этим в процессе эксплуатации важно не только аккумулировать данные по техническому состоянию локомотива, но и заблаговременно определять остаточный ресурс его критически важных элементов без захода в депо для проведения стационарной диагностики и ремонта.

Такие задачи решаются с помощью метода предиктивной диагностики, при котором используются исторические данные и машинное обучение для выявления вероятных неисправностей оборудования до их возникновения. Он позволяет выявлять аномалии на ранней стадии, определять тип возможной поломки и оценивать динамику развития дефекта.

В целях реализации указанной технологии компанией ООО «ТМХ Интеллектуальные Системы» разработан бортовой комплекс предиктивной диагностики (БКПД), способный в автоматизированном режиме прогнозировать выход из строя механизмов и деталей электровоза.

Читайте полную статью по ссылке.