УДК 004

Особенности реализации умного локомотива

Бондякова Юлия Ильинична – студент кафедры Экономики транспорта Уральского государственного университета путей и сообщения.

Панова Дарья Сергеевна – студент кафедры Экономики транспорта Уральского государственного университета путей и сообщения.

Научный руководитель Рачек Светлана Витальевна – доктор экономических наук, профессор, зав. кафедрой Экономики транспорта Уральского государственного университета путей сообщения.

Аннотация: В статье предлагается общий разбор развития цифровизации железных дорог в России. В рамках статьи разобрано понятие интеллектуальной железной дороги, перечислены концепции развития "умных" железных, а также разобраны ключевые аспекты внедрения железнодорожных локомотивов.

Ключевые слова: «умный» локомотив, интеллектуальная железная дорога, Internet of Things, IoT, человеко-машинный интерфейс.

Интеллектуальная железная дорога – это новый этап развития интеллектуальной информатизации транспорта, представляющий собой полную интеграцию и комплексное воплощение системы общественного обслуживания информатизации железных дорог. В 2010 г. руководство Министерства путей сообщения в связи с необходимостью изменения пути развития железных дорог предложило направление развития интеллектуальной железной дороги. Предполагается повысить общий потенциал железной дороги за счет интеллектуального развития железной дороги, ускорить трансформацию способа развития железной дороги и реализовать устойчивое развитие железной дороги [1].

При строительстве "умных" железных дорог необходимо придерживаться концепции развития "инновация, координация, экологичность, открытость и совместное использование", следовать концепции развития, ориентированной на человека, выполнять требования "Тринадцатого пятилетнего плана развития железных дорог" и сосредоточиться на трех основных функциях - "умных" железнодорожных перевозках, эксплуатационных услугах и стимулировании промышленного развития, тесно связанных со строительством "умных" железных дорог, транспортных средств, станций, людей "одной магистрали". В то же время необходимо упорно работать над созданием информационной инфраструктуры нового поколения, повышать возможности интеллектуального развития железных дорог, совершенствовать систему железнодорожного сервиса для повышения качества обслуживания пассажиров и усиления мер безопасности. Кроме того, необходимо решить "пять основных задач": улучшить возможности информационного управления и поддержки безопасности "умных" железных дорог, содействовать устойчивому развитию железных дорог, способствовать созданию высококлассных культурных брендов и усилить международное влияние.

Одной из составляющих умных железных дорог является умный локомотив. Решение АРМ «Умный локомотив» позволяет осуществлять автоматическую дешифровку и интерпретацию данных с локомотивов в том числе в режиме «online», мониторинг работы оборудования и отслеживание инцидентов в работе оборудования локомотивов. В основе проекта «Умный локомотив» лежит российская разработка IoT платформа Clover, разработанная компанией Ctrl2GO Solutions [2]. Внедрение умных локомотивов предполагает интеграцию передовых технологий и систем для повышения эффективности, безопасности и общей производительности локомотивов. Вот некоторые особенности или ключевые аспекты внедрения "умных" локомотивов:

Интеграция IoT

Интеллектуальные локомотивы используют Интернет вещей (IoT) для подключения различных датчиков и устройств в поезде. Такое подключение позволяет в режиме реального времени контролировать состояние компонентов, производительность и условия окружающей среды.

Предиктивное техническое обслуживание

Используя алгоритмы предиктивного обслуживания и машинного обучения, интеллектуальные локомотивы могут предсказывать потенциальные проблемы с такими компонентами, как двигатели, тормоза и другие критически важные системы. Это позволяет планировать техническое обслуживание до возникновения неисправности, сокращая время простоя и повышая надежность.

Аналитика данных для оптимизации производительности

Внедрение средств анализа данных позволяет операторам анализировать огромные объемы данных, генерируемых локомотивом. Такой анализ позволяет оптимизировать производительность, топливную экономичность и общие эксплуатационные расходы.

Автоматизация и удаленный мониторинг

Интеллектуальные локомотивы часто оснащаются функциями автоматизации, позволяющими осуществлять полуавтономное или автономное управление. Системы удаленного мониторинга и управления позволяют операторам управлять локомотивами из центрального пункта, что повышает эффективность и безопасность работы [5].

Системы связи

Современные системы связи, включая высокоскоростные сети передачи данных, спутниковую связь и радиочастотную идентификацию (RFID), обеспечивают бесперебойную связь между локомотивами, центрами управления и другими подключенными устройствами на железнодорожной сети.

Управление энергопотреблением

Интеллектуальные локомотивы ориентированы на эффективное управление энергопотреблением за счет таких функций, как рекуперативное торможение, оптимальное управление скоростью и интеллектуальное распределение энергии. Эти меры способствуют снижению расхода топлива и уменьшению воздействия на окружающую среду.

Системы безопасности

Внедрение систем безопасности предполагает использование таких технологий, как системы предотвращения столкновений, автоматического экстренного торможения и обнаружения препятствий. Эти системы повышают безопасность движения поездов и снижают риск аварий.

Меры кибербезопасности

С расширением возможностей подключения интеллектуальные локомотивы должны включать в себя надежные меры кибербезопасности для защиты от потенциальных киберугроз. К ним относятся защищенные протоколы связи, шифрование и системы обнаружения вторжений.

Человеко-машинный интерфейс (ЧМИ)

Интеллектуальные локомотивы часто оснащаются средствами автоматизации, позволяющими осуществлять полуавтономную или автономную работу. Системы удаленного мониторинга и управления позволяют операторам управлять локомотивами из центрального пункта, что повышает эффективность и безопасность работы.

Разработка пользовательских интерфейсов и систем управления имеет решающее значение для "умных" локомотивов. Интуитивно понятные ЧМИ помогают машинистам взаимодействовать с передовыми технологиями, обеспечивая эффективное управление и контроль [5].

Соответствие стандартам

Интеллектуальные локомотивы должны соответствовать отраслевым стандартам и стандартам безопасности. К ним относятся стандарты, касающиеся совместимости, кибербезопасности и коммуникационных протоколов, обеспечивающих беспрепятственную интеграцию с существующими железнодорожными системами.

Внедрение "умных" локомотивов – это значительный шаг на пути модернизации железнодорожной отрасли, повышения эффективности работы и обеспечения более безопасного и устойчивого будущего железнодорожного транспорта. Следует отметить, что внедрение "умных" локомотивов знаменует собой трансформационный скачок в развитии железнодорожной отрасли, обеспечивая конвергенцию передовых технологий. Интеграция технологий Интернета вещей (IoT) обеспечивает мониторинг компонентов и условий окружающей среды в режиме реального времени, а алгоритмы предиктивного обслуживания способствуют упреждающему обнаружению и планированию неисправностей, сокращая время простоя и повышая надежность.

Современные технологии РЖД позволяют свести к минимуму вероятность аварий в пути. Сегодня приближение поломки удастся выявить в среднем за месяц до того, как она реально случится.

Использование системы «Умный локомотив» позволяет автоматически определить нарушения эксплуатации, которые связаны с некорректными действиями сотрудников [4].

Список литературы

1. Интеллектуальные транспортные системы iBase для железной дороги // Современные технологии автоматизации [Электронный ресурс]. – URL: https://www.cta.ru/articles/otrasli/zheleznodorozhnyy-transport/124330.
2. Умный локомотив [Электронный ресурс]. – URL: https://ctrl2go.com/projects/umnyy-lokomotiv.
3. Что такое система "Умный локомотив"? [Электронный ресурс]. – URL: https://www.km.ru/science-tech/2023/04/17/904228-chto-takoe-sistema-umnyi-lokomotiv.
4. Бабков Ю.В., Базилевский Ф.Ю., Грищенко А.В. Автоматизация локомотивов. –
5. Александрова Н.А., Брюхова О.Ю., Васильцова Л.И., Внуковский Н.И., Волкова Т.П., Доценко А.М., Каштанова Е.В., Клепалова Ю.И., Колышев А.С., Лобачёва А.С., Махт Н.Ф., Ниязова И.М., Павлова А.М., Пугачёва Н.В., Родайкина М.А., Рачек С.В., Савченков А.В., Токарев А.Г., Уварина Н.В., Чернова Н.В. и др. Управление персоналом в цифровой среде Екатеринбург. –