ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОПТИМИЗАЦИИ РЕЖИМОВ ОХЛАЖДЕНИЯ ДИЗЕЛЯ ТЕПЛОВОЗА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Представлена диагностическая система оптимизации режимов работы системы охлаждения дизеля тепловоза, составными элементами которой являются: алгоритм диагностирования и подбор аппаратных средств при импортозамещении, структурно-функциональная схема (модель). Материалы и методы. Система адаптирована к изменениям температуры наружного воздуха за счет применения методов идентификации тепловых параметров в режимах охлаждения-прогрева силовых установок тепловозов; реализована на основе котроллера-конструктора LDM-SAM7X128. Программное обеспечение написано на языке C++ с частичным использованием языка Assembler. Результаты и выводы. Предлагаемый алгоритм и методы диагностирования позволяют повысить надежность силового оборудования в составе ПС скоростной транспортной системы ОАО «РЖД». Диагностическая система, оборудованная интеллектуальным датчиком, автоматизирует этот процесс, считывая его параметры по цифровому каналу с чипа ЭПД. Спецификация TEDS позволяет реализовать автоматическое конфигурирование датчика и упростить его согласование с другой электронной аппаратурой. Вся информация о датчике хранится в TEDS-памяти встроенной микросхемы, отпадает необходимость в создании отдельной базы данных для хранения калибровочной информации.

Об авторах

Валерий Петрович Перевертов

Приволжский государственный университет путей сообщения

Автор, ответственный за переписку.
Email: vperevertov@yandex.ru

кандидат технических наук, доцент, профессор кафедры вагонного хозяйства и наземных транспортных комплексов

(Россия, г. Самара, ул. Свободы, 2В)

Николай Кондратьевич Юрков

Пензенский государственный университет

Email: yurkov_NK@mail.ru

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафедрой конструирования и производства радиоаппаратуры

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Наталья Валерьевна Чертыковцева

Самарский государственный медицинский университет

Email: pmish@samsmu.ru

доцент , заместитель директора НОЦ «Передовая медицинская инженерная школа»

(Россия, г. Самара, ул. Чапаевская, 89)

Вера Николаевна Новикова

Приволжский государственный университет путей сообщения

Email: novikova@samgups.ru

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры наземных транспортно- технологических средств

(Россия, г. Самара, ул. Свободы, 2В)

Николай Андреевич Кузин

Московский автодорожный институт (технический университет)

Email: sputnik1985nk3y@mail.ru

студент

(Россия, г. Москва, Ленинградский пр-т, 64)

Список литературы

  1. Перевертов В. П., Бочаров Ю. А., Маркушин М. Е. Управление кузнечными машинами в ГПС : монография. Куйбышев, 1986. 160 с.
  2. Перевертов В. П. Качество управления гибкими технологиями : монография. Самара : СамГУПС, 2019. 270 с.
  3. Перевертов В. П. Материаловедение и гибкие технологии : учебник. Самара : СамГУПС, 2020. 280 с.
  4. Перевертов В. П. Диагностика и управление кузнечными машинами в гибких производственных системах : монография. Самара : СамГУПС, 2021. 291 с.
  5. Перевертов В. П. Метрология. Стандартизация. Сертификация : учебник. Самара : СамГУПС, 2024. 280 с.
  6. Пат. РФ 69929, МПК F02N17/06. Устройство для поддержания систем двигателей внутреннего сгорания в прогретом и безотказном предпусковом состоянии / Носырев Д. Я., Чертыковцева Н. В., Пирогов В. М. № 2007128727 ; заявл. 25.07.2007 ; опубл. 10.01.2008, Бюл. № 1. 2008.
  7. Чертыковцева Н. В., Перевертов В. П., Иванов А. В. Программно-аппаратный комплекс оптимизации режимов работы системы охлаждения дизеля тепловоза // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. 2013. Т. 1. С. 139–143.
  8. Шишов О. В Программируемые контроллеры в системах промышленной автоматизации : учебник. М. : НИЦ ИНФРА-М, 2023. 365 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».