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


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

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).