Применение технических средств диагностирования тяговых двигателей подвижного состава

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Показать практическую значимость оценки технического состояния тяговых электродвигателей электровозов при неустановившихся режимах работы на примере выявления характера и причин возникновения аварийного нарастания тока якоря тягового электродвигателя НБ–520В в режиме тяги с помощью сравнительного анализа фрагментов файлов поездки электровозов серии ЭП1 в условиях локомотивного депо.

Методы. Проведен обзор существующих инновационных методик исследования неустановившихся режимов работы тяговых электродвигателей локомотивов, которые можно использовать для определения причин возникновения аварийного нарастания тока якоря тягового электродвигателя при различных режимах его работы. Исследование аварийного нарастания тока якоря было рассмотрено в режиме тяги, для чего проанализированы результаты фрагментов файлов поездки, полученных с помощью микропроцессорной системы диагностирования электровоза ЭП1.

Результаты. Предлагаемые методы функционального диагностирования позволяют не только выявить развивающиеся неисправности и предотвратить необратимые явления в работе тяговых электродвигателей, но и обнаружить развивающиеся дефекты на ранней стадии, планировать сроки и объемы ремонта оборудования. Выявлены характер и причины возникновения аварийного нарастания тока якоря, «бросков» тока тягового электродвигателя НБ–520В в режиме тяги, которые являются следствием нарушения типовых эксплуатационных режимов электровозов. Для определения причин данных неисправностей в условиях ремонтного депо разработан рекомендуемый порядок действий, при выявлении характера возникающих неустановившихся режимов работы тягового электродвигателя.

Заключение. Своевременная и верная диагностика тягового электродвигателя с целью выявления неисправностей даст возможность сократить время простоя электровоза при неплановом ремонте, позволит предотвратить ненужные затраты на замену тягового электродвигателя. Разработанный алгоритм действий рекомендуется для определения причин аварийного нарастания тока якоря тягового электродвигателя в режиме тяги на основании выявленных закономерностей. Использование диагностических микропроцессорных систем электровоза может помочь в разработке мероприятий, направленных на снижение и предупреждение данных неисправностей, что, в свою очередь, позволит снизить количество отказов на линии и уменьшить количество задержанных поездов. Кроме рекомендуемого порядка действий по выявлению неисправностей тягового двигателя, определены новые аспекты для создания комплексной информационно-измерительной системы контроля и диагностики с учетом текущего технического состояния оборудования

Об авторах

Елена Львовна Рыжова

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Автор, ответственный за переписку.
Email: elena-astanovskaja@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-7984-2558
SPIN-код: 1880-3372

кандидат технических наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург

Владислав Юрьевич Осипов

Эксплуатационное локомотивное депо Саратов – Пассажирское

Email: osipov.power@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-4566-3274
SPIN-код: 9408-0251

ведущий технолог

Россия, Саратов

Список литературы

  1. Durandin MG. Operation of traction electric motors in unsteady modes: lecture notes. Yekaterinburg: UrGUPS; 2016. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://h.twirpx.one/file/2435648/.pdf
  2. Kuzmich VD, Rudnev VS, Frenkel SYa. Theory of locomotive traction: textbook for universities of railway transport. Moscow: Marshrut; 2005. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://dntb-centr.ru/b/383?ysclid=lziaaio7od305187170.pdf
  3. Osipov SI, Osipov SS. The basics of train traction: тextbook for students of technical schools and colleges of railway transport. Moscow: UMK MPS of Russia, 2000. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://pomogala.ru/books_9_tyaga/osnovy_tyagi_poezdov_osipov.html.pdf
  4. Classification of diagnostic methods for traction electric motors. Lecture. 2024. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://lektsia.com/8x4871.html?ysclid=m1e1u4ssiq106233570
  5. Modern innovative methods of diagnosing traction electric motors. Lecture. 2024. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://lektsia.com/8x4872.html?ysclid=m1e1jfsjt0539678066
  6. Buinosov AP, Statsenko KA, Buinov AP, Statsenko KA. Technical diagnostics of electric rolling stock: an educational and methodological manual on the discipline «Technical diagnostics of electric rolling stock» for students of the specialty 190303 – Electric transport of railways. Federal Agency of Railway Transport, Ural State University ways of communication, Office: «Electric traction». Yekaterinburg: UrGUPS; 2008. (In Russ.) EDN: UCWJQA
  7. Bobrovnikov YaYu, Stetsyuk AE. Diagnostic complexes of electric rolling stock: textbook the manual. Khabarovsk: DVGUPS; 2012. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://studylib.ru/doc/6257526/diagnosticheskie-kompleksy-e-lektropodvizhnogo-sostava?ysclid=m1e2gmt4du528934562
  8. Melnikov VA. Improvement of methods for diagnosing 2TE116U diesel locomotives using data from on–board control systems. [dissertation] Moscow; 2023. (In Russ.) EDN: CFRVMO
  9. Yakushev AYa. Automated control systems for electric rolling stock: textbook the manual. Moscow: Educational and methodological center for education in railway transport; 2016. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https:// djvu.online/file/R7Q3Zr8mpDuAy
  10. Semchenko VV. Operation and maintenance of electronic control systems of electric locomotives of alternating current. Krasnoyarsk: DCV of the Krasnoyarsk Railway; 2010:69–72. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://search.rsl.ru/ru/record/01004963946?ysclid=lziu4zxikq36401649
  11. Plaks AV, Shiryaev AV, Bragin AG. Limitation of current surges in a traction drive of an electric rolling stock with microprocessor control of a pulse voltage regulator: materials of temporary collectives. In: Electrification and development of railway transport in Russia. Traditions, modernity, prospects: Abstracts of the International Conference. Symposium Eltrans’2001. St. Petersburg: PGUPS; 2001. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://biblioserver.usurt.ru/cgi-bin/irbis64r_13/cgiirbis_64.exe?LNG=&Z21ID=&I21DBN=TFZHT&P21DBN=TFZHT&S21STN=1&S21REF=&S21FMT=fullwebr&C21COM=S&S21CNR=20&S21P01=0&S21P02=1&S21P03=A=&S21STR=Плакс,%20Алексей%20Владимирович
  12. Konkov AY. Fundamentals of technical diagnostics of locomotives: textbook the manual. Khabarovsk: DVGUPS; 2007. (In Russ.) [cited: 23.09.2024]. Available from: https://scb/uploaded/1_1361365445.pdf?ysclid=m1e2652qf9261594189
  13. Dorokhina ES. Monitoring of the thermal state of asynchronous traction electric motors [dissertation] Tomsk; 2015. (In Russ.) EDN: ZPSIOJ
  14. Volvich AG, Orlov YuA, Shcherbakov VG. Mathematical modeling of a multi-motor traction electric drive with independent excitation motors. Izvestiya vuzov. The North Caucasus region. Technical sciences. 2010;(2):38–42. (In Russ.) EDN: LHMHED
  15. Lapitskaya, GA. Innovative technologies of non-destructive testing and technical diagnostics of locomotives. In: Operational reliability of the locomotive fleet and increasing the efficiency of train traction: materials of the Third All-Russian Scientific and Technical Conference with international participation. Omsk, November 10–11, 2016. Omsk: Omsk State University of Railway Engineering, 2016. pp. 92–98. (In Russ.) EDN: XWXKYR

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Фрагмент файла поездки № 1

Скачать (60KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Фрагмент файла поездки № 2

Скачать (138KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Фрагмент файла поездки № 2 при следовании электровоза на полной тяге

Скачать (131KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Блок силовых аппратов БСА1 [5]

Скачать (238KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Фрагмент файла поездки № 3

Скачать (64KB)
Метаданные

© Рыжова Е.Л., Осипов В.Ю., 2024

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».