15 ИНФРАБИЛД 4'2024 пътна инфраструктура Р Е К Л А М А те, околорелсовото пространство и дори върху подвижния състав, за да докладват постоянно условията по всяко трасе. Сензорите предоставят данни в реално време. Данните са от решаващо значение за моделите за прогнозна поддръжка. Интегрирането на сензорите и други устройства чрез метода на IoT означава свързаност на всички измервателни уреди в обща инфраструктура за данни. В нейната сърцевина е централизираната платформа за агрегиране на данните. Това прави възможно да имаме цялостен поглед върху цялата железопътна мрежа. Имайки всички данни, доставени и обединени в централно хранилище и модул за анализи, вече можем да разбираме случващото се из цялата ЖП инфраструктура. Това е важно, защото само наличието на сензори и комуникационни мрежи не е достатъчно за прогнозна поддръжка. Тя става възможна едва когато данните се анализират и разберат. Системите за анализ на данни с елементи на машинно самообучение подсказват къде трябва да обърнем внимание. Например, ако в дадена локация вибрационните и акустичните сензори подават данни за понякога и безопасността може да е под въпрос. Прогнозната поддръжка от своя страна разчита на навременното разпознаване на ранните признаци на проблем и проактивното поправяне или подменяне на компоненти. Това става възможно благодарение на натрупването на детайлни данни, събирани в реално време. Прогнозната поддръжка в железниците започва с инсталирането на разнообразни сензори, които да следят вибрации, звуци, температура, електропроводимост, физически изменения. Сензорите предават събираните данни чрез различни технологии - по кабелни мрежи, през оптични влакна или безжични мрежи. Множеството разнообразни данни, пристигащи по различни канали в една централизирана база данни, са материализация на това, което се нарича „интернет на нещата“ или накратко IoT. Данните се анализират с помощта на изчислителни системи. Така нареченото машинно самообучение използва алгоритми, които „научават“ какви са типичните стойности на даден показател. Ако сензорите отчетат стойност извън нормалното, алгоритмите могат да задействат аларми. Сега вече можем да забелязваме всяка нередност отрано, за да предвидим кога е вероятно даден компонент да се повреди - и да планираме неговото поправяне преди повредата да е довела до тежка авария. Това ще спести порочния кръг от внезапна повреда, прекъсване на работа, спешна поправка, компенсиране на щетите, недоволство у клиентите. Ключови компоненти на прогнозната поддръжка в железниците Сензорните мрежи полагат основата за прогнозната поддръжка. Различни датчици, включително за вибрации, за температура и акустични сензори, биват стратегически разположени по релсиКОФА ТРОШАЧКА ЗА ТВОЯ БАГЕР Открийте цялото оборудване MBCRUSHER.COM
RkJQdWJsaXNoZXIy MTEyMTYwMw==