Публикации

Технологии виброакустического мониторинга для нужд железнодорожного транспорта

До недавнего времени реализовать идею применения виброакустических датчиков для мониторинга транспортной инфраструктуры не удавалось по причине технических ограничений, а главное – сложности алгоритмов распознавания событий. Только современная микропроцессорная техника и возможность использования нейронных сетей позволили применять такие датчики для решения самого широкого круга задач.
Распределенная виброакустическая система «Дунай» разработки и производства ООО «Т8 Сенсор» отлично зарекомендовала себя в самых разных отраслях и сферах применения. Она эксплуатируется на объектах

ПАО «Газпром» и ПАО «Роснефть» (охранные зоны газопроводов и нефтепроводов соответственно), ОАО «Ростелеком» (мониторинг кабельной канализации), а также в составе периметральных систем охраны аэропортов по всей России, включая Ямало-Ненецкий округ с его суровыми климатическими условиями. В ее эффективности смогли убедиться также в Южной Корее и Индии. С 2015 г. на двух перегонах Московской и Калининградской железных дорог успешно эксплуатируются системы интервального регулирования движения поездов (СИРДП), созданные на базе этой системы.

Рис. 1. Система «Дунай» со встроенным компьютером обработки данных

Распределенная виброакустическая система «Дунай» (рис. 1) состоит из блока излучателя и приемника сигнала, компьютера обработки данных (опционально) и программного обеспечения (ПО), которое подбирается в соответствии с поставленными заказчиком задачами, а также чувствительного элемента, не входящего в комплект поставки компании. В качестве последнего используется стандартное оптическое волокно в составе волоконнооптического кабеля, срок службы которого составляет до 25 лет.

Система размещается в помещении, где поддерживается температура от 5 до 50 °С. При необходимости может быть организовано удаленное управление ею. Принцип работы заключается в зондировании проложенного вдоль пути оптического волокна серией лазерных импульсов и анализе полученного отраженного сигнала от его стенок и микровкраплений. Зная временную задержку рассеянного назад излучения, можно локализовать место воздействия. Применение нейронных сетей для обработки сигнала и распознавания событий позволяет автоматически выделять и классифицировать источники виброакустического воздействия. Программное обеспечение дает возможность записывать происходящие события в архив и формировать необходимые сигналы для оператора.

Система «Дунай» интегрируется с существующими IТ-системами и реализует сложные алгоритмы автоматического реагирования. Она может контролировать участки протяженностью до 90 км в стандартной конфигурации без промежуточных узлов, используя только одно волокно в кабеле (рис. 2). Точность детектирования событий составляет в среднем 10 м и зависит от условий работы. С помощью системы можно локализовать и классифицировать дефекты подвижного состава (например, колесных пар), а также фиксировать возникновение нештатных событий (падение грузов, аварии на путях и др.), предотвращая тем самым чрезвычайные ситуации в охранной зоне. В случае применения в составе СИРДП система способна локализовать подвижные единицы и определить их тип, скорость и ускорение.

Рис. 2. Принцип работы системы «Дунай»


Рис. 3. Окно оператора, на котором отображаются все происходящие в зоне контроля события

Повысить точность и надежность выполнения этих задач позволяет дублирование работы системы по соседним волокнам в кабеле с разных направлений. При этом обеспечиваются:
  • устойчивость к единичному обрыву оптического волокна за счет мониторинга с каждой из сторон до точки обрыва;
  • функциональная надежность объединенной системы за счет полного дублирования функциональных блоков;
  • точность классификации событий вследствие того, что каждая из систем обрабатывает сигнал с небольшими вариациями из-за неодинаковой удаленности от аппаратуры системы «Дунай» и использования разных волокон.

Сигналы классифицируются по их источнику и типу с помощью нейронных сетей, обучаемость которых позволяет учитывать не только существующую базу размеченных сигналов, но и сигналы, полученные во время пусконаладочных работ на конкретном объекте мониторинга. При этом учитываются специфичные для указанного объекта шумы, особенности укладки кабеля, тип и состояние грунта, а также характеристики источников виброакустических сигналов. С учетом большой базы сигналов и оптимизации архитектуры нейронных сетей для дообучения на новом объекте требуются всего четыре часа записи сигналов для достижения более чем 98%-ной точности классификации детектированных событий (рис. 3). При этом вероятность их обнаружения вдоль всей области мониторинга с учетом вариаций состояния грунта и расположения волоконнооптического кабеля составляет более 99,9 %.

Одним из аспектов классификации событий на основе нейронных сетей является объединение элементарных событий в объекты с определением их траектории и скорости движения. При использовании таких технологий достигается более высокая точность позиционирования подвижных единиц по сравнению с алгоритмическими системами детектирования. Система «Дунай» обеспечивает детектирование и распознавание события на фоне значительных и меняющихся со временем шумов и помех от других источников, пусть даже сильно похожих по частотным и амплитудным характеристикам. Подвижной состав классифицируется за счет описания сценариев его поведения и отслеживания индивидуальных особенностей каждого из выявленных объектов в зоне мониторинга.

Таким образом, применение системы «Дунай» позволяет эффективно решать вопросы не только мониторинга охранной зоны вдоль путей в целях своевременного обнаружения чрезвычайных происшествий, но и повышения пропуск-
ной способности участков за счет более точного позиционирования поездов. В случае широкого тиражирования капитальные затраты при внедрении систем интервального регулирования с применением предлагаемых ООО «Т8 Сенсор» технологий могут сократиться в 3 раза.


Материал подготовлен для журнала "Железнодорожный транспорт", №4/2020
Железные дороги