Ученые из Омского государственного университета разрабатывают новые методы автоматизации онлайн-мониторинга работоспособности устройств железнодорожной энергетики.
Обеспечить надежность и безопасность перевозок поможет применение гибридной системы поддержки принятия решений. Основанная на современной методологии Data Science, программа позволит снизить риск ущерба от внештатных ситуаций и повысить его привлекательность в глазах потребителей.
В настоящее время в области отсутствует единый интеллектуальный механизм поддержки принятий решений на основе анализа больших данных и машинного обучения.
«Создание предлагаемой системы позволит в сложных условиях эксплуатации снизить количество ошибок оперативно-технического персонала. Цифровой помощник, на основе ретроспективных данных и искусственного интеллекта, составит несколько конкурирующих гипотез развития ситуации, просчитав последствия каждой из них с вероятностью наступления того или иного исхода. Опираясь на применяемую риск-стратегию, с учетом предсказанных последствий, оперативно-технический персонал сможет принять правильное решение», - рассказал руководитель проекта «Технология автоматизации онлайн-мониторинга работоспособности устройств железнодорожной энергетики» профессор Омского государственного университета Александр Смердин.
Ученые предлагают использовать элементы системы комплексной диагностики на действующих и перспективных тяговых подстанциях, участках контактной сети и объектах железнодорожного электроснабжения, а также в электроэнергетических комплексах других видов транспорта и отраслей народного хозяйства в рамках стратегии цифровизации энергетики.
«На примере железнодорожного транспорта можно увидеть, что технологии и устройства развиты недостаточно, а доля ручного труда при выполнении некоторых операций по обнаружению аварийных и предотказных состояний до сих пор еще достигает 100 %», - отметил профессор.
Разработанная омскими специалистами концепция позволит прогнозировать затраты на эксплуатацию технически сложных объектов, обеспечить требуемый уровень комплексной диагностики и мониторинга объектов транспортной инфраструктуры. А также предложить интеллектуальную модель планирования технологических процессов в устройствах железнодорожной электроэнергетики.
«Созданные методики обеспечат качественно новый уровень контроля технических и эксплуатационных показателей объектов диагностирования, что приведёт к снижению числа внезапных отказов и аварийности на 10-20%. Появление новых сервисов и приложений позволят прогнозировать затраты и перспективные показатели загрузки транспортных линий. А также создать обратную связь в системах дистанционного управления объектами транспорта, в том числе перспективными», - сообщил Александр Смердин.
Предлагаемые устройства должны быть пригодны для применения на действующих и перспективных участках, в том числе расположенных в сложных климатических условиях и в малолюдных районах, пишет пресс-служба университета.
21.10.2021
