Нечеткие множества в системе поддержки принятия решений информационных систем локомотивного комплекса

9. Хоменко, А. П. Квазиэлементы в механических колебательных системах. Особенности систем при исключении переменных динамического состояния [Текст] / А. П. Хоменко, С. В. Елисеев // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование / Иркутский гос. ун-т путей сообщения. - Иркутск, 2013. - № 2 (38). - С. 8 - 17.

References

1. Eliseev S. V., Reznik Yu. N., Khomenko A. P. Mehatronnye podhody v dinamike me-hanicheskih koleba-tel'nyh sistem (Mechatronic approaches in the dynamics of mechanical vibrations-enforcement systems). Novosibirsk: Nauka, 2011, 384 p.

2. Eliseev S. V., Khomenko A. P. Dinamicheskoe gashenie kolebanii. Koncepcija obratnoi svjаzi i struk-turnye metody matematicheskogo modelirovanijа (Dynamic vibration damping. The concept of feedback and structural methods of mathematical modeling). Novosibirsk: Nauka, 2014, 357 p.

3. Khomenko A. P., Eliseev S. V., Artyunin A. I., Parshuta E. A., Kaimov E. V. Mehanizmy v uprugih kole-batel'nyh sistemah: osobennosti ucheta dinamicheskih svoistv, zadachi vibracionnoi zashity mashin, priborov i oborudovanijа (Mechanisms in elastic-Cola vibrational systems: the features of the account of the dynamic properties, the problem of the vibration protection of machines, instruments and equipment). Irkutsk, 2013, 187 p.

4. Lavrov V. V. Sovershenstvovanie pnevmaticheskih rychazhno-sharnirnyh sistem zheleznodorozhnogo transporta (Perfection pneumatic lever-hinge rail systems). Ph. D. thesis, Orel, 2006, 20 p.

5. Ivanov B.G. Razrabotka metodov rascheta dinamiki i prochnosti agregatov transportnoi tehniki s ry-chazhno-sharnirnymi svjаzjаmi (Development of methods for calculating the dynamics and strength of units of transport equipment with lever-hinge connections). Ph. D. thesis, Samara, 2007, 48 p.

6. Kreynin P. G. Spravochnik po mehanizmam (Manual mechanisms). Moscow: Mechanical engineering, 1986, 512 p.

7. Eliseev S.V., Artyunin A.I. Dynamic properties of oscillating systems. Connectivity movements [Dinamicheskie svoistva kolebatel'nyh sistem. Svjаznost' dvizhenii]. Informacionnye i ma-tematicheskie tehnologii v nauke i upravlenii (Information Technology and Mathematical Sciences and Management). - Irkutsk, 2014, pp. 89 - 99.

8. Khomenko A. P., Eliseev S. V. capabilities equivalent representations of mechanical systems with angular oscillations of solids [Vozmozhnosti yеkvivalentnyh predstavlenii mehanicheskih sistem s uglovymi kolebanijаmi tverdyh tel]. Sovremennye tehnologii. Sistemnyi analiz. Modeliro-vanie - Modern technologies. System analysis. Simulation, 2014, no 2 (42), pp. 8 - 15.

9. Khomenko A. P. Eliseev S. V. Quasielementy in mechanical vibrating systems. Features of systems to the exclusion of the dynamic state variables [Kvaziyеlementy v mehanicheskih kolebatel'nyh sistemah. Osobennosti sistem pri isklyuchenii peremennyh dinamicheskogo sostojаnijа]. Sovremennye tehnologii. Sistemnyi analiz. Modelirovanie - Modern technologies. System analysis. Simulation, 2013, no 2 (38), pp. 8 - 17.

УДК 629.471

И. И. Лакин

НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА В СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ЛОКОМОТИВНОГО КОМПЛЕКСА

В статье предлагается использовать теорию нечетких множеств в системе поддержки принятия решений (СППР) информационно-управляющих систем локомотивного комплекса. Для этого предлагается метод

24 ИЗВЕСТИЯ Транссиба ^^ № 3(23) 2015

= _

перевода лингвистических утверждений на язык математической логики. Предлагаемый метод внедряется по принципу «встроенное качество» в единой информационно-управляющей системе мониторинга технического состояния и режимов эксплуатации локомотивов сервисной компании ООО «ТМХ-Сервис» и управляющей компании ООО «Локомотивные технологии».

В современных информационных системах локомотивного комплекса (АСУТ, ЦОММ, АС ПУЛ и др.) [1] управляющие функции сводятся к логическому контролю правильности действий персонала депо. Система поддержки принятия решений сводится в основном к системе отчетов и справок с выделением информации цветом. Имеются интерактивные функции, связанные с рассылкой БМБ-сообщений, электронных писем и выводом сообщений на экран в случаях, если системой обнаружены события, требующие вмешательства соответствующих работников локомотивного комплекса. Актуальной задачей является разработка собственно системы поддержки принятия решений (СППР), которая бы выявляла эти опасные события, тенденции.

Методики СППР наиболее глубоко проработаны применительно к задачам риск-менеджмента и нашли свое отражение в ряде стандартов [2 - 4]. Риск определяется как сочетание вероятности нанесения ущерба и его тяжести. Основными рисками в локомотивном комплексе являются отказы локомотивов и нарушения (ошибочные действия) со стороны локомотивных бригад. Отказ (неисправность) локомотива или ошибки локомотивной бригады являются риском Я появления отказа перевозочного процесса. Риск Я е [0, 1] является совокупностью рисков Яг возникновения различных неисправностей локомотива и нарушений бригад, которые могут привести к отказу перевозочного процесса. Тяжесть отказа можно учесть через весовой коэффициент последствий отказа локомотива ш{.

Я = 1 - П

Опасные события г должны быть независимыми. Например, проезд запрещающего светофора и столкновение могут произойти одновременно. Число возможных опасных событий г можно определить эмпирически из анализа статистики отказов локомотивов или аналитически с использованием методики ГОСТ Р ИСО 31000-2010.

Риск Яг обусловлен рядом факторов влияния. Например, пробой изоляции ТЭД обусловлен перегревом ТЭД в эксплуатации, нарушением технологии пропитки обмоток, перенапряжением, старением изоляции и др.:

Яг = 1 - П

где Ягк - риск наступления отказа г из-за фактора к.

Не каждый инцидент (проявление фактора к) приводит к наступлению отказа г. Поэтому согласно БМЕА и стандартам ОАО «РЖД» по управлению рисками расчет индекса влияния производится по формуле:

Ягк = Кгк • Qik,

где Qik - вероятность опасного события (проявления фактора);

Кгк - коэффициент влияния фактора на риск опасного события Кгк е [0, 1].

Практическая реализация управления рисками сталкивается с рядом проблем. Например, при определении весового коэффициента тг е [0, 1]: на практике часто используют экспертную оценку (например, метод Дельфи [5]) с интуитивным отнесением влияния к предполагаемому диапазону на основании жизненного опыта (таблица 1). Таким образом, происходит отход от четкой математики к нечетким «интуитивным» понятиям. Результаты анализа также часто используют не в числовом виде, а как принадлежащие к одному из множеств (таблица 2). Таким образом, использование классических подходов статистических методов оценки рисков нуждается в дальнейшем развитии.

№ 3(23) ЛАИ Р ИЗВЕСТИЯ Транссиба 25

=2015

Таблица 1 - Нечеткие множества уровня ущерба mi

Значение mt Уровень ущерба

0 - 4 Несущественный: отказ третьей категории, повлекший за собой дополнительные расходы, но не нарушивший перевозочного процесса

5 - 19 Малый: отказ второй категории, несущественно повлиявший на перевозочный процесс

20 - 39 Ощутимый: отказ первой категории, ощутимо повлиявший на перевозочный процесс одного или нескольких поездов

40 - 59 Существенный: отказ первой категории, приведший к остановке движения на полигоне и (или) дорогостоящему ремонту

60 - 79 ЧП: согласно приказу Минтранса № 163

80 - 94 Авария: согласно приказу Минтранса № 163

95 - 100 Крушение: согласно приказу Минтранса № 163

Таблица 2 - Множества уровней риска

Значение R Уровень риска

0 - 4 Маловероятно

5 - 19 Неопасно

20 - 39 Возможно

40 - 59 Достаточно опасно

60 - 79 Опасно

80 - 94 Очень опасно

95 - 100 Неизбежно

Нечеткие множества.

Дополнением к статистическим и вероятностным методам управления рисками предлагается применение методов нечеткой логики (Fuzzy Sets), которые в последние десятилетия нашли широкое применение в промышленности [6 - 8]. Теория предложена американским математиком и логиком Лотфи Задэ, который разработал метод учета особенностей логических построений при использовании людьми понятий, не имеющих четких числовых границ. При этом получают не только правильный, но и более точный результат.

Рассмотрим пример. Из теории электрической тяги известно, что если полновесный поезд на руководящим подъеме будет следовать со скоростью ниже заданной, то возникнет риск выхода из строя тяговых электродвигателей (ТЭД). Причиной является перегрев изоляции: известно, что минимальная скорость на подъемах устанавливается именно для исключения риска перегрева ТЭД.

Приведенное логическое утверждение о риске перегрева ТЭД при низкой скорости является для инженеров очевидным. Но при попытке переложить это утверждение на язык компьютера возникают проблемы: что такое «полновесный» поезд? Если установленная масса поезда 6000 т, то 5999 т - это уже не полновесный поезд? И какую скорость следует считать «ниже заданной»? Если задана минимальная скорость 60 км/ч, то 59,9 км/ч уже приведет к отказу ТЭД? И как быть, если скорость была ниже заданной не на всем подъеме, а только на его часть? Например, из 100 % подъема только на 30 % подъема скорость была недопустимой, то каков риск отказа ТЭД? Выясняется, что утверждение о риске выхода из строя ТЭД не так просто формализовать. Аналогичные примеры типичны для управления: определение перепробега локомотива как +10% от норматива не позволит увидеть риск при перепробеге +9,9%. Также трудно четко определить такие понятия, как «старый локомотив», «ненадежный локомотив», «нарушение режима эксплуатации», «опасное боксование или юз», «низкая квалификация машиниста или обслуживающего персонала», «повышенный износ» и др.

Приведенные примеры сложности определения границ понятий являются широко распространенными во всех областях техники. Отметим, что проблема была известна в Древней Греции, где софисты задавались, например, вопросом: на каком удаленном зернышке куча зерен перестанет быть кучей? Выход из ситуации был предложен в 60-е гг. ХХ в. американским ученым Лотфи Заде [6], предложившим отказаться от четких границ множеств и утверждений по принципу «принадлежит - не принадлежит», а использовать нечеткие границы

26 ИЗВЕСТИЯ Транссиба № 3(23) 2015

—— = 1 V

множеств. В теории нечетких множеств (Fuzzy Sets) основным понятием является собственно нечеткое множество A, которое задается множеством входящих в него элементов х е X и функцией принадлежности дл(х) е [0, 1] этих элементов к множеству: A = {(х, ¿ил(х)) | х еX}.

Рассмотрим пример. Применительно к нечеткому множеству А «полновесный поезд» в приведенном выше примере множество весов поезда X будет иметь диапазон от 0 до 9 тыс. т: X = [0, 9000]. Масса поезда х > 6000 т будет иметь функцию принадлежности к полновесным поездам цл(у) = 1 (100%), масса поезда х < 4000 т (4000 < х < 6000) будет иметь функцию принадлежности ^л(у) = 0 (0%), масса поезда от 4000 до 6000 т будет иметь линейно изменяющуюся функцию принадлежности ^л(х), как показано на рисунке 1, а.

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000

а

10 20 30 40 50 60 б

Рисунок 1 - Примеры функций принадлежности к нечетким множествам: а - принадлежность поезда к тяжеловесным; б - принадлежность скорости к нарушению скоростного режима на руководящем подъеме; в - принадлежность к следованию на руководящем подъеме с нарушением скоростного режима

Нечеткое множество В «скорость ниже заданной» в приведенном выше примере будет иметь множество скоростей поезда У в диапазоне от 0 до 110 км/ч. Скорость у < 30 км/ч будет иметь функцию принадлежности ¡иВ(у) = 1 (100 %), скорость у > 60 км/ч будет иметь функцию принадлежности /лВ(у) = 0 (0 %), а скорость в диапазоне от 30 до 60 км/ч (30 <у < 60) будет иметь линейно изменяющуюся функцию принадлежности, как показано на рисунке 1, б:

В = {

Нечеткое множество С «проследование руководящего подъема со скоростью ниже заданной» будет иметь множество процента проследования 2 в диапазоне от 0 до 100 %. Процент z < 30 % будет иметь функцию принадлежности ¡ис(х) = 0 (0 %), процент z > 80 % будет иметь функцию принадлежности рл(х) = 1 (100 %), а процент в диапазоне от 30 до 80 % будет иметь линейно изменяющуюся функцию принадлежности, как показано на рисунке 1, в:

С = {(z, vc(z)) | Z € Z}.

№ 3(23) 2015

ИЗВЕСТИЯ Транссиба

в

Тогда логическое утверждение «если полновесный поезд (нечеткое множество A = {(х, рА(х)) | х € X}) проследует руководящий подъем (нечеткое множество С = {(z, pc(z)) | z € Z}) со скоростью ниже заданной (нечеткое множество B = {(у, рв(у)) | У € Y}) будет определять риск R отказа ТЭД по формуле:

в четкой логике: R = A and B and C , где возможны два значения: есть риск (R = истина, 1) и нет риска (R = ложь, 0);

в нечеткой логике: R = ¡иА(х) • рв(у) • Mc(z), где риск определяется в диапазоне от 0 до 1 (от 0 до 100 %).

В рассматриваемом примере при следовании поезда массой 2000 т со скоростью 90 км/ч по всему руководящему подъему риск R отказа ТЭД будет отсутствовать:

R = 0 • 0 • 0 = 0.

При следовании с поездом массой 6000 т со скоростью 20 км/ч весь руководящий подъем можно утверждать, что ТЭД обязательно выйдет из строя:

R = 1 • 1 • 1 = 1

При следовании с поездом массой 4000 т со скоростью 50 км/ч 50 % руководящего подъема можно утверждать, что риск R отказа ТЭД.

R = 0,5 • 0,2 • 0,4 = 0,04

Если за время наблюдения несколько раз нарушался режим следования по руководящему подъему (например, R1 = 0,04, R2 = 0,1, R3 = 0,3), то риск R выхода ТЭД из строя будет определяться по формуле:

R = 1 - П (1 - Ri) = 1 - (1 - 0,04)(1 - 0,1)(1 - 0,3) = 0,395 (39,5 %). (9) Если число двигателей на локомотиве N = 8, то общий риск

R8 = 1 -

Лингвистические утверждения согласно мировой практике являются обобщением жизненного опыта специалистов отрасли. Применительно к задаче управления надежностью локомотивов и рисками их отказов лингвистические утверждения будут иметь следующий вид: при запуске дизеля без прокачки масла при низкой температуре окружающей среды есть риск повышенного износа и выхода из строя механических частей дизеля;

при отключении дизеля при повышенной температуре воды и (или) масла есть риск возникновения течи;

при боксовании и больших токах есть риск кругового огня по коллектору; при многократном срабатывании защиты при больших токах есть риск пробоя изоляции ТЭД;

если при повышенной влажности не прогреть ТЭД, то есть риск пробоя изоляции. Таким образом, использование нечетких множеств позволяет преодолеть недостатки классических методов управления рисками и расширить возможности уже существующих информационных систем в части поддержки принятия решений за счет формализации использования лингвистических утверждений о возможных рисках. Определение функций принадлежности.

Для практической реализации описанной выше методики необходимо определить функции принадлежности (рл(х) • рв(у) • pc(z)). В рассмотренном примере обоснована только стопроцентная принадлежность (р = 1), когда точно поезд полновесный, скорость допустимая и весь подъем пройден в одном режиме. В литературе обычно описывается линейный переход от р = 1 к р = 0 и наоборот. При этом и выбор значения параметра, при котором достигается значение р = 0, тоже носит экспертный характер [7, 8]. Применительно к задачам управления рисками отказов локомотивов с использованием теории локомотивной тяги можно четко описать функцию переходов.

28 ИЗВЕСТИЯ Транссиба № 3(23) 2015

—— = 20I 5

Рассмотрим пример. Допустимая масса поезда определяется коммерческими соображениями. После установления необходимой массы поезда (в примере m = 6000 т) проводятся тяговые испытания, в процессе которых определяется минимально допустимая скорость Vm¡n на руководящем подъеме из условия отсутствия перегрева ТЭД. Возможна обратная задача, когда по минимальной скорости Vm¡n определяется допустимая масса поезда m. Тогда очевидно, что масса поезда, при которой функция принадлежности /ла = 0 будет соответствовать режиму тяги с длительным током, когда перегрева не происходит, или часовому току, если подъем преодолевается быстрее 60 мин. При постоянной скорости и одном значении уклона удельное сопротивление движению будет постоянно, таким образом, сила тяги будет пропорциональна массе поезда m. Fk = m. В свою очередь при последовательном возбуждении ТЭД и ненасыщенном режиме работы магнитной системы сила тяги пропорциональна квадрату тока Fk = I2. А выделяемое тепло пропорционально, в свою очередь, квадрату тока ДР = I2. Таким образом, в случае с массой поезда m = ДР функция принадлежности будет иметь линейный характер, как и показано на рисунке 1, а (масса, при которой /лА = 0 определяется из тяговых расчетов).

По-другому обстоит дело со скоростью V < Vm:m. Согласно скоростным характеристикам в первом приближении V = 1/1. Следовательно, ДР = 1/V . Таким образом, переходная кривая должна быть не прямой, а гиперболой.

Таким образом, функции принадлежности следует определять с использованием теории локомотивной тяги и с учетом местных условий полигона.

Многопараметрические нечеткие множества.

В рассмотренном выше примере лингвистических выражений применялись три нечетких множества - А, В, С, в каждом из которых использовался один параметр - соответственно X, У, Z. Это обычный способ использования теории нечетких множеств. Однако возможны нечеткие множества нескольких параметров. Например, множество Б «надежный локомотив» определяется несколькими параметрами: число отказов на 1 млн км N время простоя в депо на ТО, стоимость восстановления работоспособности Q и др. В этом случае простейшим вариантом может быть рассмотрение множества как совокупности подмножеств:

Б = {

В этом случае общую принадлежность локомотива ¡иБ(п, г, д) можно определять как:

Ми, г, д) = Ми) • МО • Мд).

Однако такой подход требует проверки на допустимость в каждом конкретном случае: неочевидно, что общая функция принадлежности может быть определена как произведение значений функции принадлежности каждого параметра. Исследования автора в этом направлении продолжаются.

Порядок использования нечетких множеств.

Предлагаемый метод поддержки принятия решений используется по принципу «встроенное качество», т. е. формулы и логические выражения записываются внутри программы: на этапе проектирования системы необходимо сформулировать логическое утверждение о наличии риска и определить функции принадлежности ^д(^) возможных значений к опасному множеству.

В сервисных локомотивных компаниях ООО «Локомотивные технологии» и ООО «ТМХ-Сервис» создается автоматизированная информационно-управляющая единая система мониторинга технического состояния и режимов эксплуатации локомотивов (ЕСМТ), в задачи которой входят две основные функции: «Управление инцидентами» и «Управление проблемами». Управление инцидентами предполагает фиксацию, устранение и разбор каждого инцидента с локомотивом: отказ, предотказное состояние, замечания машинистов, нарушения режимов эксплуатации и др. Управление проблемами предполагает анализ данных об инцидентах, поиск и устранение первопричин инцидентов. На этом этапе сле-

№ 3(23) ААИ Р ИЗВЕСТИЯ Транссиба 29

=2015

дует использовать предлагаемую методику расчета рисков. Для этого следует реализовать интерактивную функциональность периодического анализа данных с вычислением риска наступления опасного события R с использованием теории нечетких множеств.

На базе современных информационных систем локомотивного комплекса, используя логические построения (лингвистические утверждения), теорию нечетких множеств и математический аппарат теорий статистики и надежности, можно построить автоматизированную систему управления рисками отказов локомотивов.

Список литературы

1. Лакин, И. К. Автоматизированная система управления локомотивным хозяйством [Текст] / И. К. Лакин / Отраслевой центр внедрения новой техники и технологий. - М., 2002. - 516 с.

2. Гапанович, В. А. Эксплуатация и техническое обслуживание подвижного состава [Текст] / В. А. Гапанович, В. И. Киселев, И. К. Лакин. - М.: Ирис-групп, 2012. - 576 с.

3. Лакин, И. К. Применение статистических методов при диагностировании тепловозови [Текст] / И. К. Лакин, А. А. Аболмасов, В. А. Мельников // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. - Омск, 2015. - № 1. - С. 20 - 29.

4. Липа, К. В. Мониторинг технического состояния и режимов эксплуатации локомотивов. Теория и практика [Текст] / К. В. Липа, А. А. Белинский и др. / ООО «Локомотивные Технологии». - М., 2015. - 212 с.

5. Метод Дельфи. Википедия. http://ru.wikipedia.org/wiki

6. Задэ Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений [Текст] / Л. Задэ. - М.: Мир, 1976. - 166 с.

7. Тэрано Т. Прикладные нечеткие системы [Текст] / Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 184 с.

8. Тартаковский, Э. Д. Формализация экспертных оценок при аттестации локомотиворе-монтных производств [Текст] / Э. Д. Тартаковский, В. Г. Пузырь, Ю. Н. Дацун / Материалы первой междунар. науч.-практ. конф. «Перспективы развития сервисного обслуживания локомотивов» / ООО «ТМХ-Сервис». - М., 2014. - С. 286 - 291.

References

1. Lakin I. K. Лvtomatizirovannaia sistema upravleniia lokomotivnym khoziaistvom (The automated control system of a locomotive economy). Moscow: JCV, 2002, 516 p.

2. Gapanovich V. A., Kiselev V. I., Lakin I. K. Ekspluatatsiia i tekhnicheskoe obsluzhivanie podvizhnogo sostava (Operation and maintenance of rolling stock). Moscow: «Iris group», 2012, 576 p.

3. Lakin I. K., Abolmasov A. A., Melnikov V. A. Application of statistical methods in the diagnosis of diesel [Primenenie statisticheskikh metodov pri diagnostirovanii teplovozov]. Izvestiia Transsiba - The Trans-Siberian Bulletin, 2015, no. 1, pp. 20 - 29.

4. Lipa K. V. Monitoring tekhnicheskogo sostoianiia i rezhimov ekspluatatsii lokomoti-vov. Te-oriia i praktika (Monitoring the technical condition and operation modes Lokomotiv Islands. Theory and practice). Moscow: OOO «Lokomotiv-TECHNOLOGIES», 2015, 212 p.

5. Delphi Method. Wikipedia. http://ru.wikipedia.org/wiki/

6. Zade L. Poniatie lingvisticheskoi peremennoi i ego primenenie k priniatiiu pribli-zhennykh reshenii (Concept of linguistic variable and its application to decision-conjugated approximate solutions). Moscow: Mir, 1976, 166 p.

7. Terano T., Asai K., Sugeno M. Prikladnye nechetkie sistemy (Applied fuzzy system). Moscow: Mir, 1993, 184 p.

8. Tartakovsky E. D., Bubble V. G., Datsun Y. N Formalization of expert assessments for certification lokomotivore-montnyh production [Formalizatsiia ekspertnykh otsenok pri attestatsii lokomotivore-montnykh proizvodstv]. Materialy pervoi mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii «Perspektivy razvitiia servis-nogo obsluzhivaniia lokomotivov» (Proceedings of the

30 ИЗВЕСТИЯ Транссиба № 3(23) 2015

= _

first international scientific conference «Prospects of development tion service maintenance of locomotives»). Moscow: «TMH-Service», 2014, p. 286 - 291.

УДК 629.4.027

В. А. Нехаев, В. А. Николаев, М. Х. Минжасаров

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕРТИКАЛЬНОЙ ДИНАМИКИ ЭЛЕКТРОВОЗОВ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ

В статье на основе анализа конструкции экипажной части электровозов новых поколении построены расчетные схемы и сформированы их математические модели вертикальной динамики. С использованием уже известных методик упрощения математических моделей выведена математическая модель вертикальной динамики условного «одноосного» электровоза нового поколения и проведены расчеты динамических и тяговых качеств железнодорожного экипажа с параметрами пассажирского электровоза ЭП2К.

Базовые и перспективные требования к железнодорожной технике, необходимой для перевооружения и модернизации железнодорожной транспортной системы, изложены в принятой ОАО «РЖД» «Программе инновационного развития», в которой определены пути и этапы повышения качества подвижного состава и сложных технических систем. Компанией разработаны и переданы заводам промышленности технические требования ко всем видам подвижного состава нового поколения [1].

Если ранее к нему предъявлялись требования безусловного обеспечения безопасности движения и надежности, то сегодня главными составляющими при формировании технических требований является снижение издержек при эксплуатации подвижного состава, в том числе за счет снижения стоимости жизненного цикла. В результате уже сегодня российские локомоти-востроительные заводы полностью перешли на выпуск локомотивов переходного периода как в пассажирском, Рисунок 1 - Установка буксового так и в грузовом движении (2ЭС6 — «Синара», 2ЭС10 — гидродемпфера электровоза ЭП2К «Гранит», 2ЭС4К - «Дончак», 2ЭС7, 2ЭС5К - «Ермак», и др.). В указанных локомотивах применяется новое рессорное подвешивание, основное конструктивное отличие которого от старых конструкций заключается в отсутствии в буксовой ступени рессорного подвешивания листовых рессор, функции которых выполняет гаситель вязкого трения (рисунок 1), установленный параллельно несущим упругим элементам и подвешенный резиновым амортизатором. В кузовной ступени подвешивания взамен люлечного подвешивания применены винтовые пружины ^1ехюоП) (рисунок 2, а), которые предназначены как для восприятия вертикальных нагрузок, так и для создания возвращающих моментов при поперечном и угловом перемещениях тележки относительно кузова, в прямом и в кривом участках пути.

Отказ в конструкции обрессоривания от листовых рессор и применение в качестве дис-сипативных элементов гидродемпферов, установленных параллельно винтовым пружинам, обусловил возникновение ряда проблем, связанных в первую очередь с низкой надежностью гидродемпферов буксовой ступени. Для решения этой технической задачи необходимо сформировать адекватную математическую модель вертикальной динамики электровоза и на его основе рассчитать необходимые параметры.

№3(253) ИЗВЕСТИЯ Транссиба 31