СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРА КОЛЕСА НАБЛЮДАЕМОГО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА И БЛОК ОЦЕНКИ
METHOD FOR DETERMINING WHEEL PARAMETER OF AN OBSERVED RAIL VEHICLE AND AN EVALUATION UNIT

Изобретение относится к способу определения параметра колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
Параметры колеса, такие как диаметр, толщина реборды колеса и высота реборды колеса, меняются со временем из-за истирания. Эти изменения влияют на динамическую характеристику железнодорожного транспортного средства и даже могут влиять на безопасность железнодорожного транспортного средства. Поэтому параметры колеса регулярно измеряются. Если толщина реборды колеса и/или высота реборды колеса достигают некоторого критического значения, колесо необходимо перепрофилировать. Более того, из-за истирания и из-за перепрофилирования диаметр колеса со временем уменьшается. Если диаметр колеса достигает некоторого критического значения, его необходимо заменить.
Регулярные измерения колес занимают много времени и, следовательно, являются дорогостоящими. Однако они необходимы для того, чтобы найти оптимальный момент времени для перепрофилирования или замены колеса.
Одна задача изобретения состоит в том, чтобы выполнить усовершенствованный способ определения параметра колеса железнодорожного транспортного средства, в частности, в котором можно сократить количество измерений колеса.
Эта задача решена с помощью способа по п.1. В способе определения параметра колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства, согласно изобретению, в блок оценки подаются связанные с движением диагностические данные по меньшей мере одного контрольного железнодорожного транспортного средства, причем диагностические данные содержат связанные с движением свойства, от которых зависит параметр колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Согласно изобретению в блок оценки подаются данные измерения колеса по меньшей мере одного контрольного железнодорожного транспортного средства, причем данные измерения колеса содержат измеренные значения параметра колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Кроме того, согласно изобретению зависимость между связанными с движением диагностическими данными и данными измерений колеса определяется на основе алгоритма контролируемого обучения посредством блока оценки. Более того, в блок оценки подаются связанные с движением диагностические данные наблюдаемого железнодорожного транспортного средства, причем диагностические данные содержат связанные с движением свойства, от которых зависит параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства определяется блоком оценки с использованием определенной функции и диагностических данных наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
По меньшей мере одно контрольное железнодорожное транспортное средство может быть наблюдаемым железнодорожным транспортным средством и/или по меньшей мере одним другим железнодорожным транспортным средством. В предпочтительном варианте осуществления изобретения в блок оценки подаются связанные с движением диагностические данные нескольких контрольных железнодорожных транспортных средств и с данными измерения колеса этих нескольких железнодорожных транспортных средств.
Настоящее изобретение основано на идее использования связанных с движением диагностических данных железнодорожного транспортного средства, которые содержат связанные с движением свойства, для определения параметра колеса. Более того, настоящее изобретение основано на обнаружении того факта, что связанные с движением свойства железнодорожного транспортного средства могут непосредственно влиять на износ колеса, а также на истирание колеса. Следовательно, связанные с движением диагностические данные могут непосредственно влиять на параметр колеса.
Преимущественно количество измерений колеса можно сократить путем определения параметра колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства на основе (связанных с движением) диагностических данных наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
Более того, параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства можно определить на основе (в частности, прошлых) данных измерения колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Дополнительно или альтернативно, параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства можно определить на основе известного исходного/первоначального состояния колеса.
Предпочтительно параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства определяется теоретически блоком оценки. Более того, блок оценки позволяет прогнозировать параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Определяемый параметр может отличаться от реального параметра, который можно измерить. Определяемый параметр может быть текущим и/или предполагаемым/будущим параметром.
Кроме того, настоящее изобретение основано на идее использования алгоритма контролируемого обучения для определения зависимости между связанными с движением диагностическими данными и данными измерений колеса. Следовательно, в алгоритме контролируемого обучения диагностические данные могут использоваться в качестве входных данных.
Функция, которая определяется посредством алгоритма контролируемого обучения, может быть неизвлекаемой. В частности, функция может быть изучена посредством алгоритма контролируемого обучения.
Диагностические данные могут содержать несколько точек данных (также наборов данных). Каждая из точек данных может содержать по меньшей мере одно связанное с движением свойство, в частности, несколько связанных с движением свойств. Более того, предпочтительно, чтобы каждая из точек данных содержала отметку времени.
Связанное с движением свойство может содержать сигнал датчика, в частности, содержать значение датчика и идентификатор датчика. Кроме того, связанное с движением свойство может содержать код ошибки. Следовательно, каждая точка данных (также набор данных) может быть многомерной точкой данных, в частности, вектором.
Более того, алгоритм контролируемого обучения может использовать данные измерения колеса контрольного железнодорожного транспортного средства в качестве целевых значений. Целевые значения могут быть числами, векторами или тому подобным.
Целевое значение в понимании изобретения может быть желаемым выходным значением, в частности, алгоритма контролируемого обучения. Алгоритм контролируемого обучения позволяет определить функцию посредством целевого значения.
Можно определить прогрессию параметра. В частности, прогрессия может зависеть от времени, пробега и/или другого параметра. Прогрессия может продолжаться до настоящего времени. Более того, прогрессия может продолжаться до тех пор, пока определяемый параметр не достигнет заданного критического значения. Преимущественно определяется точка, в которой параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства достигает заданного критического значения, а также порога. Точка может быть моментом времени, пробегом или тому подобным. Точку, в которой параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства достигает заданного критического значения, можно определить посредством прогрессии.
Таким образом, можно спрогнозировать, когда параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства достигнет заданного критического значения. В частности, можно спрогнозировать момент времени, в котором соответствующий параметр колеса достигает заданного критического значения. Более того, можно спрогнозировать пробег, в котором соответствующий параметр колеса достигает заданного критического значения.
Более того, с помощью способа можно спрогнозировать, когда/в какой момент времени разность диаметров колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства и другого колеса на той же самой оси колесной пары наблюдаемого железнодорожного транспортного средства достигнет заданного критического значения.
Предпочтительно, когда параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства достигает заданного критического значения, колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства должно быть перепрофилировано или заменено. Кроме того, предпочтительно, чтобы колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства было перепрофилировано или заменено в том случае, если отличие по диаметру от другого колеса на одной и той же оси колесной пары достигает заданного критического значения.
С помощью способа можно спрогнозировать момент времени/пробег, когда колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства должно быть перепрофилировано или заменено. Преимущественно колесо перепрофилируется и/или заменяется в спрогнозированный момент времени/при спрогнозированном пробеге. В этом отношении изобретение относится к способу функционирования и/или ремонта железнодорожного транспортного средства, в котором выполняется вышеупомянутый способ (определения износа колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства) или вариант его осуществления. Когда параметр колеса достигает заданного критического значения, колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства может быть перепрофилировано и/или заменено.
Предпочтительно определяемый параметр зависит от связанных с движением свойств. Более того, определяемый параметр может зависеть от износа колеса, а также от истирания колеса.
Преимущественно определяемым параметром является диаметр. Более того, предпочтительно определяемым параметром является высота реборды колеса, а также высота гребня колеса. Кроме того, преимущественно определяемым параметром является толщина реборды колеса, а также толщина гребня колеса.
Кроме того, предпочтительно, чтобы данные измерения колеса содержали измеренные значения диаметра, измеренные значения высоты реборды колеса и/или измеренные значения толщины реборды колеса, в частности, (измеряемого) колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Более того, данные измерения колеса могут содержать время соответствующего измерения.
Кроме того, предпочтительно, чтобы данные измерения колеса содержали измеренные значения этого параметра, который предпочтительно относится к тому же типу, что и определенный параметр. Следовательно, предпочтительно, чтобы параметр колеса контрольного железнодорожного транспортного средства был того же типа, что и определенный параметр.
Более того, данные измерения колеса могут содержать исходное/начальное состояние колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. В частности, данные измерения колеса могут содержать исходное/начальное значение параметра.
Преимущественно диагностические данные железнодорожных транспортных средств являются доступными в течение заданного периода времени, в частности, в течение более 1 года, предпочтительно в течение двух лет.
Целесообразно, чтобы колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства было частью вагона наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
Если в блок оценки подаются связанные с движением диагностические данные нескольких контрольных железнодорожных транспортных средств и данные измерения колеса этих нескольких железнодорожных транспортных средств, предпочтительно диагностические данные нескольких контрольных железнодорожных транспортных средств сортируются по категориям. В частности, диагностические данные нескольких контрольных железнодорожных транспортных средств можно сортировать по категориям: по типу железнодорожного транспортного средства, в частности, по конфигурации соответствующего железнодорожного транспортного средства. Более того, диагностические данные нескольких железнодорожных транспортных средств можно сортировать по категориям: по типу вагона соответствующего железнодорожного транспортного средства, в частности, по весу вагонов соответствующего железнодорожного транспортного средства. Кроме того, диагностические данные нескольких железнодорожных транспортных средств сортируются по категориям: по типу материала колеса соответствующего железнодорожного транспортного средства. Более того, диагностические данные нескольких железнодорожных транспортных средств сортируются по категориям в соответствии с типом тормозной системы соответствующего железнодорожного транспортного средства.
Это предпочтительно, чтобы функция определялась в зависимости от диагностических данных этих контрольных железнодорожных транспортных средств, которые относятся к той же категории, что и наблюдаемое железнодорожное транспортное средство.
Более того, диагностические данные этих контрольных железнодорожных транспортных средств, которые относятся к той же категории, что и наблюдаемое железнодорожное транспортное средство, могут превышать диагностические данные других контрольных железнодорожных транспортных средств. Таким образом, при определении функции можно учитывать весовой коэффициент соответствующих диагностических данных.
Преимущественно связанные с движением свойства содержат сигналы пробега. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию относительно пробега соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени. В частности, диагностические данные могут содержать временную прогрессию пробега соответствующего железнодорожного транспортного средства. Сигналы пробега могут быть получены с помощью одометра и/или тахометра. Кроме того, сигналы пробега могут быть определены на основе сигнала местоположения.
Кроме того, предпочтительно, чтобы связанные с движением свойства содержали сигналы скорости. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию относительно скорости соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени. В частности, диагностические данные могут содержать временную прогрессию скорости соответствующего железнодорожного транспортного средства. Сигналы скорости можно выработать посредством тахометра соответствующего железнодорожного транспортного средства. Кроме того, сигнал скорости можно определить на основе сигнала местоположения.
Более того, предпочтительно, чтобы связанные с движением свойства содержали сигналы торможения. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию относительно торможения соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени. Любой из сигналов торможения может содержать продолжительность торможения и то, как долго применяются тормоза соответствующего железнодорожного транспортного средства. Кроме того, любой из сигналов торможения может содержать идентификатор тормоза, который точно определяет применяемый тип тормозов. Более того, любой из сигналов торможения может содержать мощность торможения/давление, которая/которое прикладывается к тормозам.
Предпочтительно, чтобы связанные с движением свойства содержали сигналы пробуксовки. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию относительно скольжения соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени. Любой из сигналов пробуксовки может содержать информацию о продолжительности пробуксовки, то есть о том, как долго происходит скольжение соответствующего железнодорожного транспортного средства.
В предпочтительном варианте осуществления изобретения связанные с движением свойства содержат сигналы местоположения. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию относительно местоположения соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени, в частности, временную прогрессию местоположения соответствующего железнодорожного транспортного средства. Сигналы местоположения можно определить посредством глобальной навигационной спутниковой системы (GNNS), в частности, посредством системы глобального позиционирования (GPS).
Следовательно, сигналы местоположения могут быть сигналами GPS. Кроме того, сигналы местоположения можно определить посредством балис.
Путь, пройденный соответствующими железнодорожными транспортными средствами, можно восстановить на основе сигналов местоположения соответствующего железнодорожного транспортного средства. На основе восстановленного пути можно определить информацию относительно пройденного пути. Информация относительно пройденного пути может представлять собой пройденные криволинейные участки и при необходимости их крутизну и/или пройденные подъемы и/или спуски.
В предпочтительном варианте осуществления изобретения информация относительно пройденного пути изучается посредством алгоритма контролируемого обучения.
Предпочтительно, чтобы связанные с движением свойства содержали сигналы антипробуксовки. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию, касающуюся влияния на антипробуксовочную систему соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени. Любой из сигналов антипробуксовки может содержать продолжительность антипробуксовки, сколько времени входит в зацепление антипробуксовочная система соответствующего железнодорожного транспортного средства. Сигналы антипробуксовки можно определить посредством антипробуксовочной системы соответствующего железнодорожного транспортного средства.
Более того, связанные с движением свойства могут содержать сигналы крутящего момента по меньшей мере одного двигателя соответствующего железнодорожного транспортного средства. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию относительно крутящего момента по меньшей мере одного двигателя соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени. Более того, диагностические данные могут содержать информацию относительно различий по крутящему моменту между различными двигателями соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени.
Кроме того, связанные с движением свойства могут содержать вес вагонов соответствующего железнодорожного транспортного средства. Более того, связанные с движением свойства могут содержать конфигурацию соответствующего железнодорожного транспортного средства. Конфигурация может содержать количество вагонов и/или количество локомотивов соответствующего железнодорожного транспортного средства, соответственно. Кроме того, конфигурация может содержать последовательность вагонов и/или локомотивов соответствующего железнодорожного транспортного средства.
Кроме того, связанные с движением свойства могут содержать сигналы температуры осей колесных пар, в частности, если они выходят за пределы заданного диапазона. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию относительно температур осей колесных пар соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени. В частности, если температура осей колесных пар выходит за пределы заданного диапазона, например, во время торможения, она может влиять на износ колеса и/или параметр колеса.
Более того, связанные с движением свойства могут содержать сигналы температуры наружного воздуха и/или сигналы влажности наружного воздуха, в частности, если они выходят за пределы заданного диапазона. Таким образом, диагностические данные могут содержать информацию относительно температуры наружного воздуха и/или влажности наружного воздуха соответствующего железнодорожного транспортного средства в разные моменты времени. Температура наружного воздуха и/или влажность наружного воздуха могут представлять собой температуру/влажность наружного воздуха.
Диагностические данные наблюдаемого железнодорожного транспортного средства могут содержать связанные с движением свойства одного и того же типа в качестве диагностических данных контрольного железнодорожного транспортного средства.
Если в блок оценки подаются связанные с движением диагностические данные нескольких контрольных железнодорожных транспортных средств и данные измерения колеса этих нескольких железнодорожных транспортных средств, то предпочтительно проверяют полноту и достоверность диагностических данных нескольких контрольных железнодорожных транспортных средств. Предпочтительно функция определяется в зависимости от диагностических данных об одном или более этих контрольных железнодорожных транспортных средствах, чьи диагностические данные являются полными и достоверными.
Данные измерения колеса могут содержать измеренные значения по меньшей мере одного параметра колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Предпочтительно данные измерения колеса содержат измеренные значения диаметра, в частности, измеренного колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Более того, преимущественно данные измерения колеса содержат измеренные значения высоты реборды колеса, в частности, измеренного колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Кроме того, данные измерения колеса могут содержать измеренные значения толщины реборды колеса, в частности, измеренного колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Предпочтительно данные измерения колеса содержат измеренные значения всех трех параметров ранее вышеупомянутых колес, в частности, измеренные значения диаметра, высоты реборды колеса и толщины реборды колеса.
Параметр измеренного колеса может быть параметром по меньшей мере одного измеренного колеса, в частности, всех измеренных колес, контрольного железнодорожного транспортного средства. Более того, данные измерения колеса могут содержать время соответствующего измерения (колеса).
Предпочтительно, чтобы измеряемое колесо (контрольного железнодорожного транспортного средства) было того же типа, что и колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Следовательно, измеряемое колесо может быть изготовлено из того же материала колеса, что и колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Более того, измеряемое колесо может быть установлено на той же стороне железнодорожного транспортного средства (слева/справа относительно направления движения), что и колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Кроме того, измеряемое колесо может быть установлено в том же типе вагона (в немоторном вагоне (хвостовое колесо)/в локомотиве (ведущее колесо)), что и колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Более того, измеряемое колесо может быть колесом железнодорожного транспортного средства того же типа, в частности, с тормозной системой того же типа и/или с конфигурацией того же типа, что и наблюдаемое железнодорожное транспортное средство.
Предпочтительно определяемая функция может быть зависимостью между связанными с движением диагностическими данными и измеренными значениями по меньшей мере одного параметра колеса этих измеряемых колес (контрольного железнодорожного транспортного средства), которые целесообразно должны быть того же типа, что и колесо наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
Посредством способа несколько параметров колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства можно определить/контролировать аналогичным образом. В частности, несколько параметров, подлежащих определению, могут представлять собой несколько из вышеупомянутых определяемых параметров. Например, несколько параметров, подлежащих определению, могут представлять собой по меньшей мере два из следующих параметров, в частности, все три из следующих параметров: диаметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства, высота реборды колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства, толщина реборды колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
Для определения функции используется алгоритм контролируемого обучения. Алгоритм контролируемого обучения может содержать несколько циклов аппроксимации. Функция, определенная с помощью более позднего цикла аппроксимации, может быть более точной, чем функция, определенная в предыдущем цикле. Чтобы оптимизировать аппроксимацию (и, следовательно, функцию), можно выполнить обратное распространение ошибки (используя метод обратного распространения ошибки).
Более того, для алгоритма контролируемого обучения, предоставленные данные могут быть разделены на несколько частей данных, в частности, на данные обучения, данные подтверждения правильности и данные испытаний. Следовательно, в блок оценки могут подаваться данные обучения, данные подтверждения правильности и данные испытаний, в частности, каждые из которых имеют одну и ту же форму.
Предпочтительно алгоритм контролируемого обучения использует рекуррентную нейронную сеть (RNN). RNN может быть сетью долгой краткосрочной памяти (LSTM). RNN может быть модифицирована под решаемую задачу.
Для создания RNN целесообразно, чтобы архитектура RNN была адаптирована к диагностическим данным и/или к решаемой задаче. В частности, архитектура RNN может содержать множество нейронов, множество уровней и/или соединение нейронов.
Как упомянуто выше, диагностические данные могут содержать точки данных. Кроме того, как упомянуто выше, каждая из точек данных может содержать отметку времени. Отметка времени может содержать абсолютное время. Кроме того, отметка времени может содержать относительное время. Например, отметка времени может содержать разность по времени с вышеупомянутой точкой данных. Более того, можно вычислить разность по времени точки данных с вышеупомянутой точкой данных.
Отметки времени точек данных и/или разности по времени могут быть частью входных данных, которые подаются в алгоритм контролируемого обучения. Характер истирания может изменяться со временем, что целесообразно рассматривать с учетом отметки времени и/или разности во времени.
В предпочтительном варианте осуществления изобретения точки данных от одного измерения колеса до следующего измерения колеса сгруппированы в одну группу посредством их отметок времени. Более того, измеренное значение параметра колеса, которое было измерено при последнем измерении колеса, можно использовать в качестве целевого значения для алгоритма контролируемого обучения, в частности, для вышеупомянутой группы точек данных.
Преимущественно точки данных могут быть сгруппированы в несколько групп. Каждая группа может содержать точки данных от одного измерения колеса до следующего измерения колеса, соответственно. Например, первая группа может содержать точку данных до первого измерения колеса. Кроме того, например, вторая группа может содержать точку данных от первого измерения колеса до второго измерения колеса.
Алгоритм контролируемого обучения может представлять собой рекуррентную нейронную сеть, в которой может быть определено максимальное количество точек данных на группу. Если количество точек данных в любой группе меньше определенного максимального числа, соответствующая группа может быть заполнена нулями до тех пор, пока не будет достигнуто максимальное количество точек данных.
Например, группируя точки данных в группы, в частности, посредством их отметки времени, можно создать несколько матриц. Каждая из матриц может содержать точки данных одной группы. Можно определить максимальный размер матриц (как максимальное количество точек данных на группу). Кроме того, если размер любой из матриц меньше максимального размера, соответствующая матрица может быть заполнена нулями, пока не будет достигнут максимальный размер.
Данные измерения колеса могут использоваться в качестве целевых значений для групп. Например, измеренное значение параметра, которое было измерено в первом измерении колеса, может использоваться в качестве целевого значения для первой группы и т.д.
Согласно предпочтительному варианту осуществления изобретения диагностические данные разбиваются на сегменты с заданным количеством точек данных. Точки данных в любом сегменте могут быть последовательными. Более того, последовательными могут быть сегменты. Кроме того, RNN можно модифицировать с тем, чтобы интерполированные данные измерения колеса можно было использовать в качестве целевых значений. Интерполированные данные измерения колеса могут представлять собой интерполированные значения измеренного параметра колеса.
Например, заданное количество последовательных точек данных может образовывать матрицу. Следовательно, диагностические данные могут быть разбиты на (особенно последовательные) матрицы с заданным количеством (особенно последовательных) точек данных. Разность по времени между первой точкой данных и последней точкой данных матрицы, в частности, между отметкой времени первой точки данных и отметкой времени последней точки данных матрицы, может быть меньше, чем разность по времени между двумя измерениями колеса. Интерполированные данные от измерений колеса можно использовать в качестве целевых значений. Каждое из целевых значений может быть целевым значением в каждый момент времени, которое равно отметке времени последней точки данных соответствующего сегмента. Следовательно, каждое из целевых значений может быть целевым значением в каждый момент времени, которое может быть равно отметке времени последней точки данных соответствующей матрицы.
В первом цикле аппроксимации интерполяцию можно выполнить с помощью любой функции. Полученную в результате функцию можно использовать для интерполяции в следующем цикле аппроксимации.
Более того, первую аппроксимацию можно выполнить только с использованием данных измерения колеса в качестве целевых значений. Следующие аппроксимации можно выполнить с использованием интерполированных данных измерения колеса в качестве целевых значений, при этом полученную в результате функцию первой аппроксимации можно использовать для интерполяции.
Изобретение и/или описанные варианты его осуществления могут быть реализованы по меньшей мере частично или полностью в программном обеспечении и/или в аппаратных средствах, причем в последних, например, посредством специальной электрической схемы.
Кроме того, изобретение и/или описанные его варианты осуществления могут быть реализованы по меньшей мере частично или полностью посредством машиночитаемого носителя, имеющего компьютерную программу, которая при исполнении на компьютере выполняет способ согласно изобретению и/или согласно вариантам его осуществления.
Кроме того, изобретение относится к блоку оценки для определения параметра колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Согласно изобретению блок оценки выполнен с возможностью выполнения этапов, описанных выше.
Следовательно, блок оценки выполнен с возможностью ввода в него связанных с движением диагностических данных по меньшей мере одного контрольного железнодорожного транспортного средства, причем диагностические данные содержат связанные с движением свойства, от которых зависит параметр колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Более того, блок оценки выполнен с возможностью подачи данных измерения колеса по меньшей мере одного контрольного железнодорожного транспортного средства, причем данные измерения колеса содержат измеренные значения параметра колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Кроме того, согласно изобретению блок оценки выполнен с возможностью определения зависимости между связанными с движением диагностическими данными и данными измерений колеса на основе алгоритма контролируемого обучения. Более того, блок оценки выполнен с возможностью подачи связанных с движением диагностических данных наблюдаемого железнодорожного транспортного средства, причем диагностические данные содержат связанные с движением свойства, от которых зависит параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Кроме того, блок оценки выполнен с возможностью определения параметра колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства с использованием определенной функции и диагностических данных наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
Признаки, которые упоминаются в связи со способом, могут также относиться к блоку оценки.
Даже в том случае, если термины используются в единственном числе или в конкретной числовой форме, объем изобретения не должен быть ограничен единственным числом или конкретной числовой формой.
Приведенное выше описание предпочтительных вариантов осуществления изобретения содержит многочисленные признаки, которые частично объединены друг с другом в зависимых пунктах формулы изобретения. Целесообразно, чтобы эти признаки можно было также рассматривать по отдельности и объединить друг с другом в другие подходящие комбинации. Более конкретно, эти признаки могут быть объединены с блоком обработки и способом согласно соответствующему независимому пункту формулы изобретения по отдельности, а также в любой подходящей комбинации. Кроме того, признаки способа, сформулированные как признаки устройства, могут рассматриваться как признаки блока обработки, и, соответственно, признаки блока обработки, сформулированные как признаки процесса, могут рассматриваться как признаки способа.
Вышеописанные характеристики, признаки и преимущества изобретения и способ их достижения могут быть более понятны в связи с последующим описанием примерных вариантов осуществления, которые будут объяснены со ссылкой на чертежи. Примерные варианты осуществления предназначены для иллюстрации изобретения, но не должны ограничивать объем изобретения как приведенными в нем комбинациями признаков, так и функциональными признаками. Кроме того, подходящие признаки каждого из примерных вариантов осуществления могут быть также явным образом рассмотрены по отдельности, удалены из одного из примерных вариантов осуществления, введены в другой из примерных вариантов осуществления и/или объединены с любым пунктом прилагаемой формулы изобретения.
На чертежах:
на фиг.1 показан схематичный обзор алгоритма контролируемого обучения для определения функции, которая используется для определения параметра колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства; и
На фиг.2 показан схематичный обзор другого алгоритма контролируемого обучения для определения функции.
На фиг.1 схематично показан алгоритм 2 контролируемого обучения. Алгоритм контролируемого обучения использует рекуррентную нейронную сеть (RNN), в данном случае сеть долгой краткосрочной памяти (LSTM). Блок оценки (не показан) определяет функцию посредством алгоритма 2 контролируемого обучения, при этом функция используется для определения параметра колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
В блок оценки подаются связанные с движением диагностические данные 4 по меньшей мере одного контрольного железнодорожного транспортного средства в качестве входных данных. Диагностические данные 4 содержат связанные с движением свойства, от которых зависит параметр колеса контрольного железнодорожного транспортного средства. Диагностические данные 4 содержат несколько точек 6 данных, которые подаются в блок оценки.
Кроме того, в блок оценки подаются данные 8 измерения колеса по меньшей мере одного контрольного железнодорожного транспортного средства в качестве целевых данных. Данные 8 измерения колеса содержат измеренные значения 9 параметра колеса по меньшей мере одного контрольного железнодорожного транспортного средства.
Точки 6 данных диагностических данных 4 сгруппированы в группы и/или в интервалы времени посредством отметок времени точек данных. Интервал представляет собой время от одного измерения колеса до следующего измерения колеса. Кроме того, группа содержит диагностические данные 4 с отметкой времени от одного измерения колеса до следующего измерения колеса. На фиг.1 пунктирная линия 10 схематично показывает границу двух интервалов/групп.
Архитектура RNN является заданной. Более того, архитектура RNN может настраиваться вручную перед и/или после каждого цикла аппроксимации, выполненного алгоритмом 2 контролируемого обучения.
Первая точка 6 данных является точкой 6 данных с самой ранней отметкой времени. Первая точка 6 данных подается в RNN в ее первом состоянии 12 (показано в виде первого/верхнего заштрихованного прямоугольника). Результат подается вместе со следующей точкой 6 данных в RNN в ее состоянии 12 (в то же время) и т.д. Данные 8 измерения колеса используются в качестве целевых значений в конце каждого интервала. Следовательно, данные 8 измерения колеса используются в качестве целевых значений для групп. Процедура с использованием RNN известна из других источников.
С помощью этой процедуры RNN изучает зависимость между связанными с движением диагностическими данными 4 и данными 8 измерения колеса.
Зависимость между связанными с движением диагностическими данными 4 и данными 8 измерения колеса определяется на основе алгоритма 2 контролируемого обучения посредством блока оценки.
Первая полученная функция может быть первой аппроксимацией. Однако выполнение алгоритма 2 контролируемого обучения для нескольких циклов приведет к лучшей аппроксимации и, следовательно, к лучшей функции.
Параметр колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства определяется посредством определенной функции на основе диагностических данных наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
Поэтому в RNN (в ее законченном состоянии) подаются диагностические данные наблюдаемого железнодорожного транспортного средства. Более того, данные измерения колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства могут использоваться в качестве целевых значений.
Определяемым параметром является параметр в заданный момент времени и/или пробег после последнего измерения колеса наблюдаемого железнодорожного транспортного средства.
Определяемый параметр может быть текущим параметром и/или будущим параметром.
На фиг.2 схематично показан аналогичный алгоритм 13 контролируемого обучения.
Последующее описание по существу ограничено отличиями от варианта осуществления, показанного на фиг.1, на который делается ссылка в отношении неизменных признаков и функций.
По существу идентичные элементы, как правило, обозначены одинаковыми ссылочными позициями, и не упомянутые признаки включены в следующий вариант осуществления без повторного описания.
В этом случае, диагностические данные 4 разделены на сегменты с заданным количеством точек 6 данных. На фиг.2 пунктирная линия 14 схематично показывает границу двух сегментов.
Интерполированные данные измерения колеса 16 используются в качестве целевых значений. Интерполированные данные измерения колеса 16 содержат интерполированные значения 18 измеренного параметра колес.
Для интерполяции в первом цикле алгоритма 13 контролируемого обучения может использоваться любая функция. Однако функцию, полученную способом, показанным на фиг.1, можно использовать для интерполяции в первом цикле алгоритма 13 контролируемого обучения.
Полученную в результате функцию алгоритма 13 контролируемого обучения можно использовать для интерполяции в следующем цикле аппроксимации/в следующем цикле алгоритма контролируемого обучения.
Хотя конкретные варианты осуществления были описаны подробно, специалистам в данной области техники должно быть понятно, что различные модификации и альтернативы этим деталям могут быть разработаны в свете общих идей раскрытия. Например, элементы, описанные в связи с различными вариантами осуществления, могут быть объединены. Соответственно, конкретные раскрытые устройства предназначены только для иллюстрации, не должны рассматриваться как ограничивающие объем формулы изобретения или раскрытия и предоставлены в полном объеме в прилагаемой формуле изобретения и любых ее эквивалентах.