Суслов Олег Александрович, д-р техн. наук, технический эксперт
Санкт-Петербург, 196128
Oleg A. Syslov, Dr. Sci. (Eng.), Technical Expert
St. Petersburg, 196128
Федорова Вероника Игоревна, канд. техн. наук, начальник отдела
Санкт-Петербург, 196128
Veronika I. Fedorova, Cand. Sci. (Eng.), Head of the Department
St. Petersburg, 196128
Использование объема информации, поступающей с различных систем, предназначенных для управления перевозочным процессом и планирования его работы, с учетом современных экономических требований и ресурсных ограничений невозможно без применения цифровых технологий. Цифровые двойники в настоящее время являются наиболее перспективным инструментом для решения задач управления технически насыщенными многоуровневыми активами, к которым относится железнодорожный транспорт. Путевое хозяйство — один из наиболее дорогих активов, и вопросы организации управления техническим обслуживанием железнодорожного пути стоят очень остро, поскольку напрямую связаны с безопасностью движения поездов, поэтому разработка цифрового двойника железнодорожного пути является приоритетной задачей для путейской науки. Цифровой двойник железнодорожного пути должен содержать в себе элементы технологии BigData в виде массивов диагностических данных, поступающих в режиме онлайн с мобильных и стационарных средств диагностики, массив паспортных данных об устройстве пути, а также набор моделей, способных эти данные преобразовать в матрицы «состояние — действие», пригодные для принятия организационно-технических решений по управлению путевым комплексом, начиная от уровня линейных предприятий и заканчивая сетевыми задачами. В статье представлены модели, которые могут быть приняты в качестве фундамента для построения цифровых двойников железнодорожного пути. Также приведены результаты верификации и апробации предложенных моделей в программном комплексе «Нейроэксперт-Путь».
It’s impossible to use digital technologies without using the amount of information coming from various systems designed to manage the transportation process and plan its work, taking into account modern economic requirements and resource constraints. Digital twins are currently the most promising tool for solving the problems of managing technically rich multi-level assets, which include railway transport. The track facilities are one of the most expensive assets, and the issues of organizing the management of the maintenance of the railway track are very acute, since they are directly related to the safety of train traffic, therefore, the development of a digital twin of the railway track is a priority task for track science. A digital twin of a railway track should contain elements of BigData technology in the form of arrays of diagnostic data coming online from mobile and stationary diagnostic tools, an array of passport data about the track device, as well as a set of models that can convert this data into matrices “state — action”, suitable for making organizational and technical decisions on the management of the track complex, starting from the level of linear enterprises and ending with network tasks. The article presents models that can be taken as a foundation for building digital twins of a railway track. The results of verification and approbation of the proposed models in the “Neyroekspert-Put’” software package are also presented.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.