Игорь Олегович ЛОБЫЦИН, ведущий инженер, научный центр «Цифровые модели перевозок и технологии энергосбережения»,
129626, г. Москва, ул. 3-я Мытищинская, д. 10.
Igor O. LOBYTSIN, Leading Engineer, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre,
129626, Moscow, 10, 3rd Mytishchinskaya St.
Игорь Александрович ПАНКОВ, заместитель директора, научный центр «Цифровые модели перевозок и технологии энергосбережения»,
129626, г. Москва, ул. 3-я Мытищинская, д.10.
Igor A. PANKOV, Deputy Director, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre,
129626, Moscow, 10, 3rd Mytishchinskaya St.
Владислав Викторович ФЕДИН, заместитель начальника отдела, научный центр «Цифровые модели перевозок и технологии энергосбережения»,
129626, г. Москва, ул. 3-я Мытищинская, д.10.
Vladislav V. FEDIN, Deputy Head of Department, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre,
129626, Moscow, 10, 3rd Mytishchinskaya St.
Николай Алексеевич БАРАНОВ, стажер-исследователь, научный центр «Цифровые модели перевозок и технологии энергосбережения»,
129626, г. Москва, ул. 3-я Мытищинская, д.10.
Nikolay A. BARANOV, Trainee Researcher, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre,
129626, Moscow, 10, 3rd Mytishchinskaya St.
Константин Иванович ШВЕДИН, заместитель директора, научный центр «Цифровые модели перевозок и технологии энергосбережения»,
129626, г. Москва, ул. 3-я Мытищинская, д.10.
Konstantin I. SHVEDIN, Deputy Director, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre,
129626, Moscow, 10, 3rd Mytishchinskaya St.
Сергей Олегович ЛИТВИНЦЕВ, технический эксперт, научный центр «Цифровые модели перевозок и технологии энергосбережения»,
129626, г. Москва, ул. 3-я Мытищинская, д.10.
Sergey O. LITVINTSEV, Technical Expert, Digital Transportation Models and Energy Saving Technologies Scientific Centre,
129626, Moscow, 10, 3rd Mytishchinskaya St.
Введение. При выполнении тяговых расчетов учет дополнительного сопротивления движению поезда от действия подвагонных генераторов производится на основе статистических данных, полученных в результате натурных испытаний образцов подвижного состава. Сравнительный анализ расчетных и фактических результатов показал наличие системных отклонений, при которых значения реального расхода топливно-энергетических ресурсов превышают расчетные значения.
Материалы и методы. Для анализа и детализации применялись данные блока памяти микропроцессорной системы управления и диагностики электровоза, данные расшифровки записей комплексного локомотивного устройства безопасности и системы взаимодействия с локомотивом по технической радиосвязи. Применены методы аппроксимации и экстраполяции массивов данных, численного интегрирования, статистической обработки данных, метод энергооптимального тягового расчета.
Результаты. При учете в методике тягового расчета влияния подвагонных генераторов на сопротивление движению, показатели расхода топливно-энергетических ресурсов превысили значения расхода без учета влияния генераторов в среднем на 15%. Установлено, что интенсивность применения электрического оборудования пассажирских вагонов оказывает переменное влияние на работу подвагонных генераторов. Главным достижением исследования стало создание нового способа определения силы сопротивления движению от воздействия подвагонных генераторов.
Обсуждение и заключение. Применение предлагаемого способа по оценке дополнительных сил сопротивления движению поезда от действия подвагонных генераторов можно масштабировать, используя в различных задачах движения поездов, которые можно решить, опираясь на статистические данные с применением математических моделей. Разработанный авторами алгоритм найдет свое применение в системах расчета, анализа и планирования расхода топливно-энергетических ресурсов.
Introduction. Traction calculations take into account additional resistance to train motion from the action of undercarriage generators using statistical data from field tests of rolling stock samples. Comparative analysis of calculated and actual results shows system deviations with real fuel and energy consumption exceeding the calculated values.
Materials and methods. The analysis and detailing involved data of the memory block of the electric locomotives microprocessor control and diagnostic system, transcripts of the integrated train safety system and locomotive technical radio communication system. The authors applied methods of data array approximation and extrapolation, numerical integration, statistical data processing, and the method of energy-optimal traction calculation.
Results. Traction calculation of the influence of undercarriage generators on resistance to movement shows that fuel and energy consumption exceeds the consumption without the influence of generators by 15% in average. The researchers found that the intensity of electrical equipment use in passenger cars has a variable effect on the performance of undercarriage generators. Most notably, the research prompted a new way of determining the resistance to motion from undercarriage generators.
Discussion and conclusion. This method of estimating the additional resistance to train motion from undercarriage generators can be scaled to various train movement problems solved with statistical data using mathematical models. The algorithm developed by the authors would find its application in the systems of calculation, analysis and planning of fuel and energy resources consumption.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.