Autonomní diagnostika výhybek na základě snímání dynamické odezvy projíždějícího vozidla

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F23%3APU150553" target="_blank" >RIV/00216305:26110/23:PU150553 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://drepo.uniza.sk/bitstream/handle/hdluniza/1040/spkv.Z.2023.2.22_Raif_1.pdf?sequence=1&isAllowed=y" target="_blank" >https://drepo.uniza.sk/bitstream/handle/hdluniza/1040/spkv.Z.2023.2.22_Raif_1.pdf?sequence=1&isAllowed=y</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Autonomní diagnostika výhybek na základě snímání dynamické odezvy projíždějícího vozidla

Popis výsledku v původním jazyce

Od roku 2020 probíhá vývoj autonomního zařízení určeného pro prediktivní diagnostiku výhybek a výhybkových konstrukcí v rámci projektu Výhybka 4.0 (TAČR, program Doprava 2020+). Principem je snímání signálů ze snímačů instalovaných na výhybce i na vozidle a následné zpracování signálů metodami strojového učení a umělé inteligence. Výsledkem je informace o stavu výhybky, která bude zprostředkována manažerovi železniční dopravní cesty. V článku byla představena obecná filozofie autonomní diagnostiky výhybek vyvíjená v rámci projektu Výhybka 4.0. Byly uvedeny obecné principy přístupu k této problematice a práce s daty. Podrobně byly představeny snímače a související zařízení pro subsystém, kdy infrastruktura kontroluje infrastrukturu, tj. DISC-S. Dále byly zevrubně popsány následující prvky celého systému, tedy databáze, vyhodnocovací software a zobrazení výsledků koncovému uživateli.

Název v anglickém jazyce

Autonomous diagnostics of switches and crossings based on sensing the dynamic response of the passing vehicle

Popis výsledku anglicky

Since 2020, the development of an autonomous device designed for predictive diagnostics of switches and crossings has been in progress within the project Výhybka 4.0 (TAČR, Doprava 2020+ programme). The general principle is to capture signals from sensors installed on the turnout and on the bogie of passing vehicle and then process the signals using machine learning and artificial intelligence methods. The result is information about the state of the turnout, which will be available for the railway manager. The general philosophy of autonomous turnout diagnostics developed within the Turnout 4.0 project was presented in this paper. The general principles of the approach to this problem and the work with data were presented. Sensors and related equipment for the subsystem where the infrastructure diagnoses the infrastructure, i.e. DISC-S, were presented in detail. Furthermore, the following elements of the whole system were described briefly, i.e. the database, the evaluation software and the display o

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

20104 - Transport engineering

Projekt

<a href="/cs/project/CK01000091" target="_blank" >CK01000091: Výhybka 4.0</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů