Поліноміальна апроксимація динамічних сигналів одноплатформених ЖД ваг
DOI:
https://doi.org/10.15588/1607-6761-2021-2-5Ключові слова:
ваги, вагова платформа, залізничний вагон, поліном, апроксимація, оцінка похибки, ідентифікаціяАнотація
Мета роботи. Отримання апроксимуючої функції (або системи апроксимуючих рівнянь), яка з мінімальною похибкою зробить наближення до наявних даних по проїзду залізничних об’єктів через 1-но платформні залізничні ваги.
Методи дослідження. Для розв'язання поставленої задачі використовуються числові методи , а саме апроксимація поліноміальними функціями n-го порядку. Експериментальні данні, на основі яких виконуються досліди було отримано з системи зважування та ідентифікації вагонів у русі на одно платформних вагах. Автоматизація процесу апроксимації відбувається за допомогою програми, написаної на мові програмування Python в якій, для отримання коефіцієнтів многочлена, використано функції polifit та polyid бібліотеки numPy .
Отримані результати. Завдяки використанню поліномінальної апроксимації при обробці даних з тензометричних залізничних вагових систем вдалось отримати систему лінійних рівнянь, які з мінімальною похибкою відновили експериментальні дані, що були отримані з існуючої системи підприємства Північний ГЗК: Метінвест.
При нормалізації показань датчиків від умовних одиниць, отриманих з підсумкової коробки до діапазону значень [0 ; 1] з'явилась змога, у процентному співвідношенні, описати рухомий залізничний об’єкт. Це дає змогу уникнути залежності кінцевих результатів від швидкості проїзду вагона або локомотива, що призводить до підвищення точності ідентифікації вагонів у рухомому складі за рахунок використання процентного співвідношення перебування осей на ваговій платформі(наїзд/з’їзд). З’явилась можливість визначити тип вагона з однаковою кількістю осей, але різними характеристиками міжосьового простору та бази рухомого складу.
Наукова новизна. Новизна полягає в отриманні загального методу апроксимації експериментальних даних проїзду вагонів через одноплатформні ваги, який можна використовувати для навчання інтелектуальних систем та генерації, наближених до реальних даних проїзду вагона( за рахунок накладання шумів, тощо. ).
Практична цінність. Підвищення точності та швидкості ідентифікації вагона у цілому а також можливість ідентифікувати тип вагона з однаковою кількістю осей у залізничному складі, зменшує час простою підприємства, що сприяє збільшенню кількості зважених та ідентифікованих рухомих об’єктів. Методи, наведені у роботі, можуть буди використанні як для ідентифікації, так і для задач, кінцевим результатом яких є класифікація вхідних даних( нейронні сітки та т.п. ).
Посилання
Sposob vzveshivanija zheleznodorozhnykh ob"ektov : pat. RU2390735C1 Rossija : G01G19/04. Zajavl. 20.10.2008 ; opubl. 27.05.2010, Bjul. № 15.
DSTU OIML R106-1 Vagi zalіznichnі platformnі avtomatichnі: DP «UkrNDNC» , 2019. – 11 c.
Liu K., Guo X. Fuzzy Least Squares Approximation Using Fuzzy Polynomial. Mathematical Problems in Engineering. 2021. Vol. 2021. P. 1–8. URL: https://doi.org/10.1155/2021/9979544 (date of access: 06.10.2021).
Test of WIM sensors and systems on an urban road / M. Caprez et al. International Journal of Heavy Vehicle Systems. 2000. Vol. 7, no. 2/3. P. 169. URL: https://doi.org/10.1504/ijhvs.2000.005003 (date of access: 06.10.2021).
Evaluation of an in-motion vehicle weighing method via Grey estimation model / S. Fujimoto et al. SICE 2002. of the 41st SICE Annual Conference, Osaka, Japan.
URL: https://doi.org/10.1109/sice.2002.1195311 (date of access: 06.10.2021).
M. A. Fariborzi Araghi, A. Fallahzadeh Inherited fuzzy interpolation based on the inherited lower-upper factorization. Fuzzy Information and Engineering. 2014. Vol. 6, no. 4. P. 427–434.
Bernard Jacob, Véronique Feypell-de La Beaumelleb. Improving truck safety: Potential of weigh-in-motion technology. IATSS Research. 2010. Vol. 34, no. 1. P. 9–15.
Research and Design of vehicle Dynamic Weighing System Based on Piezoelectric Quartz Sensor / Jun Wei, Mengjun Zhang, Ligeng Qin, Tieyi Zhang, Wenzheng Jiang, Chi Zhang School of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning 530004. 2015. P. 1229–1232.
Kirushanth S., Kabaso B. Design and Development of Weigh-In-Motion Using Vehicular Telematics. Journal of Sensors. 2020. Vol. 2020. P. 1–22. URL: https://doi.org/10.1155/2020/7871215 (date of access: 06.10.2021).
Dong M., Zhu F., Yu W. Research on a Dynamic Truck Scale Weighing System for Container. First International Conference on Information Sciences, Machinery, Materials and Energy, Chongqing, China, 11–13 April 2015. Paris, France, 2015. URL: https://doi.org/10.2991/icismme-15.2015.21 (date of access: 06.10.2021).
Kidron I. Polynomial Approximation of Functions: Historical Perspective and New Tools. International Journal of Computers for Mathematical Learning. 2003. Vol. 8, no. 3. P. 299–331. URL: https://doi.org/10.1023/b:ijco.0000021793.71677.cd (date of access: 06.10.2021).
Susant K. J., Balasubramanian G., Pradhan N. Fourier Approach to Function Approximation. 2011.
Porіvnjal'nijj analіz metodіv aproksimacії / N. Grishhenko N., Semerіkov S., Kharadzhjan O., Chernov Є. Krivijj Rіg: KDPІ, 1998. 25 s.
Reno N. N. Chislennye metody. Moskva : Univer-sitet Knizhnyjj dom, 2007. 98 s.
Lapchik M. P., Ragulina M. I., Khenner E. K. Chis-lennye metody / red. M. P. Lapchika. Moskva : Izdatel's. centr "Akademija", 2004. 384 s.
Vander Plas Dzh. Python dlja slozhnykh zadach. Na-uka o dannykh i mashinnoe obuchenie. O'Relly, 2018. 58 – 128 c.
Liu X.-Z., Xu C., Ni Y.-Q. Wayside Detection of Wheel Minor Defects in High-Speed Trains by a Bayesian Blind Source Separation Method. Sensors. 2019. Vol. 19, no. 18. P. 3981. URL: https://doi.org/10.3390/s19183981 (date of access: 07.10.2021).
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Illia Kolysnychenko, Victor Tkachov
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Положення про авторські права Creative Commons
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
