В ноябре 2020 г. Германский центр авиации и космонавтики (DLR) провел виртуальный симпозиум Der Zug zur Digitalisierung, посвященный внедрению цифровых технологий в разных сферах железнодорожного транспорта. На симпозиуме были представлены разработки и исследования DLR и партнеров центра из железнодорожной отрасли.
Содержание
- Автоматизация управления поездами
- Интеллектуальный грузовой вагон
- Виртуальная сцепка
- Предупредительное техническое обслуживание объектов инфраструктуры
DLR уже более 20 лет занимается исследованиями в области железнодорожного транспорта и разработал ряд инновационных технологий, которые оказали влияние на развитие отрасли. С центром сотрудничают и железные дороги, и ведущие изготовители железнодорожной техники.
Организованный DLR симпозиум Der Zug zur Digitalisierung проходил 4 ноября 2020 г. в формате видеоконференции и сопровождался виртуальной выставкой, на которой были представлены разработки центра, выполненные в том числе в сотрудничестве с другими компаниями. Выступления на симпозиуме были сгруппированы по четырем темам:
- автоматизация управления поездами;
- интеллектуальный грузовой вагон;
- виртуальная сцепка;
- прогнозное техническое обслуживание объектов инфраструктуры на основе данных о фактическом состоянии.
Автоматизация управления поездами
Консалтинговая компания Civity совместно с DLR исследует экономические аспекты перехода к полной автоматизации управления поездами на магистральных железных дорогах. Первые результаты этого исследования, представленные на симпозиуме в докладе Ф. Цшохе (Frank Zschoche, Civity), показывают, что высокая автоматизация наиболее оправданна на загруженных городских и пригородных железных дорогах (S-Bahn), инфраструктура которых изолирована от остальной части магистральной сети и пропускную способность которых желательно нарастить без строительства дополнительных путей.
При этом авторы исследования исходят из того, что уровень автоматизации GoA4 предполагает автономное движение поезда в том числе в случае сбоев. Именно потребность в оборудовании поездов бортовыми системами, обеспечивающими их автономную эксплуатацию при нарушениях, негативно влияет на рентабельность уровня автоматизации GoA4. Оптимальным для всех рассмотренных в исследовании сценариев S-Bahn является уровень автоматизации GoA3+, предусматривающий дистанционное управление поездом из центра управления в случае нарушений. При этом достигаются максимальные эффекты с точки зрения экономии энергии и расходов на штат машинистов, повышения пропускной способности линий и минимизации требуемых инвестиций (рис. 1).
Рис. 1. Эффективность разных уровней автоматизации на высокозагруженной городской железной дороге
Компания Alstom активно участвует в проектах автоведения поездов с уровнями автоматизации вплоть до GoA3 и GoA4 (подробнее см. «ЖДМ», 2020, № 9, с. 65 – 69). На симпозиуме М. Нандшин (Matthias Handschin, Alstom) рассказал о подходах компании к разработке систем автоведения. В частности, компания совместно с Национальным обществом железных дорог Франции (SNCF) реализует проект автономного управления грузовым поездом (GoA4), который начат в 2019 г. и должен завершиться в 2023 г., совместно с оператором инфраструктуры железных дорог Нидерландов ProRail и грузовым оператором LINEAS — проект автоведения маневровых локомотивов (GoA4, 2020 – 2021 гг.), а также автоведения региональных поездов (2021 – 2023 гг., GoA3 в поездной работе и GoA4 в маневровой работе). Последний проект выполняется совместно с Транспортной администрацией региона Брауншвейга, DLR и Техническим университетом Берлина. Он предполагает присутствие на борту машиниста, который в режиме нормальной эксплуатации будет оказывать помощь пассажирам (например, при посадке и высадке), но в случае сбоев сможет взять на себя управление поездом. По экономическим расчетам Alstom, уровень автоматизации GoA2 несет в себе лишь ограниченные преимущества для оператора перевозок, значительно уступая режимам эксплуатации с более высоким уровнем автоматизации — GoA3 и GoA4.
Одно из исследований DLR, в котором участвовали 75 машинистов, было посвящено психологическим аспектам автоматизации. Его результаты, представленные в докладе Я. Гриппенковена (Jan Grippenkoven, DLR), подтвердили, что вероятность ошибок человека возрастает, если он не играет активной роли в технологическом процессе: у машинистов эта проблема возникает уже при низком уровне автоматизации. Испытания в лаборатории показали, что по сравнению с управлением поездом в режиме автоведения поверх ETCS уровня 2 режим дистанционного управления поездом способствует улучшению основных показателей работы машиниста — повышается его индивидуальная производительность и снижается усталость. Это обусловлено возможностью его переключения между разными сферами деятельности и выполнением функций более высокого интеллектуального уровня.
Интеллектуальный грузовой вагон
Этот тематический блок открыл К. Радеваген (Christian Radewagen, Voith Turbo) с докладом, посвященным внедрению цифровой автосцепки DAC на Федеральных железных дорогах Швейцарии (SBB). Развертывание автосцепки DAC на SBB сопровождается применением ряда новых технологий, в том числе автоматизацией опробования тормозов (подробнее см. «ЖДМ», 2021, № 2, с. 40 – 52) и мониторингом состояния вагонов и перевозимых грузов.
Ожидается, что в рамках исследовательского проекта, финансируемого Министерством транспорта и цифровой инфраструктуры Германии (BMVI), будет разработана дорожная карта перехода к цифровой автосцепке в европейском масштабе. Проект предусматривает выбор конкретного типа автосцепки DAC в 2021 г., введение европейского стандарта на автосцепку в 2022 г., пуск первых пилотных проектов в 2023 г. и начало развертывания DAC с 2024 г.
Два доклада представителей DLR были посвящены экономическим аспектам интеллектуализации грузовых вагонов и их встраиванию в логистику 4.0. По мнению Ш. Мюллера (Stephan Müller, DLR), грузовые железнодорожные перевозки пока находятся на начальной фазе цифровизации, отставая от других секторов отрасли и конкурирующих видов транспорта. Драйверами их развития могли бы стать растущие рынки, глобализация и ужесточающиеся экологические требования. При этом важна роль государства, которое должно поддерживать разумную конкуренцию без ценовых войн, способных разрушить отрасль, и стимулировать продвижение инноваций.
В докладе Г. Малцахера (Gregor Malzacher, DLR) были рассмотрены концепции грузовых вагонов, которые могут оптимально вписаться в современные и перспективные логистические системы. Такие вагоны отличает модульная конструкция с использованием облегченных стандартизированных рамы и ходовой части в сочетании с кузовами, допускающими быструю замену в зависимости от потребностей клиентов. Подобные проекты уже реализуются в Австрии (TransANT), Швейцарии (5L Next) и Германии (m2). DLR занимается оптимизацией конструкций облегченных рам грузовых вагонов и участвует в проекте Fr8Rail инициативы Shift2Rail. Демонстрационный образец облегченного вагона планируется продемонстрировать на выставке InnoTrans 2022.
Виртуальная сцепка
Виртуальная сцепка предполагает движение двух и более поездов с их разграничением в длину относительного или даже скоординированного тормозного пути, при котором возможно максимальное сближение попутно следующих поездов. В докладе А. Ленера (Andreas Lehner, DLR) были рассмотрены требования к подобной системе, основными из которых являются точное и надежное определение местоположения с малой задержкой, надежная беспроводная передача данных между поездами и своевременное распознавание отклонений, сбоев и попыток внешнего вмешательства в работу средств определения местоположения и беспроводной передачи данных.
Для удовлетворения этим требованиям предполагается применение различных технологий в зависимости от расстояния между попутными поездами — оптической связи и связи миллиметрового диапазона (mmWave), машинного зрения, мультисенсорных технологий и т. п. Цель при этом состоит, в частности, в обеспечении высокоточного определения местоположения поезда исключительно бортовыми средствами, в том числе без использования спутниковой навигации, например, в тоннелях.
Одна из технологий, разработанных и испытанных DLR, состоит в определении местоположения по сигнатурам магнитного поля вдоль путей. Испытания поезда с датчиком магнитного поля, проведенные на региональной линии в Баварии, показали, что технология обеспечивает очень высокую повторяемость и точность измерений (менее 3 м в 95 % случаев), распознавание отклонения на боковой путь и надежное определение местоположения поезда при движении в тоннелях (рис. 2).
Рис. 2. Результаты измерений магнитного поля, выполненные во время двух поездок. В ходе второй поездки поезд отклонялся на боковой путь
Доклад представителя железных дорог Германии (DB) П. Марша (Patrick Marsch) был посвящен стратегии перехода к сети радиосвязи 5G (FRMCS). DB Netz — оператор железнодорожной инфраструктуры страны готовится к внедрению собственной системы FRMCS с 2025 г., но исходит из того, что в течение длительного времени сети FRMCS и GSM-R будут работать параллельно. После утверждения спецификации FRMCS, запланированного на 2022 г., предусмотрено приступить к дооснащению подвижного состава аппаратурой FRMCS, которая позволит обеспечить обмен информацией между стационарными и бортовыми компонентами системы автоведения поезда и новых приложений. Вместе с тем возможно применение гибридных технических решений, при которых критически важная информация будет передаваться через собственную систему FRMCS, а данные, не влияющие на безопасность, — через общедоступные сети 5G коммерческих операторов.
По мнению DB, система FRMCS формирует основу для развертывания облачных решений с распределенными интеллектуальными функциями на железнодорожном транспорте, включая сферу управления движением поездов.
Осенью 2021 г. в рамках Всемирного конгресса по интеллектуальным транспортным системам DB намерены продемонстрировать в Гамбурге маневровые передвижения поездов с уровнем автоматизации GoA4 и обменом информации через собственную сеть 5G.
Предупредительное техническое обслуживание объектов инфраструктуры
В этом тематическом блоке был представлен доклад К. фон Диста (Konstantin von Diest, Vossloh) об автоматическом планировании работ по шлифованию рельсов на основе данных об их фактическом состоянии. Для планирования работ применяется приложение mapl-e, разработанное компанией Vossloh и ориентированное в первую очередь на операторов небольших железнодорожных сетей.
Й. Гроос (Jörn Groos, DLR) выступил с докладом о практическом применении методов искусственного интеллекта (ИИ) для организации прогнозного технического обслуживания. Для предотвращения отказов оборудования необходимы точное распознавание ухудшения состояния устройств, корректная диагностика и надежное прогнозирование. Искусственный интеллект способен решить эти задачи, однако для этого необходимо его обучение на данных, получаемых от систем мониторинга состояния. Во многих случаях объем этих данных пока недостаточно велик для корректного обучения. DLR совместно с партнерами занимается вопросами применения ИИ для мониторинга сопротивления изоляции кабелей в системах централизации и путевой инфраструктуры.
А. Ефремов
В статье использованы материалы симпозиума Der Zug zur Digitalisierung (event.dlr.de); Eisenbahntechnische Rundschau, 2021, № 1+2, S. 34 – 36.
Эта статья опубликована в журнале «Железные дороги мира», 2021, № 3.
