Научен доклад ID 2564 : 2024/3

Докладът се фокусира върху възможностите за прогнозна поддръжка, съчетана с машинно обучение, което може значително да подобри надеждността, работоспособността и безопасността на системите за железопътни прелези.

Прогнозната поддръжка използва данни, събрани от сензори и други източници, за прогнозиране на потенциални повреди, преди те да се появят. Алгоритмите за машинно обучение анализират тези данни, за да открият модели и да предвидят кога и къде трябва да се извърши поддръжка. Моделите за машинно обучение могат да идентифицират фини промени в работата на железопътните прелези, които могат да показват предстояща повреда. Чрез адресиране на проблемите, преди те да доведат до повреда, предсказуемата поддръжка минимизира неочакваните повреди. Това увеличава общото време за работа на системите за прелези, като гарантира, че влаковете и пътният трафик са по-малко вероятно да имат закъснения поради повреда на оборудването. Работоспособността се отнася до способността на железопътната прелезна система да бъде в състояние, готово за използване.

Прогнозната поддръжка допринася за безопасността. Чрез предвиждане на аварии, предсказуемата поддръжка може да предотврати аварии, причинени от неизправност на оборудването. Алгоритмите за машинно обучение могат непрекъснато да анализират данни от сензори в реално време, за да гарантират, че всички компоненти на системата за преминаване функционират правилно.

Използвайки тези технологии, железопътните оператори могат значително да подобрят производителността и безопасността на своите системи за прелези, което в крайна сметка води до по-безопасни, по-надеждни и ефективни железопътни услуги.