Аннотации №12 2019

Журнал «Железнодорожный транспорт», № 12, 2019 г.

ЧАРКИН Е.И., ОАО «РЖД», директор по информационным технологиям

КСТП: Развитие информационных технологий

Стр. 11–13. 3 рис.

Представлены вопросы, рассмотренные на XXVIII заседании Координационного Совета по Транссибирским перевозкам (КСТП), которое состоялось в сентябре 2019 г. в столице Республики Казахстан Нур-Султане. Дана информация о том, что в связи с выходом формата работы за пределы Транссибирской магистрали на заседании совета было принято решение об изменении его названия на Международный координационный совет по трансъевразийским перевозкам. Показаны результаты активного содействия внедрению информационных технологий и новых сервисов на транссибирском маршруте, автоматизации процессов взаимодействия ОАО «РЖД» с внешними участниками перевозок и внедрения электронного документооборота.

Ключевые слова: Координационный Совет по Транссибирским перевозкам (КСТП); Транссибирская магистраль; Международный координационный совет по трансъевразийским перевозкам; участники перевозок; внедрение электронного документооборота.

ГЛАДЫШЕВА О.А., начальник Центра по координации управления рисками и построению системы внутреннего контроля (ЦРВК)

КУЧИНСКИЙ Л.М., заместитель начальника отдела ЦРВК

Управление рисками: от интуиции к эффективной методологии

Стр. 14–19. 2 рис.

Рассмотрены регуляторные требования по внедрению системы управления рисками. Описаны причины и цели внедрения формализованной системы управления рисками. Проанализирована система управления рисками и внутреннего контроля в ОАО «РЖД», ее ключевые термины. Особое внимание уделено процессу и культуре управления рисками.

Ключевые слова: система управления рисками; регуляторные требования по внедрению системы управления рисками; стандарты ISO; внутренний контроль.

ЗАМЫШЛЯЕВ А.М., АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» (АО «НИИАС»), заместитель генерального директора, доктор технических наук

ШУБИНСКИЙ И.Б., АО «НИИАС», заместитель руководителя научно-технического комплекса, профессор, доктор технических наук

Развитие проекта УРРАН – построение системы управления техническими активами

С. 19–26. 4 рис.

Рассмотрены вопросы разработки технологии комплексного управления надежностью, рисками, ресурсами на всех стадиях жизненного цикла (УРРАН). Указаны объект применения, цель и ступени создания, назначение и задачи УРРАН как системы управления техническими активами. Перечислены организационные, нормативные и информационные факторы, препятствующие ее эффективному применению. Показано, что перспективным направлением развития проекта УРРАН является разработка системы интеллектуального анализа больших данных на основе технологии Data Science.

Ключевые слова: УРРАН; технические активы; единая корпоративная платформа; цифровой паспорт объекта; большие данные; технология Data Science.

Литература

• Шубинский И.Б. Основные научные и практические результаты разработки системы УРРАН / И.Б.Шубинский, А.М.Замышляев // Железнодорожный транспорт. – 2012. – № 10. – С. 23–28.
• Гапанович В.А. Математическое и информационное обеспечение системы УРРАН / В.А.Гапанович, И.Б.Шубинский, А.М.Замышляев // Надежность. – 2013. – № 1 (44). – С. 3–11.
• Система адаптивного управления техническим содержанием инфраструктуры железнодорожного транспорта (проект УРРАН) / В.А.Гапанович, И.Б.Шубинский, Е.Н.Розенберг, А.М.Замышляев // Надежность. – 2015. – № 2 (53). – С. 4–13.
• Zamyshlyaev A. Adaptive Management System of Dependability and Safety of Railway Infrastructure / A.Zamyshlyaev, I.Shubinsky // Second International Symposium on Stochastic Models in Reliability Engineering, Life Science and Operations Management (SMRLO). – Be’er-Sheva, Israel, 15–18.02.16. DOI: 10.1109/SMRLO.2016.48.
• Гапанович В.А. Метод оценки рисков системы из разнотипных элементов / В.А.Гапанович, И.Б.Шубинский, А.М.Замышляев // Надежность. – 2016. – Т. 16 – № (2). – С. 49–53.
• Zamyshlyaev A. Risk management system on the Railway Transport / A.Zamyshlyaev, I.Shubinsky // Second International Symposium on Stochastic Models in Reliability Engineering, Life Science and Operations Management (SMRLO) – Be’er-Sheva, Israel, 15–18.02.16. – P. 481–486. DOI: 10.1109/SMRLO.2016.84.
• Применение методологии УРРАН в закупочной деятельности ОАО «РЖД» / И.Н.Розенберг, И.Б.Шубинский, А.М.Замышляев, М.Ю.Рачковский // Железнодорожный транспорт. – 2019 – № 6. – C. 31–35.

ДЕЙЛИД И.А., Научно­исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (АО «НИИАС»), начальник сектора компьютерного зрения Центра систем управления и обеспечения безопасности движения

МОЛОДЯКОВ С.А., Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), профессор, доцент, доктор технических наук

Применение методов машинного обучения для определения препятствий с помощью стереозрения

С. 27–29. 3 рис.

Рассматривается подход обнаружения препятствий на основе комбинации методов машинного обучения и стереозрения. Предлагается применять результаты работы алгоритмов стереозрения в качестве входных данных для моделей семантической сегментации в целях обнаружения препятствий на пути следования. Приводится анализ подходов с использованием данных от симулятора.

Ключевые слова: стереозрение; машинное обучение; семантическая сегментация; обнаружение препятствий.

DEYLID I.A., Research and Design Institute for Information Technology, Signalling and Telecommunications in Railway Transportation (JSC NIIAS), Center for Management and Traffic Safety Systems, Head of the Computer vision sector

MOLODYAKOV S.A., High School of Software Engineering; Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Professor

Applying machine learning methods to obstacles detection using stereovision

Zheleznodorozhny transport (The Railway Transport Magazine), 2019, № 12, pp. 27–29, 3 fig.

In this paper an obstacle detection approach based on a combination of machine learning and stereovision methods is discussed. It is proposed to use the results of the stereo vision algorithms as input for semantic segmentation models in order to detect obstacles. The results include an analysis of approaches using data from the simulator.

Key words: stereovision; machine learning; sematic segmentation; obstacles avoidance.

Литература

1. The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding / [M.Cordts, M.Omran, S.Ramos, et al] // arXiv.org. 2016. URL: https://arxiv.org/abs/1604.01685v2.

2. A Fuzzy UV-disparity based approach for obstacles avoidance / Z.Irki, A.Oussar, M.Hamdi, F.Seddi // IWSSIP 2014 Proceedings, 2014. – P. 67–70.

3. Ronneberger O. UNet : Convolutional networks for biomedical image segmentation / O.Ronneberger, P.Fischer, T.Brox // arXiv.org. 2015. URL: https://arxiv.org/abs/1505.04597.

4. Kingma D.P. A method for stochastic optimization / D.P.Kingma, J.B.Adam // arXiv.org. 2014. URL : https://arxiv.org/abs/1412.6980v9.

ПНЕВ А.Б., Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана), заведующий лабораторией

СТЕПАНОВ К.В., МГТУ им. Н.Э. Баумана, инженер

ЖИРНОВ А.А., МГТУ им. Н.Э. Баумана, инженер

ЧЕРНУЦКИЙ А.О., МГТУ им. Н.Э. Баумана, инженер

КОШЕЛЕВ К.И., МГТУ им. Н.Э. Баумана, инженер

Использование распределенных волоконно-оптических датчиков для беспилотного движения

С. 30–31, 1 рис.

Рассмотрено использование распределенных волоконно-оптических датчиков для мониторинга железнодорожного полотна и транспорта в целях создания участков беспилотного движения. Исследованы возможности существующих систем, их ограничительные факторы. Представлены способы улучшения волоконно-оптических систем для беспилотного транспорта.

Ключевые слова: фазочувствительный рефлектометр; распределенный датчик вибраций; оптическое волокно; повышение чувствительности; беспилотное движение.

PNEV A.B., Bauman Moscow State Technical University (BMSTU), head of laboratory

STEPANOV K.V., BMSTU, engineer

ZHIRNOV A.A., BMSTU, engineer

CHERNUTSKY A.O., BMSTU, engineer

KOSHELEV K.I., BMSTU, engineer

Distributed fiber optic sensors applying for self-driving traffic

Zheleznodorozhny transport (The Railway Transport Magazine), 2019, № 12, pp. 30–31, 1 fig.

Distributed fiber-optic sensors applying for monitoring the railway track and transport in order to create self-driving traffic areas are discusses. The capabilities of existing systems, their limiting factors are investigated. Ways to improve fiber optic systems for self-driving vehicles are presented.

Key words: φ-OTDR; distributed vibration sensor; optical fiber; increased sensitivity; self-driving traffic.

Литература

1. Timofeev A.V. Monitoring the railways by means of C-OTDR technology / A.V.Timofeev // International Journal of Computer and Information Engineering. – 2015. – Т. 9. – № 5. – С. 717–720. URL: https://publications.waset.org/10001141/pdf.634–637.

2. Розенбергер М. Распределенное акустическое зондирование как основа для железнодорожных приложений / М.Розенбергер, А.Халл // Железные дороги мира. – 2016. – № 12. – С. 57–65.

3. Field test for real-time position and speed monitoring of trains using phase-sensitive optical time domain reflectometry (φ-OTDR) / N.Duan, F.Peng, Y.-J.Rao, Y. Lin // Proceedings of 23rd International Conference on Optical Fibre Sensors. – 2014. – Vol. 9157 (91577A). DOI: https://doi.org/10.1117/12.2059188.

4. Real-time position and speed monitoring of trains using phase-sensitive OTDR / F.Peng, N.Duan, Y.-J.Rao, J.Li // IEEE Photonics Technology Letters. – 2014. – Vol. 26. – № 20. – С. 2055–2057. DOI: 10.1109/LPT.2014.2346760.

5. Цоколенко Д.В. Методика проведения контроля на железнодорожном транспорте с использованием фазочувствительного рефлектометра / Д.В.Цоколенко, М.А.Слепцов, В.И.Дюжиков // Оптические технологии, материалы и системы («ОПТОТЕХ-2016»). – М. : МИРЭА, 2016. – С. 86–88.

6. Train detection and tracking in optical time domain reflectometry (OTDR) signals / [A.Papp, C.Wiesmeyr, M.Litzenberger, et al] // Pattern Recognition. GCPR 2016. Springer, Cham, 2016. – P. 320–331. (Lecture Notes in Computer Science; Vol. 9796). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-45886-1_26.

7. Перспективы использования распределенных волоконно-оптических датчиков для контроля железнодорожного транспорта / А.С.Лаптев., Е.Т.Нестеров, А.Б.Пнев, В.Е.Карасик, К.В.Степанов, А.А.Жирнов, А.О.Чернуцкий, К.И.Кошелев // Автоматика, связь, информатика. – 2019. – № 9. – С. 11–13.

ФЁДОРОВ С.А., Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (АО «НИИАС»), главный специалист Центра систем управления и обеспечения безопасности движения, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, старший преподаватель

Требования режима реального времени к операционным системам

С. 32–33.

Представлен обзор стандартов, регламентирующих работу систем, требовательных к надежности, к которым относится система автопилота на локомотивах. Рассмотрены несколько подходов, обеспечивающих режим жесткого реального времени в подобных системах.

Ключевые слова: режим реального времени; Linux; железнодорожный транспорт; автопилот.

FYODOROV S.A., JSC NIIAS, senior specialist, Center for Management and Traffic Safety Systems, Peter The Great St.Petersburg Polytechnic University, senior teacher

Real-time requirements for unmanned railway operating systems

Zheleznodorozhny transport (The Railway Transport Magazine), 2019, № 12, pp. 32–33.

This work reviews the standards governing the operation of systems requiring reliability, which include an autopilot system on locomotives. Several approaches are considered that provide a hard real-time mode in such systems.

Keywords: real-time; Linux; rail transport; autopilot.

Литература

• Massoud M. Evaluation of an adaptive AUTOSAR System in context of functional safety environments : master thesis / M.Massoud. – Hemnitz, 2017. – 88 с.
• Бурдонов И.Б. Операционные системы реального времени / И.Б.Бурдонов, А.С.Косачев, В.Н.Пономаренко // Препринты Института системного программирования РАН. – 2006. – № 14. – URL: https://www.ispras.ru/preprints/docs/prep_14_2006.pdf.
• Hardware-dependent software. Principles and practice / by ed. W.Ecker, W.Müller, R.Dömer. – Springer, 2009. – P. 15–45.

ЯКУШЕВ Д.А., АО «НИИАС», главный научный сотрудник Центра систем управления и обеспечения безопасности движения

Электронная карта для беспилотного управления движением поездов

С. 34–36. 4 рис.

Рассмотрены стратегические задачи, поставленные ОАО «РЖД» перед учеными и конструкторами по созданию системы управления движением поезда без машиниста с возможностью дистанционного управления. Решение данной задачи невозможно без использования электронной карты. Обосновывается необходимость бортовой электронной карты для позиционирования подвижного состава; определения пути движения подвижного состава; определения препятствий на фоне инфраструктурных объектов; информирования о профиле, скорости и объектах по ходу движения. Разработки АО «НИИАС» в области создания электронных карт решают одну из самых сложных задач адаптации технического зрения к условиям беспилотного управления движением поездов в рамках общей стратегии цифровизации железнодорожного транспорта.

Ключевые слова: техническое зрение; беспилотное движение; электронная карта; точное позиционирование; распознаваемые объекты; геоточки; геолинии; спутниковая навигация; камеры; датчики; лидары.

Литература

• Унифицированное комплексное локомотивное устройство безопасности (КЛУБ-У) : учеб. пособие / [В.И.Астрахан, В.И.Зорин, Г.К.Кисельгоф и др.] ; под ред. В.И.Зорина и В.И.Астрахан. – М. : ГОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2008. – 177 с.
• NDS Open Lane Model. http://www.openlanemodel.org/
• RailTopoModel. https://www.railtopomodel.org/en/
• Voxel and graph-based point cloud segmentation of 3D scenes using per ceptual grouping laws / Y.Xu, L.Hoegner, S.Tuttas, U.Stilla // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2017. – Vol. IV-1/W1.
• Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving / Xiaozhi Chen, Huimin Ma, Ji Wan, Bo Li, Tian Xia. – Department of Electronic Engineering, Tsinghua University.
• Real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM / Wolfgang Hess et al. // Robotics and Automation (ICRA). – 2016 IEEE International Conference. – Pp. 1271–1278.

Петербургскому государственному университету путей сообщения Императора Александра I – 210 лет

С. 37–62.

Вторая часть подборки, посвященной юбилею первого транспортного вуза России, включает в себя статьи о работавших в нем выдающихся ученых Д.И. Менделееве и Н.А. Белелюбском и их вкладе в развитие учебно-научной базы вуза (соответственно химической и механической лабораторий), о научно-технической библиотеке университета – старейшей транспортной библиотеке страны, о международных связях вуза, интернационализации образования и научной деятельности. В подборку вошли также две статьи ученых ПГУПС, затрагивающие актуальные вопросы строительства Северного широтного хода и прокладки железнодорожных линий в условиях вечной мерзлоты.

Ключевые слова: ПГУПС; международный научно-образовательный обмен; сетевой университет; интернационализация образования; учебная лаборатория; научно-техническая библиотека; Северный широтный ход; многолетнемерзлые грунты.

ЗИНОВЬЕВА Е.В., Центр организации труда и проектирования экономических нормативов (ЦОТЭН), начальник отдела организации труда в энергетическом комплексе

Новые нормы затрат труда в энергетическом комплексе

С. 63, 80.

Рассматриваются новые Правила организации технического обслуживания и ремонта объектов электроэнергетики, которые устанавливают требования к организации технического обслуживания, планирования. подготовки, производства ремонта и приемки из ремонта (ТО и Р) объектов электроэнергетики, входящих в электроэнергетические системы, а также требования по контролю за организацией ремонтной деятельности указанных объектов субъектами электроэнергетики.

Ключевые слова: нормы затрат труда; объекты электроэнергетики; электроэнергетические системы.

ЗЕРЩИКОВ К.Ю., ООО «Константа-2» (г. Волгоград), директор, кандидат технических наук

СЕМЕНОВ Ю.В., ООО «Константа-2», заместитель директора, кандидат технических наук

СТАРОСТИН С.C., АО «Транспневматика» (г. Первомайск), главный конструктор

Инновационные уплотнения гидравлических и пневматических приборов железнодорожного транспорта

С. 70–75. 5 рис.

Рассмотрены инновационные решения для уплотнительных узлов, основанные на применении комбинированных уплотнений, а также композиционных материалов и резиновых смесей нового поколения, позволяющих увеличить долговечность и снизить стоимость жизненного цикла гидравлических и пневматических приборов.

Ключевые слова: гидравлические и пневматические приборы; комбинированные уплотнения; герметичность; композиционные материалы; манжеты; мембраны; снижение стоимости жизненного цикла.