Abstract
Railways are one of the safest and most important transportation systems in the world. On the other hand, due to the increasing complexity of the railway system and the running distance of rail vehicles, railway accidents occur continuously every year. In particular, in the case of high-speed trains and freight trains, if the function of the axle bearing is lost due to abnormal overheating of the axle box bearing, the load on the axle becomes uneven. Therefore, abnormal overheating in the train axle box bearings can cause serious accidents or derailments. For this purpose, a Hot Box Detector (HBD) was installed in the track side of a high speed line to detect abnormal overheating. This paper proposes an EWMA technique-based axle temperature monitoring method to detect abnormal overheating quickly and efficiently. A statistical design of the proposed method was also performed. The proposed method has better performance compared to the current method in the case of abnormal overheating and the performance is improved by approximately 170% at the maximum.
철도는 전 세계적으로 매우 안전하고 중요한 운송 수단 중 하나이다. 그러나 철도시스템이 복잡도가 높아지고 주행거리 증가 등으로 인해 매년 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 특히, 고속열차와 화물열차의 경우, 차축베어링 비정상 과열로 인하여 차축베어링의 기능이 소실되면 차축의 불균등한 하중을 초래한다. 따라서, 차축베어링의 비정상 과열은 심각한 사고 또는 차량 탈선의 원인이 될 수 있다. 이에 따라서 현재 고속열차 운행 중 차축의 비정상적인 발열을 검지하기 위하여 차축온도검지장치(Hot Box Detector, HBD)가 설치되어 운영되고 있다. 본 연구에서는 비정상 차축 과열 발생시, 이를 빠르고 효율적으로 검지하기 위하여 지수가중이동평균(EWMA) 기법을 적용한 차축온도 모니터링 방법을 제안하였다. 또한 제안한 방법에 대하여 통계적으로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 현재의 차축온도검지 모니터링 방법과 비교하여 비정상 과열의 발생에 대하여 더 좋은 성능으로 평가되었으며 그 수행도는 최대 170% 향상되었다.
