The service conditions of railway cars have become more difficult in recent years due to increased speed. Faulty components in the railcars may result in service interruption, or in extreme cases, derailment. Thus, it is important to diagnose and monitor the main components of railcars. Temperature monitoring is one of the basic methods used to diagnose abnormal conditions in the main components of railway cars, such as in bearings, reduction gears, and traction motors. In this study, we developed a monitoring system for the main components, using an infrared thermography technique. This technique has the advantage of infrared thermal camera imaging of temperature contours in the components. Various hardware and software components of the monitoring system are used to acquire the sensor data, to identify potential problems in railcar operation.
지금까지의 전차선 검측 시스템은 검측차량을 이용하여 검사구간을 주행 한 후 결과를 산출하였다. 이것은 아열대기후로의 변화에 인한 자연 환경의 급변과 450Km/h급 고속철도 차량의 등장으로 변화가 요구된다. 이에 고속 주행환경과 노반정보를 반영하는 융합 가변형 전차선 검측시스템의 구조를 연구하였다. 기존의 시스템은 전차선에 한정하여 마모의 정도를 판단하였다. 이에 비해 본 논문에서는 검지를 위하여 참조하는 정보를 검측대상의 영상정보에 추가하여 음향정보를 융합하였고, 지형정보에 따라 검지빈도와 정밀도를 가변적으로 적용함으로써 시설물 검측에 대한 기본적인 모델을 제안하였다.
철도 시설물의 상태를 종합적으로 동시에 검측하고 건전성 평가가 가능한 고속 종합검측시스템을 위해 열차의 위치검지 정보는 필수불가결하다. 본 논문에서는 위치검지를 위한 위치 기술중 관성센서의 측정과 분석에 대해 다룬다. 관성센서의 가속도 정보와 각속도 정보에 대해 진폭과 주파수 관점에서 분석하였고, 진동 및 열차 동역학에 대한 검토도 이루어졌다. 이러한 검토 결과와 GPS 정보를 이용하여 호남선 나주역부터 일로역까지 한국형 틸팅열차의 위치검지를 수행하였다. 이와 같은 센서 측정치와 열차의 거동에 대한 동기화된 분석은 열차위치검지 시스템의 설계와 성능 향상에 도움을 줄 수 있다.
선진국인 일본과 미국, 유럽 등에서는 철도운영기관에서 경영합리화 방안으로 철도차량 검수인원 최소화를 위한 판타그라프 습판마모 및 차륜마모 상태 자동측정 시스템(예를 들면, CCD 카메라에 의한 자동 측정 등)을 '80년대 후반부터 도입하고 있는 실정이다. 국내에서는 '90년대 후반부터 도시철도 운영기관에서 경영합리화 방안의 일환으로 판타그라프 습판 및 차륜 마모 자동측정 시스템 적용에 대해 관심을 갖기 시작하였다. 이후 2002년도부터 한국철도공사의 신설 차량기지에 설치하기 시작하였다. 기 적용된 외국 및 국내의 CCD 카메라에 의한 판타그라프 습판마모상태 자동측정 시스템을 분석하여 IT 강국으로써의 새로운 첨단기술 방식을 적용한 CCD 카메라에 의한 판타그라프 습판마모 측정방법 및 관리방안이나 국내실정에 맞지 않는 검사관리 항목 등을 개선 적용한 사례(국내 운영기관)들을 연구, 국내 도시철도 운영기관에 적용토록 함으로써 경영합리화 실현 및 국내의 IT 선진기술을 해외철도 운영기관에 적용할 수 있는 단초를 제공하고자 한다.
The track circuit carries out a train detection using a electrical closed loop, and incidentally it detects the rail rupture using the track circuit current flowing rail. However, in the case of the axle counter or the Radio based train control system, it requires a new way for detecting the rail rupture because of not using the track circuit. To solve this problem, it periodically checks non-steady state of rail by the track inspection car. but real-time detection of the rail rupture is impossible. Therefore, this paper analyzed feasibility to realize a real-time detection of rail rupture by using the return current.
In this study, a noncontact laser ultrasonic system is proposed for rail defect detection. An Nd-Yag pulse laser is used for generation of ultrasonic waves, and the corresponding ultrasonic responses are measured by a laser Doppler vibrometer. For the detection of rail surface damages, the shape of the excitation laser beam is transformed into a line. On the other hand, a point source laser beam is used for the inspection of defects inside a rail head. Then, the interactions of propagating ultrasonic waves with defects are examined using actual rail specimens. Amplitude attenuation was mainly observed for a surface crack, and reflections were most noticeable from an internal damage. Finally, opportunities and challenges associated with real-time rail inspection from a high-speed train are discussed.
In this paper, the analysis of inspection period bases on reliability is suggested in the field of traction power system. Even though there are several maintenance models, the most commonly used maintenance assessment has been focused on time based maintenance in real traction power systems. The maintenance intervals are selected on the basis of long-time experience. It ensures high availability and exact planning of staff. Reliability centered maintenance, which evaluates criticality and severity of each failure mode, achieves the operation, maintenance, and cost-effective improvement that will manage the risks of equipment. This paper deals with electrification in railway inspection frequency and applied reliability based inspection frequency instead of constant intervals. The distribution function of failure rate in traction power system belongs to Weibull function. Also, the fault data and the number of installed equipments for electrifications are collected. The failure history is investigated and classified in detail. Though these complicated procedures, it contribute to extend equipment lifetime and to reduce maintenance costs.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
Generally, there are many types of data, such as wear data or irregularity data, are detected for analyzing railway performance. The analysis of railroad wear or irregularity data is most effective method for the efficient railway maintenance. Especially, the track damaged directly by train, have as important position with the inspection data. This study suggest the Life-Cycle performance analysis method and process of railroad by analyzing two types of data, wear data and irregularity data. This analysis methods can be applied to suggest the Life-Cycle performance of railroad based on environmental factors or design factors, such as sleeper type, roadbed type, cant, the radius of curvature, speed, maintenance history and so on.
This study examined the existing issues and current status of how to best approach the establishment of railroad asset of the corporation in the long run. It also explored some preventative measures for further problems. Based on the law of state property and related railroad statutes, the research referred to basic plans for railroad management of Korea Rail Network Authority, the outcome of file research, handbook of asset management, guidelines and policy of Ministry of Finance and Economy for state property management, recommendations of the Board of Audit and Inspection and fact-finding research of state property (miscellaneous properties). The findings are making a few suggestions on the service of the Korea Rail Network Authority and Korail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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