Simulation Modelling of an Algorithm for Protection from Skidding and Wheel Locking of Wheel Pairs of Electric Rolling Stock


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Modern electric rolling stock is equipped with a microprocessor control system of the traction electric drive and smooth contactless voltage regulation on traction motors. It allows implementing a flexible skidding (wheel locking) algorithm of protection. Untimely detection and location of skidding (wheel locking) processes leads to a decrease of the traction (braking) forces, damage to the wheel motor unit, and increased wear of wheels and rails. The simulation model of the electric rolling stock with the rotational-motor electric drive and smooth zone-phase voltage regulation on the traction electric motor was developed. Analysis of the algorithms for protection from skidding and wheel locking in the mode of traction and regenerative braking was made with the help of the above model. The model contains blocks of the MATLAB system and Simulink extension package: traction transformer blocks, traction motor blocks, digital automatic control system of the traction electric drive, current and voltage sensors, and an output module of the modelling results. Skidding (wheel locking) algorithms for protection from skidding (wheel locking) were considered. Their location is a result of the reduction of the armature current of the traction motors with the skidding (wheel–locking) wheel set. In the traction mode, the reduction of the armature current takes place due to the impact on the armature current regulator of the traction electrical motors, and in the mode of the regenerative braking on the exiting current regulator of the traction motors group with the wheel locking wheel set. The considered protective algorithms enable effective localization of the skidding (wheel locking) processes with a minimum loss of the traction (braking) forces.

Об авторах

Yu. Boronenko

Petersburg State Transport University

Автор, ответственный за переписку.
Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, St. Petersburg, 190031

Yu. Romen

JSC VNIIZHT Railway Research Institute

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, Moscow, 107996

I. Vikulov

Petersburg State Transport University

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, St. Petersburg, 190031

M. Izvarin

Petersburg State Transport University

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, St. Petersburg, 190031

V. Andreev

Petersburg State Transport University

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, St. Petersburg, 190031

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».