Часто задаваемые вопросы

Компания «Круд Хеви Индастриз» запустила в коммерческую эксплуатацию систему диагностики износа рельсов на основе искусственного интеллекта и голосовой идентификации, точность которой достигает 97%

Чжэнчжоу, 15 июня 2026 года——Разработанная компанией «Круд Хеви Индастриз» система диагностики износа рельсов на основе искусственного интеллекта и акустической идентификации недавно официально вступила в эксплуатацию. Система, оснащённая массивом микрофонов, установленных по четырём углам концевой балки мостового крана, в режиме реального времени собирает акустические сигналы трения колёс о рельсы и, в сочетании с моделью глубокого обучения CNN (сверточная нейронная сеть), обеспечивает мгновенное распознавание и локализацию неисправностей, связанных с износом рельсов. По результатам независимых испытаний точность распознавания системы достигает 97%, а уровень ложных срабатываний не превышает 2%, что свидетельствует о том, что компания «Круд Хеви Индастриз» сделала существенный шаг вперед в области эксплуатации и технического обслуживания мостовых кранов с использованием искусственного интеллекта.

I. Проблемы отрасли, связанные с диагностикой зацепов рельсов

«Зацепление колес с рельсами» — это явление, при котором происходит аномальное трение и сдавливание обода колеса о боковую поверхность рельса; это одна из наиболее распространённых и опасных эксплуатационных неисправностей мостовых кранов. Длительное «зацепление колес с рельсами» приводит к быстрому износу обода колеса (колесо подлежит замене, если толщина обода уменьшается до 80% от первоначальной), износу и даже деформации боковой поверхности рельса, а также преждевременному износу подшипников колес; в серьезных случаях это может привести к сходу колеса с рельсов. Традиционная диагностика «заедания рельсов» опирается на слуховой опыт персонала по техническому обслуживанию — на основе звука определяется наличие данного явления. Такой подход не только в значительной степени зависит от индивидуального опыта, но и не позволяет осуществлять мониторинг в режиме реального времени и точно определять местоположение неисправности. В настоящее время на предприятиях широко применяется метод ручного обхода раз в квартал, в результате чего с момента возникновения проблемы до её обнаружения часто проходит несколько недель.

II. Техническое решение по распознаванию голосовых отпечатков с помощью ИИ

Система диагностики износа рельсов на основе искусственного интеллекта компании «Круд Хеви Индастриз» состоит из трёх основных модулей: устройства сбора акустических сигналов, периферийного устройства вычислений и облачной аналитической платформы. В качестве устройства сбора акустических отпечатков используется массив микрофонов MEMS промышленного класса (степень защиты IP67), установленный в четырех углах концевой балки крана рядом с колесами и охватывающий диапазон частот от 100 до 8000 Гц. В качестве периферийного устройства вычислений используется модуль Jetson Orin NX (вычислительная мощность 100 TOPS), на котором предустановлена CNN-модель, обученная на 30 000 наборов образцов акустических сигналов износа рельсов.

Во время работы системы массив микрофонов собирает акустические сигнатуры движения колес с частотой дискретизации 22050 Гц; после преобразования по спектру Мела формируется временной спектр размером 128×128, а затем модель CNN выполняет инференцию на периферийном устройстве — задержка всего процесса удерживается в пределах 5–10 мс. Модель способна распознавать 8 типов состояний «грызения» рельсов: нормальное состояние, лёгкое «грызение» (слева/справа), умеренное «грызение» (слева/справа), серьёзное «грызение» (слева/справа) и удар в месте соединения рельсов. Результаты распознавания в режиме реального времени передаются на облачную платформу по протоколу MQTT, что обеспечивает интеграцию с системой мониторинга безопасности подвесных кранов (подробнее см.Решение по мониторингу безопасности SIL3), при возникновении ситуации с сильным зацеплением за рельсы автоматически снижает скорость и останавливается.

III. Результаты измерений и эффективность применения

Система прошла трёхмесячные полевые испытания на производственных площадках компании «Круд Хеви Индастри» и на парке кранов одного из металлургических заводов; испытания охватили 16 кранов и 64 точки измерения на колесах. Результаты испытаний: точность распознавания износа рельсов составила 97,21 TP3T (сертифицировано независимой испытательной организацией), коэффициент обнаружения легкого износа рельсов — 94,51 TP3T, коэффициент обнаружения серьезного износа рельсов — 99,11 TP3T, а коэффициент ложных срабатываний — 1,81 TP3T. По сравнению с традиционным методом ручной аускультации среднее время обнаружения проблем с износом рельсов сократилось с 22 дней до мгновенного обнаружения, а среднегодовое время внеплановых простоев одного крана из-за износа рельсов сократилось примерно на 40 часов.

Система также поддерживает функцию анализа тенденций износа рельсов: путем регистрации частоты износа каждого колеса и изменений его интенсивности она автоматически формирует ежемесячные отчеты по износу рельсов, что помогает персоналу по техническому обслуживанию и ремонту заранее определить оптимальные сроки корректировки рельсов и замены колес. По оценкам, каждый мостовой кран позволяет ежегодно сэкономить около 60 рабочих часов на корректировке рельсов и сократить количество внеплановых замен колес на 1–2 раза.

IV. Внедрение и продвижение в коммерческих целях

В настоящее время эта система интегрирована в платформу удаленного мониторинга кранов и поддерживает решение по цифровому удаленному мониторингу компании «Круд Хэви Индастри» (подробнее см.Решение для цифрового удаленного мониторинга подвесных кранов) в рамках комплексного внедрения. Компания «Круд Хеви Индастриз» заключила соглашения о пробном использовании с тремя металлургическими предприятиями и планирует до конца года завершить установку систем акустической диагностики на 50 мостовых кранах. Корпоративные пользователи могут выбрать, в зависимости от своих потребностей, либо отдельный модуль акустической диагностики скольжения по рельсам, либо интегрированное решение, сочетающее цифровой удаленный мониторинг и акустическую диагностику.