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Oct 30, 2023

위험을 활용한 선로검사 차질 대처

과학 보고서 13권,

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 2141(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

계획되지 않은 선로 검사는 선상 선로 형상 모니터링 활동의 운영 중단으로 인해 직접적인 결과가 될 수 있습니다. 이에 따라 보충 선로 측정을 위한 정보의 가치를 높이기 위한 새로운 대응 전략을 수립하여 데이터 생성 모델을 구축했습니다. 이 모델에서는 짧은 시간 동안 영향을 받은 트랙 구간을 따라 각 측정 지점에 인공(합성) 데이터가 할당됩니다. 본 연구에서는 인공적인 궤도 측정 데이터를 효과적으로 생성하기 위해 종속변수에 단거리 기억 종속성을 포함하고 외부 요인의 상호의존적 효과를 통합한 NARX(외생변수를 이용한 비선형 자기회귀) 모델을 제안한다. 제안된 모델의 비선형성은 효과적인 중단 관리 요구 사항에 따라 매핑 기능을 빠르게 계산할 수 있는 인공 신경망을 사용하여 결정되었습니다. 일반화 능력을 반영한 데이터 생성 모델의 과적합에 따른 위험은 위험 회피 개념을 통해 효과적으로 관리되었습니다. 모형 평가를 위해 선로 종단면의 편차를 사례연구로 삼고, 선로의 열화율과 선로 정렬 및 궤간을 외생변수로 사용하여 예측하였다. 통계적으로 다른 두 데이터 세트에 대한 시뮬레이션 결과는 중단된 선로 측정을 위한 데이터 생성 모델이 신뢰할 수 있고 정확하며 사용하기 쉬운 것으로 나타났습니다. 이 새로운 모델은 철도 선로 무결성 예측 및 탄력적인 운영 관리에 있어 필수적인 혁신입니다.

철도 선로의 기하학적 상태는 육안 검사의 검사 데이터와 통합된 선로 기록 차량에 의해 수집된 선로 기하학적 측정값의 평가를 통해 정기적으로 측정되고 업데이트됩니다. 이러한 검사는 철도 네트워크에서 철도 차량의 주행 안전성과 승차감을 보장합니다. 서비스 장애가 발생하기 전에 결함이 있는 선로는 시정 또는 예방 조치에 따라 선로 유지 관리 정책에 따라 적절한 선로 유지 관리 활동(예: 탬핑, 레일 재포장, 재조정 등)을 받습니다. 효과적인 유지보수 작업을 위한 필수 조건은 선로 측정/검사 일정(TIS)입니다. 현재까지 TIS는 다양한 시간적, 공간적 매개변수는 물론 물리적(예: 인간과 기계) 특성을 통합하는 최적화 문제로 모델링되었습니다1. TIS가 실시간 환경의 불확실성에 노출됨에 따라 중단이 발생할 수 있으며 일정의 나머지 활동 중 일부 또는 전체가 잠재적으로 상쇄될 수 있습니다1,2.

중단은 결정론적인 과정이 아닌 무작위적인 사건이며, 이러한 특성으로 인해 중단은 예측 불가능하고 역동적입니다. TIS에 장애가 발생하면 선로 유지 관리 계획 프로세스에 선로 불규칙성을 알리는 선로 측정 및 검사 데이터 공급이 지연될 수 있습니다. 필요 이상으로 오랫동안 트랙을 방치하면 결함 감지가 늦어질 위험이 높아집니다. 결과적으로 계획된 기능 대신 계획되지 않은 유지 관리를 수행해야 합니다. 확실히 이는 선로 유지 관리 비용에 직접적인 영향을 미칩니다3. 극단적인 상황에서는 비효율적인 선로 점검이 열차 탈선의 원인이 될 수 있습니다4,5. 선로 검사에서 방해가 되는 사건에 대응할 수 있는 한 가지 방법은 방해받은 선로 측정에 대한 적절한 대응 조치를 찾는 것입니다. '중단'이라는 용어는 TIS의 중단으로 인한 직접적인 손실을 강조하기 위해 사용됩니다. 본 연구에서는 중단된 TIS에 대한 적절한 대응 조치를 식별하기 위해 혁신적인 중단 관리(DM) 프레임워크가 사용되었습니다.

DM 프레임워크를 사용하는 동기는 대응 조치가 영향을 받는 프로세스 또는 관심 시스템의 모든 측면에서 가능한 최소한의 변경을 부과할 수 있다는 것입니다. 중단은 본질적으로 일시적이기 때문에 중단 이전에서 사후로의 원활한 전환이 필요합니다. 이 요구 사항을 충족하려면 시스템 엔지니어는 '중단된' 구성 요소 또는 프로세스 단위의 무결성을 최대한 알고 보존해야 합니다6. 본 연구에서는 선로 측정 데이터가 '단절된' 구성요소의 대표 정보로 작용한다.