🔬 В ЛЭТИ создали алгоритм для автоматического распознавания дефектов железнодорожных р... — 30 июня 2026 г. в 14:02:57.164
🔬 В ЛЭТИ создали алгоритм для автоматического распознавания дефектов железнодорожных рельсов Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» разработали модель на основе частотного анализа для классификации неровностей рельсового пути. Алгоритм различает типы стыков и дефектов по вибрационным сигналам, повышая достоверность диагностики и снижая риск ложных срабатываний при мониторинге железнодорожной инфраструктуры. Ключевые характеристики: ✅ частотный анализ на основе преобразования Фурье и непрерывного вейвлет-преобразования для адаптивной обработки сигналов; ✅ классификатор в среде MATLAB, различающий шесть типов неровностей: от ровного рельса до дефектного сварного стыка; ✅ точность определения типа стыка – 85% на выборке из 150 сигналов, 0% ложных определений дефектов. Как это работает? При движении поезда колеса генерируют вибрационные сигналы при прохождении неровностей пути. Датчики фиксируют эти колебания, а алгоритм анализирует их во временной и частотной областях. Преобразование Фурье и вейвлет-анализ выделяют характерные паттерны: например, сварной стык с дефектом дает низкочастотный отклик, а болтовой – высокочастотный. Классификатор сопоставляет полученные признаки с эталонными диапазонами и автоматически определяет тип неровности, исключая человеческий фактор. Разработка решает широкий круг задач: 📊 повышение безопасности железнодорожных перевозок за счет раннего выявления трещин, смятий и изломов рельсов; 🚄 мониторинг состояния путей в реальном времени без остановки движения; 🔧 снижение нагрузки на персонал дефектоскопных служб благодаря автоматизации анализа; 📈 прогноз развития дефектов для планирования профилактических работ и замены участков пути. Результаты исследования опубликованы в журнале «Gyroscopy and Navigation» (квартиль Q2 по Scopus). Разработка реализуется в рамках научно-исследовательской политики программы развития университета «Приоритет-2030». #Сделано_в_ЛЭТИ