BR112020015672B1 - Sistema e método para determinar a condição operacional de um conjunto de rodas de um vagão ferroviário - Google Patents

Abstract

Um sistema e método para monitorar a condição operacional de um conjunto de rodas em um vagão ferroviário compreendendo uma unidade vedada montada em ou próxima a um conjunto de rodas do vagão ferroviário para coletar dados do conjunto de rodas e realizar análises AI nos dados coletados para determinar a condição operacional e predizer modos de falha para o conjunto de rodas. Os resultados são comunicados fora do vagão ferroviário de uma forma sem fio por meio de um ou mais de diversos métodos diferentes.

Description

Aplicações Relacionadas

[001] Este pedido reivindica o benefício do Pedido de Patente Provisório U.S. No. 62/631.279, depositado em 15 de fevereiro de 2018, que está por meio disso incorporado aqui pela referência.

Campo da Invenção

[002] Este pedido se refere a sensores, sistemas e técnicas para monitorar condições em um veículo. Mais especificamente, este pedido se refere a veículos ferroviários e a um sistema interno para monitorar conjuntos de rodas em um vagão ferroviário, incluindo conduzir diagnóstico, reconhecer e predizer modos de falha e de outra forma gerenciar a saúde geral e/ou estado do conjunto de roda.

Fundamentos da Invenção

[003] Monitoramento de condição é o processo de monitoramento de um parâmetro de operação em maquinário, por exemplo, um parâmetro de vibração, temperatura, etc., para identificar uma mudança que pode indicar uma falha de desenvolvimento. Um dos objetivos de monitoramento de condição é sugerir a realização de ações de manutenção preventiva antes de ocorrerem danos ou falhas previstas. Dessa maneira, o monitoramento de condição pode abordar condições que podem reduzir a vida útil normal de um componente antes de ocorrer um incidente ou falha. Como tal, a vida útil de rodas e mancais pode ser prolongada. As técnicas de monitoramento de condição são normalmente usadas em equipamento rotatório, sistemas auxiliares e outro maquinário, tais como compressores, bombas, motores elétricos, motor de combustão interna e prensas.

[004] Na indústria ferroviária, monitoramento de condição é tipicamente limitado a sistemas à margem da ferrovia localizados ao longo de linhas férreas nos quais dados são coletados por monitores fora de estrada, tipicamente usando sensores acústicos, sensores de vibração, sistemas de visão de máquina, medições baseadas em deformação, e sensores de temperatura pirométricos. Entretanto, sistemas à margem da ferrovia podem algumas vezes ser inconfiáveis e não terem exatidão.

[005] Ao contrário, técnicas de monitoramento internas podem prover um maior grau de exatidão. Entretanto, técnicas de monitoramento interno existentes apresentam vários problemas. Por exemplo, muitas dessas técnicas são limitadas a medições de temperatura que só podem detectar os componentes defeituosos nos estágios finais, imediatamente antes do ponto de falha. Adicionalmente, sistemas que usam análise de vibração no servidor remoto são frequentemente muito limitados em termos de qualidade de medição de sinal, e potência de processamento.

[006] Outros problemas com sistemas e técnicas de monitoramento de condição existentes na indústria ferroviária incluem, mas não se limitando ao uso de baixas taxas de amostragem, potência de processamento limitada, falha para incorporar algoritmos analíticos avançados (incluindo aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda), falha em comunicar com leitoras de etiqueta na margem da ferrovia, falta de um sistema de gerenciamento de potência avançado, e a falta de uma solução para medição de velocidade da roda. Tornou-se cada vez mais importante para proprietários de estrada de ferro, embarcadores e empresas de arrendamento poder monitorar a condição de ativos, incluindo vagões ferroviários, locomotivas e composições de trem de uma maneira em tempo real.

Sumário da Invenção

[007] São descritos aqui sistemas, aparelhos e métodos para monitoramento de condição de um vagão ferroviário, e em particular, da saúde de rodas e mancais em um vagão ferroviário, que é capaz de monitorar a condição de componentes com base em assinaturas de temperatura, peso, velocidade e vibração, e adicionalmente é capaz de detecção de falha preditiva. A tecnologia descrita usa componentes de hardware potentes (por exemplo, acelerômetros, processadores, RAM, etc.) bem como outros recursos de projeto exclusivos, tais como um sensor de posição de roda exclusivo e uma configuração de montagem exclusiva no adaptador de mancal, dentre outros. Esses recursos permitem a realização de análise mais complexa, incluindo, por exemplo, o uso de modelos de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda para predizer modos de falha que sistemas existentes não são capazes de predizer. As vantagens do projeto de hardware do sistema, acoplado com a analítica preditiva, resultará em predições muito mais exata e confiáveis do que com sistemas da técnica anterior.

[008] Uma modalidade da invenção provê um Sistema de Saúde de Conjunto de Rodas (WHS) implementado como um nó de sensor sem fio, que atua como um nó em uma rede baseada em vagão ferroviário. A rede baseada em vagão ferroviário pode ter, em algumas modalidades, uma topologia de malha, árvore ou estrela. A rede baseada em vagão ferroviário pode incluir outros nós para sensorear outros parâmetros da operação de vagão ferroviário. Os nós em cada vagão ferroviário podem ser formados em uma rede ad hoc organizada por uma unidade de gerenciamento de comunicações (CMU). A unidade de gerenciamento de comunicação provê a capacidade de coletar dados e alertas de modos de falha existentes ou pendentes dos vários nós na rede de vagão ferroviário e reportar esses dados tanto fora do vagão ferroviário quanto a um operador na locomotiva.

[009] Em uma composição de trem típica, cada vagão ferroviário terá uma rede baseada em vagão ferroviário local controlada por uma unidade de gerenciamento de comunicações. Em certas modalidades, as unidades de gerenciamento de comunicação de cada vagão ferroviário na formação formarão uma rede controlada baseada em trem por uma porta sem fio potencializada, que pode atuar como uma porta para comunicação do sistema de monitoramento com instalações fora do trem ou com um operador na locomotiva.

[010] Em outras modalidades, o WHS pode ser implementado como uma unidade independente que comunica de forma sem fio com detectores à margem da ferrovia como um meio de exploração de dados, e/ou resultados de análises de dados fora do vagão ferroviário.

Breve Descrição dos Desenhos

[011] A descrição detalhada seguinte será mais bem entendida quando lida com relação às figuras anexas a esta. Para efeitos de ilustração da invenção, é mostrado nos desenhos uma modalidade preferida. Entretanto, entende-se que essa invenção não é limitada a essas modalidades ou aos arranjos precisos mostrados.

[012] A FIG. 1 é um esquema mostrando a rede baseada em vagão ferroviário na qual o WHS descrito aqui pode ser um nó de sensor sem fio.

[013] A FIG. 2 é um esquema de uma composição de trem mostrando a rede baseada em trem bem como redes baseadas em vagão ferroviário individuais.

[014] A FIG. 3 é um diagrama de blocos mostrando a estrutura elétrica de um Sistema de Saúde de Conjunto de Rodas (WHS) de acordo com exemplos descritos neste pedido.

[015] A FIG. 4 é um diagrama de blocos mostrando uma vista em alto nível do movimento de dados de múltiplos WHS’s para a extremidade dianteira de cliente.

[016] A FIG. 5 é um fluxograma mostrando o processo geral para análise de dados e predição de falha para o WHS.

[017] A FIG. 6 é um fluxograma mostrando a detecção, classificação de falhas que ocorrem e a gravidade de falhas com relação ao mancal do conjunto de rodas.

[018] A FIG. 7 é um fluxograma mostrando a detecção e gravidade de falhas que ocorrem com relação à roda do conjunto de rodas.

[019] A FIG. 8 é uma vista explodida mostrando os componentes do WHS.

[020] As FIGS. 9-10 mostram duas vistas de um WHS sendo afixado ao adaptador de mancal.

[021] A FIG. 11 mostra um WHS tendo um sensor de temperatura integral.

Descrição Detalhada da Invenção

[022] Um conjunto de rodas é uma montagem compreendendo um eixo de rodas, duas rodas e dois mancais. “Conjunto de rodas” é uma expressão da técnica na indústria ferroviária.

[023] Uma composição de trem, mostrada nos desenhos como número de referência 209, é definida como um grupo conectado de vagões ferroviários 103 e locomotivas 208.

[024] Um nó de sensor sem fio (“WSN”), mostrado nos desenhos como número de referência 104, é localizado em um vagão ferroviário 103. O WSN é preferivelmente desdobrado em um alojamento protetor autocontido, e pode incluir um ou mais sensores, uma fonte de potência e sistema de circuitos de comunicação que permite que o WSN 104 comunique com a CMU 101 na rede baseada em vagão ferroviário. O WSN 104 pode também incluir uma capacidade inteligente para analisar os dados coletados de um ou mais sensores e determinar se os dados precisam ser transmitidos imediatamente, mantidos para transmissão posterior, ou agregados em um evento ou alerta. O WSN 104 é usado para sensorear um parâmetro a ser monitorado (por exemplo, temperatura de mancais ou ar ambiente) ou estado (por exemplo, posição de um engate ou freio de mão). Todos os WSNs 104 em um único vagão ferroviário 103 formam uma rede baseada em vagão ferroviário 105 controlada por uma CMU 101. Exemplos de WSNs 104 são descritos em relatório descritivo de patente publicada U.S. 2013/0342362, cuja descrição está por meio disso incorporada pela referência aqui.

[025] Uma unidade de gerenciamento de comunicação (“CMU”), mostrada nos desenhos como número de referência 101, é localizada em um vagão ferroviário 103 e controla a rede baseada em vagão ferroviário 105 sobreposta ao vagão ferroviário 103. O hardware de CMU 101 preferivelmente inclui um processador, uma fonte de potência (por exemplo, um bateria, célula solar ou capacidade de aproveitamento de potência interna), um dispositivo de sistema de satélite de navegação global tal como um receptor de sistema de posicionamento global (“GPS”), Wi-Fi, satélite, e/ou capacidade celular, uma capacidade de comunicações sem fio para manter a rede baseada em vagão ferroviário 105 e, opcionalmente, um ou mais sensores, incluindo, mas não se limitando a um acelerômetro, interruptor reed ou sensor de temperatura. A CMU 101 apoia um ou mais WSNs 104 em uma configuração de rede usando protocolos padrões proprietários ou abertos, tal como padrão de rádio IEEE 2.4 GHz 802.15.4. Adicionalmente, a CMU 101 pode também ser um membro de uma rede baseada em trem 207, que consiste nas CMUs 101 de todos os vagões ferroviários habilitados 103 na composição de trem 209, controlado por uma porta sem fio potencializada 202, tipicamente localizada em uma locomotiva 208. A CMU 101 dessa forma suporta quatro funções: 1) gerenciar uma rede baseada em vagão ferroviário de baixa potência 105 sobreposta um vagão ferroviário 103; 2) consolidar dados de uma ou mais WSNs 104 na rede baseada em vagão ferroviário 105 e aplicar lógica aos dados coletados para gerar alertas de advertência. Em várias modalidades, os alertas de advertência podem ser comunicados a um hospedeiro tal como uma locomotiva 208, ou a um centro de operações ferroviárias remoto 220 ; 3) suportar sensores embutidos, tal como um acelerômetro, na CMU 101 para monitorar atributos específicos do vagão ferroviário 103 tais como localização, velocidade, acelerações e mais; e 4) suportar comunicação bidirecional à montante do hospedeiro ou ponto de controle, tal como uma locomotiva 208 se parte de uma rede baseada em trem existir e/ou um monitoramento fora de trem ou fora de vagão ferroviário e centro de operações ferroviárias remoto 220, ou servidor remoto e à jusante de uma ou mais WSNs 104, localizadas no vagão ferroviário. As CMUs 101 podem comunicar de forma sem fio com o PWG 202 em uma configuração de rede ou podem ser configuradas para comunicar por meio de uma conexão física, por exemplo, através do sistema de freio ECP (pneumático eletronicamente controlado). Versados na técnica perceberão que o GPS é apenas uma forma de um sistema de satélite de navegação global (GNSS). Outros tipos de GNSS incluem GLONASS, Galileo e BeiDou, etc. com outros em desenvolvimento. Dessa forma, embora o GPS seja usado nas modalidades descritas aqui, qualquer tipo de GNSS ou dispositivo pode ser usado.

[026] A CMU 101 é capaz de receber dados e/ou alarmes de uma ou mais WSNs 104 e é capaz de extrair inferências desses dados e gerar alarmes relativos ao desempenho do vagão ferroviário 10S, e de transmitir dados e informação de alarme a um servidor remoto. A CMU 101 é preferivelmente uma única unidade que serviria como uma ligação de comunicação com outras localizações e ter a capacidade de processamento dos dados recebido. Outras localizações incluiriam, mas não se limitando, por exemplo, a uma estação de base móvel, uma porta sem fio potencializada 202 na locomotiva 208 ou uma estação de base baseada em terra. A CMU 101 também comunica com, controla e monitora WSNs 104 na rede baseada em vagão ferroviário 105.

[027] Uma porta sem fio potencializada (“PWG”), mostrada nos desenhos como número de referência 202, é preferivelmente localizada tanto em uma locomotiva 208 quanto desdobrado como parte de uma rede baseada em galpão ferroviário. Tipicamente incluirá um processador, um receptor de GPS, um sistema de comunicação por satélite e ou celular, transceptor sem fio local (por exemplo WiFi), uma porta Ethernet, um gerenciador de rede de área abrangente de baixa potência (LPWA) e outros meios de comunicação. A PWG 202 terá potência suprida pela locomotiva 208, se localizada em um ativo potencializado, tal como uma locomotiva 208, ou derivará sua potência de uma outra fonte, por exemplo, de um gerador de energia solar ou de uma bateria de alta capacidade. A PWG 202 controla 1) uma rede baseada em trem 207 sobreposta uma composição de trem 209, consistindo em múltiplas CMUs 101 de cada vagão ferroviário 103 equipado com uma CMU 101 em uma composição de trem 209, 2) CMUs isoladas 101 que não são parte de uma composição de trem, ou 3) uma rede baseada em galpão ferroviário disposta em um galpão ferroviário 114, consistindo em PWGs 116 e CMUs 101 baseadas em terra de vagões ferroviários individuais 103 não atualmente associados com uma composição de trem 209.

[028] Os componentes e configuração da PWG 202 são similares aos de uma CMU 101, com a PWG 202 extraído potência de uma fonte externa ou sendo autopotencializada, enquanto a CMU 101 é tipicamente autopotencializada. Adicionalmente, a PWG 202 coleta dados e extrai inferências relativas ao desempenho da composição de trem 209, e rede baseada em trem 207, ao contrário das CMUs 101, que extraem inferências relativas ao desempenho de vagões ferroviários individuais 103 e rede baseada em vagão ferroviário 105 ou 118.

[029] Uma rede baseada em vagão ferroviário mostrada nos desenhos como número de referência 105 consiste em uma CMU 101 em um vagão ferroviário 103, que é parte de e gerencia uma rede baseada em vagão ferroviário 105 de uma ou mais WSNs 104, cada uma desdobrada, preferivelmente no mesmo vagão ferroviário 103, mas não necessariamente no mesmo vagão ferroviário que a CMU 101.

[030] Uma rede baseada em trem, mostrada nos desenhos como número de referência 207, consiste em uma PWG potencializada 202 em uma locomotiva 208, que é parte de e gerencia uma rede baseada em trem 207 de uma pluralidade de CMUs 101, cada uma desdobrada em um vagão ferroviário 103, em que a locomotiva 208 e a pluralidade de vagões ferroviários 103 formam uma composição de trem 209 e em que a rede baseada em trem 207 é identificada por um identificador exclusivo.

[031] A discussão que se segue descreve o sistema no contexto de um vagão ferroviário 103, entretanto, versados na técnica entenderão que os mesmos métodos são aplicáveis a qualquer ativo, veículo ferroviário ou ativo ferroviário. Deve-se notar que as definições apresentadas não devem ser exclusivas, em que componentes definidos podem ter componentes ou recursos adicionais não incluídos na definição. Além disso, embora a descrição seguinte caracterize um vagão ferroviário 103 com dois truques, ela é aplicável a qualquer configuração com mais ou menos truques ou eixos de rodas.

Rede Baseada em Vagão Ferroviário

[032] Referindo-se agora à FIG. 1 dos desenhos, uma rede baseada em vagão ferroviário é mostrada no geral como número de referência 105. Rede baseada em vagão ferroviário 105 compreende uma CMU 101 instalada em um vagão ferroviário 103 e uma ou mais WSNs 104 instaladas no mesmo vagão ferroviário 103. A arquitetura de rede baseada em vagão ferroviário 105 é um bloco de construção fundacional da norma IEC 62591 internacional sem fio bem como da norma ISAlOO.lla da International Society of Automation.

[033] Em um aspecto, a invenção provê um meio inovativo para monitorar o desempenho e operação de um vagão ferroviário 103 usando uma rede baseada em vagão ferroviário 105 sobreposta ao vagão ferroviário 103 e comunicar tal desempenho e dados operacionais a um hospedeiro ou ponto de controle tal como uma locomotiva 208 de uma composição de trem 209, como mostrado na FIG. 2. A CMU 101, preferivelmente montada em um vagão ferroviário 103, controla e recupera dados e alertas de uma ou mais WSNs 104 também desdobradas no vagão ferroviário 103. Se um problema for detectado, alarmes são encaminhados pela CMU 101 para ação adicional a uma PWG 202 instalada em um ativo, preferivelmente com acesso a uma fonte de potência e, opcionalmente, a um monitoramento fora de trem ou fora de vagão ferroviário e centro de operações ferroviárias remoto 220.

[034] O sistema provê a capacidade de receber evento e informação de estado da CMU 101 e uma ou mais WSNs 104 instaladas em um vagão ferroviário 103. Interfaces são registradas para receber eventos assicronizadamente, ou procedimentos remotos podem ser chamados para recuperar informação da CMU 101 de uma maneira agrupada. A interface é exposta através de um serviço de rede ou biblioteca e é acessível pela rede de área local 110 através de uma conexão SSL e autenticada com uma chave exclusiva reservada para cada usuário final.

[035] Referindo-se ainda à FIG. 1, a CMU 101 é afixada diretamente ao vagão ferroviário 103 através de qualquer meio adequado, por exemplo, usando parafusos de montagem autoatarrachantes ou outros parafusos de montagem de metal. Um método adicional de fixação da CMU 101 no vagão ferroviário 103 é afixar diretamente a um suporte de montagem com parafusos ou outros parafusos de montagem de metal e o dito suporte é afixado diretamente ao vagão ferroviário 103 usando parafusos autoatarrachantes ou metal parafusos de montagem de outro. A CMU 101 é capaz de configurar uma ou um mais WSNs 104 em uma rede local para transmitir, ouvir ou adormecer em momentos precisos.

[036] CMU 101 em cada vagão ferroviário 103 é capaz de suportar um sensor de sistema de satélite de navegação global (GNSS) opcional para determinar localização, direção e/ou velocidade de vagão ferroviário 103. Adicionalmente, a CMU 101 em cada vagão ferroviário 103 é capaz de usar sensores embutidos e/ou gerenciar uma rede baseada em vagão ferroviário 105 no vagão ferroviário 103 para gerar mensagens que precisam ser enviadas a um hospedeiro ou ponto de controle, tal como uma locomotiva 208.

[037] Referindo-se agora à FIG. 2, a CMU 101 instalada no vagão ferroviário 103 coleta dados relativos à operação do vagão ferroviário 103 de uma ou mais WSNs 104 instaladas no vagão ferroviário 103. As WSNs 104 transmitem dados à CMU 101. A CMU 101 conecta com rede baseada em trem 207 disposta na composição de trem 209 para transmitir dados a uma porta sem fio potencializada 202 instalada na locomotiva 208, a um centro de operações remoto 220 ou servidor remoto.

[038] As WSNs 104 usam um protocolo de rede projetado para reduzir o consumo de potência, tendo um transceptor e antena de rádio integrado que é certificado para operação na banda sem licença. Cada WSN 104 é equipada com um microcontrolador de ultrabaixa potência que permite amostragem e extensivas computações internas, incluindo transformadas de Fourier rápidas (FFTs), filtração digital, e análise de tendência e preditiva. A WSN 104 é potencializada por baterias de alta densidade de energia, baixa autodescarga. Em modalidades preferidas, as baterias podem ser de lítio. Em algumas modalidades, cada WSN 104 pode também atuar como um roteador que é capaz de comunicar com qualquer outra WSN 104 na faixa de comunicação e atribuída à rede baseada em vagão ferroviário 105, por meio disso criando trajetos de comunicação redundante na rede baseada em vagão ferroviário 105. Em outras modalidades, um WSN 104 pode comunicar diretamente fora do vagão ferroviário com locomotiva 208, um servidor remoto 406 ou um centro de operações ferroviárias remoto 220.

[039] As WSNs 104 podem ser configuradas para o parâmetro ou condição a ser monitorada, por exemplo, a temperatura de um mancal, e podem ser colocadas no vagão ferroviário 103 em uma localização escolhida para tal monitoramento. A WSN 104 pode ter um ou múltiplos dispositivos de sensoreamento que sensoreiam múltiplos parâmetros operacionais. Por exemplo, a WSN 104 pode incluir um sensor de temperatura para monitorar temperatura do mancal, um sensor de temperatura para medir a temperatura do ambiente e um acelerômetro. A WSN 104 é afixada diretamente ao vagão ferroviário 103 por solda, parafusos de montagem autoatarrachantes, outros parafusos de montagem de metal ou outros meios de fixação, por exemplo, por adesivo.

[040] Como um exemplo operacional, a WSN 104 pode sensorear a temperatura de um mancal em virtude de ser afixada por solda ou outros meios próximos ao mancal, preferivelmente no encaixe do mancal (que pode incluir o mancal, adaptador de mancal ou qualquer outro acessório relacionado ao mancal). WSNs exemplificativos 104 foram descritas no Pedido de Patente Publicado U.S. 2013/0342362, que está aqui incorporado por referência.

[041] Cada WSN 104 inclui sistema de circuitos para comunicações sem fio. Preferivelmente, cada WSN 104 em um vagão ferroviário 103 é formado em uma rede baseada em vagão ferroviário ad hoc 105 com outras WSNs 104 no mesmo vagão ferroviário 103 e com CMU 101, também preferivelmente montada no mesmo vagão ferroviário 103, como mostrado na FIG. 1 e FIG. 2. Na modalidade preferida, cada WSN 104 de um dado vagão ferroviário 103 transferiria dados ou alertas à CMU 101 desse vagão ferroviário 103. Essa transferência de dados pode ocorrer diretamente, ou os dados podem ser transmitidos por outra WSN 104 na mesma rede baseada em vagão ferroviário 105 à CMU 101.

[042] As WSNs 104 incluem uma fonte de potência de longa duração. Em modalidade preferidas, uma bateria de cloreto de lítio-tionila grau militar pode ser usada. O sistema de circuitos inclui funcionalidade de condicionamento e gestão de potência e pode incluir um recurso para preservar a vida da bateria, que mantém a WSN 104 em um estado de espera e periodicamente ou assicronizadamente desperta a WSN 104 para entregar as leituras de sensores internos.

[043] As WSNs individuais 104 são montadas nas áreas de interesse em um vagão ferroviário 103. Como um exemplo, as FIGS. 1 e 2 mostram WSNs de sensoreamento de temperatura 104 do tipo supradescrito montadas em um encaixe de mancal de vagão ferroviário 103. Nesse exemplo particular, as WSNs 104 podem ser afixadas a todos os encaixes de mancal de cada roda de vagão ferroviário 103. Além do mais, outras WSNs 104, por exemplo, um WSN 104 de sensor de temperatura do ambiente, pode ser montada em diferentes áreas do vagão ferroviário 103. Em um vagão ferroviário típico 103, no caso onde se deseja monitorar a temperatura do mancal, haverá nove WSNs 104 configuradas com sensores de temperatura, um em cada encaixe de mancal (em cada roda), e um sensor colocado para medir a temperatura do ambiente. O sensor de temperatura do ambiente comunicará a temperatura do ambiente à CMU 101, que provê essa informação aos sensores nos encaixes de mancal à medida que eles solicitam a informação. Isso permitirá que as WSNs 104 no encaixe de mancal determinem a temperatura do mancal e então determinem se ação adicional é exigida, tal como comunicar um alarme de alta temperatura.

[044] Para comunicar os dados coletados por cada WSN 104, cada WSN 104 fica em comunicação bidirecional com a CMU 101 montada no vagão ferroviário 103, que coleta dados de cada WSN 104 e pode também enviar instruções à WSN 104. Como previamente discutido, a CMU 101 e cada WSN 104 conectada ao mesmo vagão ferroviário 103 formam uma rede baseada em vagão ferroviário ad hoc de área local 105, para facilitar as comunicações entre as mesmas. As trocas de pacote de mensagem são sincronizadas de forma que nenhum pacote colida na rede baseada em vagão ferroviário 105, e cada pacote é programado e sincronizado para eficiência de energia. O tráfego de comunicação em rede baseada em vagão ferroviário 105 é protegida por encriptação a base de AES extremidade a extremidade 128-bit (ou mais), verificação de integridade de mensagem, e autenticação de dispositivo.

[045] A CMU 101 pode ser capaz de realizar análise de dados avançada, usando dados coletados de múltiplas WSN 104, e pode aplicar heurística para tirar conclusões com base na análise.

Rede baseada em trem

[046] Uma rede baseada em trem é mostrada no geral como o número de referência 207 na FIG. 1. A rede baseada em trem 207 é disposta em uma composição de trem 209 e é compreendida de uma PWG 202 instalada em um hospedeiro ou ponto de controle tal como uma locomotiva 208, ou um outro ativo com acesso a uma fonte de potência, e uma ou mais CMUs 101, cada uma pertencente à rede baseada em trem 207 e a suas respectivas redes baseadas em vagão ferroviário 105, se um ou mais WSNs 104 estiverem presentes, ou as respectivas redes baseadas em vagão ferroviário 118 para vagões ferroviários com um CMU 101, mas não WSNs. Dessa forma, aqui, as CMUs 101 podem pertencer a duas redes, rede baseada em vagão ferroviário 105 (se o vagão ferroviário 103 for equipado com uma ou mais WSNs 104) e rede baseada em trem 207, mas é necessário que pertença apenas à rede baseada em trem 207. Cada CMU 101 está também opcionalmente gerenciando sua respectiva rede baseada em vagão ferroviário 105. A rede baseada em vagão ferroviário 105 é continuamente monitorada pela CMU 101 e é otimizada para o ambiente sem fio sempre variável que um vagão ferroviário em movimento 103 experimenta. A rede baseada em trem 207 usa uma rede sobreposta para suportar comunicação bidirecional de baixa potência através da composição de trem 209 e com PWG 202 instalada na locomotiva 208. A rede baseada em trem sobreposta 207 é composta de transceptores sem fios embutidos na CMU 101 em cada vagão ferroviário 103. Cada CMU 101 é capaz de iniciar uma mensagem na rede baseada em trem 207 ou de retransmitir uma mensagem de ou para uma outra CMU 101. A rede baseada em trem sobreposta 207 é criada independentemente de e opera independentemente das redes baseadas em vagão ferroviário 105 criadas por cada vagão ferroviário 103 na composição de trem 209.

[047] Uma PWG bidirecional 202 gerencia a rede baseada em trem 207 e comunica alertas das CMUs 101 instaladas em vagões ferroviários individuais 103 ao hospedeiro ou ponto de controle, tal como a locomotiva 208, em que os alertas podem ser acionados por meio de intervenção humana, ou um sistema automático. A locomotiva 208 pode incluir uma interface de usuário para receber e exibir mensagens de alerta geradas pela rede baseada em trem 207 ou qualquer das redes baseadas em vagões ferroviários individuais 105. A PWG bidirecional 202 é capaz de receber múltiplos alertas, eventos ou dados brutos da WSNs 104 através das CMUs 101 em vagões ferroviários individuais 103 e podem extrair inferências a respeito de aspectos específicos do desempenho da composição de trem 209.

[048] A PWG bidirecional 202 é capaz de trocar informação com um centro de operações ferroviárias remoto externo 220, sistema de dados ou outro sistema de gerenciamento de trem. Esse trajeto de comunicação é mostrado na FIG. 2 como número de referência 222, e pode incluir meios de comunicações celular, LAN, Wi-Fi, Bluetooth, satélite, ou outros. Essa ligação pode ser usada para enviar alertas fora do trem ou fora do vagão ferroviário independentemente se a composição de trem 209 está ou não em operação.

Plataforma de Processamento de Dados

[049] A plataforma de processamento de dados é responsável por implementar a inteligência usada para processar dados coletados das WSNs 104, CMUs 101 e PWGs 202. Preferivelmente, a plataforma de processamento de dados é distribuída entre todas as WSNs 104, e CMUs 101 em um vagão ferroviário, PWGs 202 em uma locomotiva e PWGs 116 instalada em um galpão ferroviário, bem como utilizar uma infraestrutura baseada nas nuvens otimizada para funcionar intimamente com redes baseada em trem 207 e redes baseadas em galpão ferroviário, em combinação com uma variedade de correntes de dados de provedores terceira parte ou fontes externas.

[050] A plataforma de processamento de dados preferivelmente tem uma arquitetura extensível usando um motor de processamento de eventos complexos distribuídos (DCEP), que pode ser ajustado na escala para suportar milhões de peças de dados individuais de sistemas baseados em trem através de uma rede global. DCEP distribui a tomada de decisões par o mais baixo nível possível para evitar o excessivo consumo de potência e utilização de largura de banda que de outra forma seriam exigidos para mover grandes quantidades de dados de uma rede baseada em trem ou em vagão ferroviário para um sistema de processamento de dados baseado em nuvens.

[051] Quando a DCEP é usada em combinação com uma CMU 101 ou WSN 104 que tem software embutido na DCEP desdobrado, a plataforma tem a capacidade de filtrar e executar milhões de eventos por segundo em tempo real.

[052] Software específico para detectar um evento em tempo real com base em leituras de dados coletados é embutido em cada CMU 101 e/ou WSN 104.

[053] O motor DCEP agrega correntes de dados, tais como eventos e metadados, através de adaptadores de corrente de dados de fontes variadas para incluir dados de cliente, dados ambientais, bem como dados de uma CMU 101 e um WSN 104. O DCEP compreende adaptadores de corrente de dados, um módulo de análise temporal, um módulo de análise espacial, um motor de regras e um módulo de publicador.

[054] Um módulo de análise temporal processa dados para determinar mudanças nos valores com o tempo. Por exemplo, um WSN 104 está medindo a temperatura de um mancal. O dito módulo determinará a mudança nas leituras de temperatura em um período de tempo específico que permite que análise posterior seja feita, tal como de tendência.

[055] Um módulo de análise espacial processa dados para determinar a posição relativa de um objeto, nessa invenção, um vagão ferroviário 103. A posição de um vagão ferroviário pode ser comparada a uma cerca geográfica para determinar se ele está dentro ou fora da cerca geográfica e pode então ser comparada a um mapa de rota para determinar se um ativo está fora da rota ou fora de curso, ou tipos similares de aplicações. Adicionalmente, a análise pode ser feita em uma PWG baseada em locomotiva 202.

[056] Um motor de regras é um módulo de aplicação onde parâmetros operacionais detalhados são armazenados de maneira tal que, quando dados de módulos temporais e espaciais são enviados ao dito módulo, ele comparará os dados com parâmetros operacionais detalhados. Com base nessa comparação, apenas os dados determinados como críticos são transmitidos a um publicador (onde a informação é destinada a um outro sistema ou usuário). O motor de regras aciona filtros e lógica para a fonte, que poderia ser uma CMU 101, WSN 104, ou PWG 202, onde ele revê muitos pontos de dados, coalesce os dados em eventos práticos tais como alertas, relatórios e painéis.

[057] Os dados são processados através dos módulos de análise temporal e espacial seguido por um conjunto de filtros de motor de regras que determina informação crítica de não crítica com base no conjunto de regras específico definido. Informação pode ser empurrada para uma plataforma de integração de terceira parte onde decisões operacionais, transações de planejamento de recursos empresariais (ERP), painéis, e alertas podem ser acionados.

[058] Por exemplo, uma CMU 101 é instalada em um vagão ferroviário 103 junto com um WSN 104 no encaixe de mancal de cada roda para medir a temperatura do mancal. A CMU 101 envia dados de temperatura medidos por cada WSN de mancal 104 com base em parâmetros definidos específicos a um sistema de ponto final de integração (isto é, um servidor baseado em números ou em premissa). Esses dados também podem ser referidos como uma corrente de dados de um ativo ou frota. Ao mesmo tempo, uma corrente de dados de uma fonte que provê dados romaneio do vagão ferroviário 103 é coletada pelo sistema de ponto final de integração onde ela é agregada com a corrente de dados de ativo e então processada através de regras específicas e filtros de evento. Os dados gerados após o processamento pelos filtros podem ser convertidos em uma mensagem informacional e ao mesmo tempo empurrados a um sistema de ERP usuário final ou a uma interface baseada em rede. O sistema ERP pode adicionalmente processar dados e empurrada os resultados às fontes tal como um departamento de manutenção de uma ferrovia para ação adicional.

Sistema de Saúde de Conjunto de Rodas

[059] A FIG. 3 mostra um diagrama de blocos do WHS 300 de acordo com várias modalidades da invenção. Como previamente descrito, em certas modalidades, o WHS 300 pode ser implementada como um WSN 104 e atuar como parte de uma rede baseada em vagão ferroviário 105, caso este em que dados, informação processada (isto é, os resultados de diagnóstico) e sinalizações indicando condições detectadas e/ou um modo de falha pendente ou predito podem ser comunicados fora do vagão ferroviário por meio de trajeto de comunicações 222 a uma localização remota, provavelmente um centro de operações de ferrovia ou expedidor remoto 222. Sinalizações indicando condições detectadas e/ou modo de falha predito pendente podem também ser comunicadas à locomotiva 208 por meio da rede baseada em trem 207, cuja CMU 101, desdobrada no mesmo vagão ferroviário que o WHS 300, é uma parte. Em certas modalidades, o WHS 300 pode ser configurado para operar em um sistema utilizando protocolos padrões de comunicação proprietários ou abertos de conformidade com a IEEE 802.15.4e IPv6 ou outro tipo de rede.

[060] Em modalidades alternativas, o WHS 300 pode ser implementado como uma unidade independente, e pode comunicar dados, informação processada (isto é, os resultados de diagnóstico), condições detectadas e/ou sinalizações indicando modos de falha pendentes ou preditos por meio de comunicação com um detector de margem da ferrovia, centro de operações remoto 122 ou servidor remoto. O detector de margem da ferrovia pode ter múltiplas funções. Por exemplo, um detector de margem da ferrovia pode incluir uma leitora de etiqueta RFID, que pode ser localizada, por exemplo, em um pátio ferroviário, ou ao longo de qualquer porção de trilho. O detector de margem da ferrovia pode ter um meio para comunicar remotamente com o centro de operações ferroviárias remoto 222.

[061] Com referência à FIG. 3, em certas modalidades, o WHS 300 pode incluir um sensor de vibração (isto é, um acelerômetro) 302, para sensorear vibração. As leituras de sensor de vibração 302 podem ser convertidas à forma digital por meio de um relé conversor analógico em digital 308 retransmissão podem ser processadas pelo processador de aplicação 310. Em certas modalidades, o WHS 300 pode também incluir um sensor de posição de roda 304, e um sensor de temperatura 306. Em certa modalidade, o WHS 300 pode usar dados externos supridos por uma fonte ou fontes externas ao WHS 300, por exemplo, dados de velocidade 320 e dados de peso 322.

[062] Em modalidades preferidas, o WHS 300 pode usar dados de sensor de vibração 302, e/ou sensor de temperatura 306 para identificar e diagnosticar possíveis defeitos e anomalias no conjunto de rodas. Em certas modalidades, dados relativos a velocidade do vagão ferroviário e ao peso do vagão ferroviário, supridos por fontes externas, podem também ser usados. Em algumas modalidades, os dados de vibração, dados de temperatura, dados de velocidade e dados de peso, ou qualquer combinação dos mesmos, podem ser processados por algoritmos de inteligência artificial (“AI”) internamente ao WHS 300 para identificar problemas nos estágios iniciais do desenvolvimento. Tais algoritmos AI, em certas modalidades, podem ser implementados como modelos de aprendizagem de máquina treinados para reconhecer padrões de vibração preditivos de vários modos de falha. Em algumas modalidades, dados de sensor de temperatura 306 podem também ser usados como entradas para os modelos de aprendizagem de máquina.

[063] Os algoritmos AI podem compreender um ou mais classificadores, modelos de rede neural ou outros modelos de aprendizagem de máquina, por exemplo, máquinas de vetor de suporte ou florestas aleatórias para predizer e classificar a condição de mancais em categorias separadas (por exemplo, sem defeito, defeito de cone, defeito de copo, defeito de rolamento, combinação, etc., como mostrado na FIG. 7). Os modelos podem ser treinados usando características de domínio de tempo e frequência extraídos de dados de campo históricos e de laboratório. Quando um novo sinal é capturado pelo sensor, as características são extraídas dele e são alimentadas no modelo treinado para análise de classificação e gravidade de falha. Se o algoritmo detectar uma condição de alarme ou defeito, ele automaticamente verifica a condição pela retentativa de sua medição e análise para eliminar o efeito de condições transientes e reduzir o número de alarmes falsos. Se a condição de alarme ou defeito é verificada como positiva ou válida, então a condição de alarme ou defeito pode ser transmitida a um centro de operações remoto 222 ou um servidor remoto. Se a condição de alarme ou defeito for considerada inválida, então, opcionalmente, a condição não é enviada ao centro de operações remoto ou servidor remoto.

[064] O sensor de vibração 302, em modalidades preferidas, produz um sinal indicativo de vibrações sensoreadas no conjunto de rodas. Dados de vibração podem ser coletados de um sensor de vibração 302, que pode ser um acelerômetro piezoelétrico analógico ou microfone acústico montado em ou próximo ao adaptador de mancal. O sinal do sensor de vibração 302 pode ser convertido em amostras digitais usando um conversor analógico em digital 308. O sensor de vibração 302 preferivelmente inclui uma resposta de frequência ampla e faixa dinâmica e preferivelmente terá uma alta frequência ressonante. Adicionalmente, é preferido que o sensor de vibração 302 tenha uma taxa ultrabaixa de consumo de potência, tornando-o uma excelente escolha para aplicações de diagnóstico e monitoramento baseados em condição. Em certas modalidades, o sensor de vibração 302 pode ser embutido diretamente no adaptador de mancal sem nenhum contato físico com o encerramento do sensor para evitar introduzir qualquer conteúdo de frequência indesejada potencial do encerramento no sinal medido.

[065] Em certas modalidades, os sinais de vibração analógicos são amostrados. A taxa de amostragem do sinal de vibração analógico pode variar. O processador de aplicação 310 é preferivelmente um processador de baixa potência comercialmente disponível padrão, e é responsável por coletar e processar dados de vibração derivados de sinais de aceleração. Os algoritmos de diagnóstico e modelos de aprendizagem de máquina são armazenados, implementados e rodados em memória 311. Preferivelmente, os algoritmos AI incluem um ou mais modelos de aprendizagem de máquina treinados para detectar vários padrões de vibração específicos que são preditivos de falhas futuras. A memória 311 pode também armazenar permanentemente qualquer outra programação necessária para comunicar os resultados das análises ao processador e sistema de rádio sem fio 312.

[066] Em certas modalidades, a velocidade do vagão ferroviário pode ser usada como uma entrada adicional para os algoritmos AI. A velocidade pode ser calculada internamente ao WHS 300 usando dados de sensor de posição de roda 304 ou pode ser provida da fonte externa, por exemplo, de um GNSS, como mostrado na FIG. 3. Em certas modalidades, a análise de vibração e de outros dados só pode ser feita se a velocidade atual do vagão ferroviário estiver dentro de uma faixa predeterminada (isto é, o vagão ferroviário estiver movendo).

[067] Em certas modalidades, o peso do vagão ferroviário pode ser usado como uma entrada adicional para os algoritmos AI. O peso do vagão ferroviário pode ser medido por um sensor ou sensores de peso internos (OWS), que podem ser implementados como um tipo diferente de WSN 104. Os dados de peso podem ser providos ao WHS S04, como mostrado na FIG. 3, e usados em combinação com os dados de vibração e o sinal de velocidade para identificar defeitos e estimar a gravidade do defeito em termos de Kips ou outro medidas de força. (Um Kip é igual a 1.000 libras-força e é a unidade que os detectores de impacto de carga de margem da ferrovia usam para caracterizar a gravidade do defeito na roda). Em virtude de as normas atuais para vagões ferroviários serem escritas com base em medições de Kip, é vantajoso poder correlacionar as medições de vibração com o impacto de carga e reportar os resultados em kips.

[068] Em modalidades preferidas, o processador e o sistema de rádio sem fio 312 ficam em comunicação com o sensor de temperatura 306 e o sensor de posição de roda 304.

[069] Em algumas modalidades, a temperatura do mancal pode ser monitorada como um suplemento para identificar componentes com falhas iminentes, no caso em que as análises de vibração não conseguiram identificar o problema em estágios iniciais.

[070] Em algumas modalidades, o processador de aplicação 310 pode ser periodicamente despertado pelo processador e o sistema de rádio sem fio 312 com base em uma programação de tempo, para realizar a análise. Em outras modalidades, pode ser desejável que o módulo de aplicação 310 realize análises em função da necessidade, em vez de fazer análises periódicas contínuas.

[071] Em uma modalidade, a milhagem percorrida pelo vagão ferroviário pode ser usada para despertar o WHS 300 para realizar a análise. Em uma modalidade, um sensor de posição de roda 304 pode ser usado para determinar o número de rotações que a roda do vagão ferroviário realizou. A milhagem percorrida pelo vagão ferroviário pode então ser calculada com base no número de rotações da roda. Em outras modalidades, um sensor de GPS pode ser usado para determinar a milhagem percorrida pelo vagão ferroviário. Em outras modalidades, o WHS S00 pode ser despertado por meio de uma fonte externa ou pode usar um outro cálculo interno para autodespertar. Por exemplo, o WHS 300 pode periodicamente despertar com base na passagem de tempo. Com base no número de milhas que o vagão ferroviário percorreu, o processador e sistema de rádio sem fio 312 podem fazer com que o processador de aplicação 310 mude para um estado “LIGADO” para realizar a análise. Uma vez que as análises sejam concluídas, o processador e sistema de rádio sem fio 312 recebem os resultados da análise do processador de aplicação 310 e desliga “DESLIGADO” o processador de aplicação 310 até a corrida seguinte. Este LIGA e DESLIGA com base em milhas percorridas evita situações em que o módulo de aplicação 310 é despertado quando o vagão ferroviário estiver ocioso por períodos de tempo prolongados.

[072] O uso de sensor de posição de roda 304 também permite que os WHS 300 calculem a velocidade rotacional do eixo de rodas durante a medição do sinal de vibração. Isso permite a normalização dos dados de aceleração e aumenta a razão sinal para ruído. Ter a informação de velocidade exata ou próxima à exata produz dados de vibração mais limpos para entrada nos modelos de AI.

[073] O WHS 300 pode ser potencializado pelo módulo de suprimento de potência 314 que, em modalidades preferidas, compreende uma bateria de longa duração interna. Em modalidades alternativas, uma célula solar ou dispositivo de coleta de energia interno que deriva potência do movimento do vagão ferroviário pode ser usado.

[074] Os resultados processados, que são indicadores da condição dos componentes do conjunto de rodas, podem ser comunicados externamente pelo WHS BOO e reportados por meio de um ou mais dos meios supramencionados.

[075] Em modalidades preferidas da invenção, o WHS 300 pode ser alojado em um alojamento a prova d’água, tal como o mostrado em vista explodida na FIG. 8, preferivelmente classificado pelo menos IP67 de acordo com a norma IEC 60529, provendo proteção dos componentes de sujeira e capazes de suportar imersão em água. Preferivelmente, o alojamento de WHS 300 conterá um material de envazamento para proteção adicional dos componentes internos.

[076] A FIG. 4 mostra uma vista geral dos meios pelos quais os resultados da análise são comunicados de múltiplas unidades WHS 300 a um destino fora do vagão ferroviário. Enquanto a FIG. 4 mostra três WHS’s 300, versados na técnica devem perceber que qualquer número de WHS’s 300 pode ser usado em várias modalidades. Como mostrado na FIG. 4, um WHS 300 pode comunicar os resultados de sua análise por meio de ligação de comunicação 401, que, em modalidades preferidas, pode ser uma comunicação sem fio de curto alcance entre a WSN 104, que podem ser nós em uma malha ad hoc, rede estrela ou outro tipo de rede, embora ligações de comunicação de qualquer tipo possam ser utilizadas para comunicar resultados, relatórios e alarmes de de estado à CMU 101. Como mostrado na FIG. 3, o processador e o sistema de rádio sem fio 312 em cada WHS 300 é responsável por comunicar os resultados a uma porta, que, em modalidades preferidas, é a CMU 101. Em algumas modalidades, a CMU 101 é o mestre da rede baseada em vagão ferroviário ou o centro da rede baseada em vagão ferroviário. Em outras modalidades, a CMU 101 pode ser qualquer outro tipo de dispositivo no vagão ferroviário capaz de coletar dados de múltiplos WHS’s 300 e comunicar os resultados fora do vagão ferroviário a um centro de operações remoto 222, servidor remoto ou locomotiva 208.

[077] A CMU 101 pode estar em comunicação com um servidor remoto 406, que pode ser responsável pela coleta de dados de múltiplas redes baseadas em vagão ferroviário 105 e redes baseada em trem 207. O servidor remoto 406 pode também ser responsável pela comunicação de informação à CMU 101 e WHS’s 300, por exemplo, para configurar WSNs 104 em uma rede baseada em trem 207, ou prover modelos de aprendizagem de máquina atualizados aos WHS’s 300. A comunicação entre a CMU 101 e o servidor remoto 406 pode ser qualquer tipo de sinal sem fio de longo alcance, por exemplo, celular, satélite, etc.

[078] Extremidade dianteira de cliente 408 pode compreender um processador executando um programa para exibir os resultados de várias análises a uma interface de usuário e para coletar e atuar na entrada de usuário. O servidor remoto 406 pode comunicar com a extremidade dianteira de cliente 408 por qualquer meio conhecido na técnica, por exemplo, por meio de qualquer tipo de sinal sem fio ou por meio de uma conexão por fio. Versados na técnica devem perceber que o servidor remoto 406 e a extremidade dianteira de cliente 408 podem ser implementadas como uma única unidade, ou podem ser unidades separadas, como mostrado na FIG. 4.

[079] O WHS 300 provê diversos benefícios. Por exemplo, alertas salientados pelo WHS 300 podem ser baseados tanto em dados de vibração quanto de temperatura. Como aqui descrito, os sinais de vibração podem ser medidos a taxas de amostragem muito altas adequadas para monitoramento e diagnóstico de vibração de mancal e passíveis de análise por algoritmos AI capazes de predizer modos de falha, enquanto dados de temperatura podem ser analisados para detectar falhas iminentes. O WHS 300 também tem capacidade de processamento suficiente para realizar computações e uma quantidade significativamente grande de memória para armazenar grandes sinais para análise exata de vibração. O WHS S00 pode utilizar técnicas analíticas avançadas tal como aprendizagem profunda para detectar e predizer defeitos e falhas de mancal e roda. Os dados brutos podem ser armazenados em WHS 300 e ser capazes de ser comunicados fora do vagão ferroviário tanto na forma bruta quanto processada às leitoras de etiqueta de margem da ferrovia ou por meio das redes. O WHS 300 utiliza um sistema de gerenciamento de potência avançado para economizar energia enquanto realiza computações pesadas. Em alguns aspectos, o WHS 300 utiliza uma tecnologia avançada e inovadora para medição exata de velocidade e milhagem em tempo real do vagão ferroviário.

[080] O sistema também provê a opção de reportar os resultados finais (isto é, níveis de alarme com base na condição dos componentes de bom a crítico) bem como características (que são abstrações de sinais brutos) ou dados brutos para análise e investigação fora de linha posterior.

[081] A FIG. 5 é um fluxograma mostrando o processo geral para a operação de WHS 300. Em 502, é determinado se o sistema deve ser despertado, com base em um ou mais dos métodos previamente descritos. Em 504, o WHS 300 começa a realizar uma verificação de saúde do conjunto de rodas. A verificação de saúde consiste em duas partes, uma verificação de temperatura do mancal com base em leituras do sensor de temperatura 306, mostrado nas FIGS. 3 e 11, para determinar falhas iminentes, e uma análise de um sinal de vibração gerado pelo acelerômetro 302, mostrado nas FIGS. 3 e 8, para predizer falhas tanto nas porções do mancal quanto da roda do conjunto de rodas. Tanto a verificação de temperatura do mancal quanto a análise do sinal de vibração ocorrem periodicamente, determinados por um tempo decorrido ou pela milhagem percorrida pelo vagão ferroviário 103, determinado pelo sensor de posição de roda 304, mostrado na FIG. 3, usando um sinal de GPS provido pela CMU 101 ou baseado em um ou mais limiares configuráveis pelo usuário. As taxas nas quais a verificação de temperatura e análise de vibração ocorrem podem ser variáveis, dependendo de análise anterior. Por exemplo, se uma análise anterior determinar que uma falha de baixa gravidade na roda ou mancal é detectada, a taxa periódica pode ser reduzida para verificação mais frequente para certificar que a falha não ficou mais severa com o tempo.

[082] Com referência à FIG. 5, em 506, a verificação periódica de temperatura do mancal é iniciada. Uma leitura de temperatura pode ser obtida do sensor de temperatura 306, como mostrado na FIG. 3. O sensor de temperatura 306 pode ser integral com o WHS 300, como mostrado na FIG. 11, ou os dados de temperatura podem ser obtidos de uma fonte externa ao WHS 300. Em 508, é determinado se a temperatura do mancal excedeu um limiar predeterminado e, se for, é determinado em 512 que o mancal está defeituoso, e a falha do mancal é iminente. Se a temperatura estiver abaixo do limiar predeterminado em 508, é determinado em 510 que o mancal não está criticamente defeituoso. Em 514, um alarme pode ser enviado fora da unidade no caso em que é determinado que o mancal é defeituoso ou uma mensagem de estado de saúde pode ser enviada fora da unidade se for determinado que o mancal não está defeituoso. Para economizar energia, o envio da mensagem de estado de saúde quando o mancal não é considerado defeituoso em 510 pode ser opcional.

[083] Com referência adicional à FIG. 5, em 516, a verificação periódica dos dados de vibração do acelerômetro 302 ocorre. A análise dos dados de vibração tem duas partes, uma relativa à vibração da porção do mancal do conjunto de rodas em 518 e explicada a seguir com referência à FIG. 6, e uma outra parte relativa a vibração das porções de roda do conjunto de rodas em 520, explicada a seguir com referência à FIG. 7. De qualquer maneira, em 522, um alarme ou mensagem de saúde do conjunto de rodas pode ser enviado fora da unidade, dependendo do tipo de defeito que foi detectado e da gravidade do defeito, determinado pelos modelos de aprendizagem de máquina. Como com os dados de temperatura, o envio de uma mensagem de estado de saúde do conjunto de rodas, no caso em que não são encontrados defeitos, pode ser opcional para economizar energia.

[084] A FIG. 6 mostra um fluxograma representando o processo pelo qual falhas são detectadas na porção do mancal do conjunto de rodas. Após o WHS 300 ser despertado, por qualquer dos métodos previamente discutidos, o sinal de vibração 600 é coletado por um período de tempo predeterminado. Os sinais de velocidade 601 e dados de peso 605 podem também ser coletados. Em certas modalidades, a análise só pode ser feita se for determinado que a velocidade do vagão ferroviário está dentro de uma faixa predeterminada. Na Camada 1 (Detecção de Mancal Crítica) 602 do fluxograma, é determinado se existe um defeito crítico no mancal. Se o nível de vibração geral (RMS de) for determinado, em 604, acima de um limiar predeterminado, será impossível realizar a Camada 2 (Classificação de Falha) e a Camada 3 (Análise de Gravidade), já que a vibração impossibilitaria realizar a extração de característica necessária tanto para classificação de falha quanto análise de gravidade. Os níveis de vibração acima do limiar predeterminado no geral indicam uma falha imediata no mancal, algumas vezes referida como um “mancal rosnador”. Se uma falha de mancal crítica for detectada em 603, ou seja, quando o nível de vibração geral está acima do limiar predeterminado, um alarme é imediatamente gerado em 606 e transmitido fora da unidade. O sinal de velocidade 601 e dados de peso 605 podem também ser entradas para a análise da Camada 1.

[085] Se nenhuma falha de mancal crítica imediata for detectada na análise da Camada 1 602, o sinal de vibração 600 e, opcionalmente, o sinal de velocidade 601 e dados de peso 605, são enviados à Camada 2 608 para determinar se uma falha for detectada e para classificação de falha. O sinal de vibração 600 e o sinal de velocidade 601 são analisados, em 610, para extrair características do sinal. As características podem ser, por exemplo, a RMS do sinal de vibração ou uma variância do sinal de vibração. As características são passadas através do modelo de identificação de tipo de defeito de aprendizagem de máquina 612 em que um padrão pode ser reconhecido nas características do sinal como sendo preditivo de um defeito em desenvolvimento no mancal. O modelo de identificação de tipo de defeito de aprendizagem de máquina 612 é um modelo de aprendizagem de máquina que foi treinado para identificar e classificar defeitos nas rodas e mancais com base em sinais de sensores de vibração e velocidade. O modelo de identificação de tipo de defeito de aprendizagem de máquina 612 é capaz de classificar as falhas detectadas em um componente específico do mancal ou nas falhas detectadas em uma combinação dos componentes do mancal. Os vários tipos de falhas são mostrados em 614, incluindo uma condição “sem defeito” indicativa de nenhum defeito em desenvolvimento em nenhum dos componentes do mancal.

[086] Após análise pelo modelo de identificação de tipo de defeito de aprendizagem de máquina 612, o sinal de vibração 600 e, opcionalmente, sinal de velocidade 601 e dados de peso 605, são enviados à Camada 3 616 para análise da gravidade do defeito. Se uma falha for detectada, a análise de gravidade da Camada 3 618 utiliza um modelo de aprendizagem de máquina para determinar se o defeito se qualifica como um defeito grave (isto é, um defeito “nível um” definido pelas normas da Associação de Ferrovias Americanas (AAR)), que pode exigir a emissão de um alerta imediato fora da unidade. Um alerta cuja gravidade é analisada como sendo não crítica (isto é, “um defeito não nível um da AAR”) pode não ser grave o bastante para emitir um alerta mas, entretanto, pode ser usado para modificar o comportamento do WHS. Por exemplo, o WHS pode despertar e amostrar o sinal de vibração 600 mais frequentemente se uma falha menos grave for detectada para determinar se o defeito está se tornando mais grave com o tempo. Uma vez que o nível de gravidade seja determinado em 620, um alarme ou mensagem de estado de saúde pode ser enviado fora da unidade em 622. Outras ações podem também ser adotadas.

[087] A FIG. 7 mostra um fluxograma mostrando o processo para detectar anomalias na porção de roda do conjunto de rodas. O sinal de vibração 700 e o sinal de velocidade 701 são coletados por um tempo predeterminado. Dados de peso 705 podem também ser coletados. Como com a análise para o mancal, a análise para as rodas só pode ser feita se for determinado que a velocidade do vagão ferroviário está dentro de uma faixa predefinida. O sinal de vibração 700, e, opcionalmente, o sinal de velocidade 701 e dados de peso 705, são analisados pela Camada 1 (Detecção de Anomalia) 702 para detectar anomalias na roda. As características podem ser extraídas do sinal de vibração 700 em 704 e submetidos a um modelo de aprendizagem de máquina 706 capaz de detectar padrões nas características do sinal de vibração 700 e determinar se existe uma anomalia na roda. No ponto de decisão 708, se não houver anomalia, é determinado que a roda é boa em 710. O WHS 300 pode opcionalmente enviar uma notificação de estado de saúde da roda de que foi determinado de que a roda está sem anomalia fora da unidade em 711.

[088] Se, no ponto de decisão 708, uma anomalia for detectada, é determinado que uma roda é defeituosa em 712 e a Camada 2 (Análise de gravidade) 714 realiza análise das características para determinar a gravidade da anomalia. Em uma modalidade preferida, um modelo de regressão supervisionado pode usar as características extraídos do sinal de vibração 700 em 716 para determinar a gravidade 718 do defeito. A gravidade 718 é um valor numérico classificado para indicar a gravidade da anomalia. O comportamento do WHS 300 pode ser alterado pela gravidade da anomalia. Por exemplo, uma anomalia que está acima de um nível de gravidade predeterminado pode exigir que um alerta imediato seja enviado fora da unidade, enquanto anomalias menos graves podem exigir, por exemplo, que o sinal de vibração 700 seja amostrado mais frequentemente para determinar se a anomalia na roda se tornou mais grave com o tempo. Vários comportamentos dos WHS 300 podem ser exigidos com base no nível de gravidade 718. Se o nível de gravidade determinado em 718 for grave o bastante, uma mensagem de alarme pode ser enviada fora da unidade em 719.

[089] Diversos aspectos do processo de análise podem ser configuráveis. Por exemplo, o limiar para determinar um defeito com base na temperatura, se enviar ou não mensagens de estado de saúde da roda ou mancal quando não são detectados defeitos, a gravidade de uma anomalia detectada antes de um alarme ser enviado fora da unidade e a frequência com a qual os sinais de temperatura e vibração são amostrados podem ser todos configuráveis.

[090] Note que o sinal de vibração 600 usado para predizer e classificar defeitos de mancal e o sinal de vibração 700 usado para predizer defeitos na roda podem ser o mesmo sinal de vibração, entretanto, as características extraídas do sinal usado para predizer falhas de mancal podem ser diferentes das características extraídas do sinal de vibração para predizer falhas de roda.

[091] A FIG. 8 mostra uma vista explodida de um WHS 300 mostrando os componentes internos. O encerramento 800 aloja os componentes do WHS 300 e é vedado pela tampa 802. Preferivelmente, o encerramento 800 e a tampa 802 podem ser compostos de um material resistente a flutuações na temperatura, umidade e outros fatores ambientais que podem afetar a integridade do encerramento. O encerramento 800 pode ser empacotado com um material de envazamento para reduzir vibrações estranhas no WHS 300. Os componentes principais do WHS 300 são montados em placa de circuito 804 que pode ser acionada pelo pacote de bateria 808. O acelerômetro 806 pode ser um componente separado que é ligado na placa de circuito 804, ou pode ser montado diretamente na placa de circuito 804. A placa de circuito 804 contém um ou mais circuitos lógicos programados para determinar quando o WHS 300 deve ser despertado, coletar dados de temperatura e vibração e fazer as análises nos dados supradiscutidos para determinar qual ação, se houver, deve ser adotada. Versados na técnica perceberão que o encerramento 800 e a tampa 802 podem ser de qualquer formato, e o formato pode ser determinado pelo ponto desejado de montagem no conjunto de rodas.

[092] As FIGS. 9-10 mostram um método para montagem de WHS 300 pela montagem com uma pluralidade de parafusos de máquina 902 diretamente no adaptador de mancal 900. Em modalidades alternativas, outros meios, por exemplo, adesivos, ou solda, podem ser usados para afixar o WHS 300 ao adaptador de mancal. A ilustração da montagem de WHS 300 no adaptador de mancal 900 mostrado nas FIGS. 9-10 são de natureza exemplar, e, como deve ser percebido por um versado na técnica, a localização para a montagem, bem como o método de montagem, pode desviar do método ilustrado sem fugir do escopo pretendido da invenção.

[093] A FIG. 11 mostro WHS 300 em uma vista em perspectiva para mostrar o posicionamento do sensor de temperatura 306. Como previamente mencionado, o sensor de temperatura 306 pode ser integral com o WHS 300, como mostrado na FIG. 11, ou o WHS 300 pode receber leituras de temperatura de uma fonte externa. O sensor de temperatura 306 pode ser disposto em um furo feito no adaptador de mancal para aceitação do sensor.

[094] Aos versados na técnica aos quais a invenção diz respeito, muitas modificações e adaptações da invenção serão autossugeridas. Implementações providas aqui, incluindo implementações usando vários componentes ou arranjos de componentes, devem ser consideradas apenas exemplares, e não visam limitar a invenção de maneira nenhuma. Como um versado na técnica perceberia, muitas variações em implementações discutidas aqui que se enquadram no escopo da invenção são possíveis. Dessa forma, os métodos e aparelhos exemplificativos descritos aqui não devem ser considerados como limitações da invenção, mas como uma ilustração da mesma.

Claims (15)

1. Sistema (300), caracterizado pelo fato de que compreende: um ou mais sensores (302, 304, 306) configurados para gerar primeiros dados associados com um conjunto de rodas; um processador (310) acoplado comunicativamente ao um ou mais sensores (302, 304, 306); e uma memória (311), acoplada ao processador (310) e armazenando instruções que, quando executadas pelo processador (310), fazem com que o processador (310) realize as funções de: receber e armazenar os primeiros dados; analisar os primeiros dados para determinar uma condição do conjunto de rodas; e determinar se a condição do conjunto de rodas é associada com uma porção de mancal de uma roda do conjunto de rodas ou é associada com uma porção de roda do conjunto de rodas.

2. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a análise usa um ou mais modelos de aprendizagem de máquina treinados para detectarem padrões nos primeiros dados que indicam a condição do conjunto de rodas.

3. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que os primeiros dados incluem dados de vibração, e, opcionalmente, em que o um ou mais modelos de aprendizagem de máquina são treinados para reconhecerem padrões nos dados de vibração que são preditivos de modos de falha no conjunto de rodas.

4. Método para determinar a condição operacional de um conjunto de rodas de um vagão ferroviário (103), caracterizado pelo fato de que compreende: receber dados de vibração de um sensor (302) montado no ou próximo ao conjunto de rodas; receber dados de temperatura de um sensor de temperatura (306) montado no ou próximo ao conjunto de rodas; analisar os dados de temperatura e os dados de vibração pela aplicação de um ou mais modelos de aprendizagem de máquina treinados para detectar padrões nos dados de vibração e nos dados de temperatura que: proveem indicações de um estado atual de uma porção de roda do conjunto de rodas; proveem indicações do estado atual de uma porção de mancal de uma roda do conjunto de rodas; predizem falhas pendentes para o conjunto de rodas; e isolam as falhas pendentes que foram preditas para a porção de roda do conjunto de rodas ou a porção de mancal do conjunto de rodas.

5. Sistema de acordo com a reivindicação 3, ou método de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que os dados de vibração são recebidos de um acelerômetro (302) ou de um microfone acústico (302).

6. Sistema de acordo com a reivindicação 3, ou método de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: receber e armazenar segundos dados relativos à operação do vagão ferroviário (103), que foram gerados por um dispositivo externo ao sistema (300) ou vagão ferroviário (103), em que os segundos dados incluem, opcionalmente, um ou mais dados de velocidade (320) e dados de peso (322), e ainda, opcionalmente, em que os dados de vibração e os segundos dados são usados pelo um ou mais modelos de aprendizagem de máquina para: (i) identificar o estado operacional atual do conjunto de rodas, ou (ii) predizer os modos de falha do conjunto de rodas.

7. Sistema de acordo com a reivindicação 3 ou 6, ou método de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a análise compreende usar os dados de vibração como uma entrada para um ou mais modelos de aprendizagem de máquina em um primeiro instante, e usar os dados de temperatura como uma entrada para o um ou mais modelos de aprendizagem de máquina em um segundo instante subsequente, quando o um ou mais modelos de aprendizagem de máquina são incapazes de detectar os padrões usando os dados de vibração.

8. Sistema de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que: o um ou mais sensores (302, 304, 306) compreendem um sensor de temperatura (306) disposto em um adaptador de mancal (900) do vagão ferroviária (103), e em que o um ou mais modelos de aprendizagem de máquina usam os dados de temperatura para determinar a condição operacional do conjunto de rodas, e, opcionalmente, em que os dados de temperatura são usados para detectar a condição de uma porção de mancal do conjunto de rodas para determinar os modos de falha do mancal independentemente da análise dos dados pelos um ou mais modelos de aprendizagem de máquina.

9. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o um ou mais sensores (302, 304, 306) compreendem: um sensor de posição de roda (304) capaz de contar rotações de uma porção de roda do conjunto de rodas, em que a função de análise é realizada após um número predeterminado de rotações ter sido detectado, e opcionalmente, em que as instruções fazem com que o processador realize a função adicional de: calcular a velocidade do vagão ferroviário (103) com base nos dados coletados do sensor de posição de roda (304).

10. Sistema de acordo com a reivindicação 1, ou método de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que a análise é realizada periodicamente, e, opcionalmente, em que uma taxa periódica na qual a análise é realizada é: (i) configurável; ou (ii) variável com base em resultados de análise prévia.

11. Sistema de acordo com a reivindicação 1, ou método de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: (i) determinar pelo menos uma dentre (a) quantas rotações foram feitas por uma determinada roda do conjunto de rodas dentro de um período de tempo determinado e (b) até onde o vagão ferroviário (310) percorreu dentro do período de tempo determinado, e em que a análise dos dados de temperatura e dos dados de vibração é realizada após pelo menos um dentre um número predeterminado de rotações ter sido feito pela determinada roda no período de tempo determinado e uma distância predeterminada for percorrida pelo vagão ferroviário (310) no período de tempo determinado; e, opcionalmente, (ii) receber dados de GNSS, em que a análise é realizada após um número limiar de milhas ter sido percorrido pelo vagão ferroviário, como determinado pelos dados de GNSS recebidos; ou (iii) determinar, com base na análise, que existe um evento de notificação; e transmitir uma notificação quando uma determinação é feita de que um evento de notificação existe.

12. Sistema de acordo com a reivindicação 1, que compreende adicionalmente um componente de comunicações (312) configurado para executar as seguintes operações, ou método de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: (i) unir a uma rede ad hoc (105); receber comandos de um nó de controle (101) na rede ad hoc (105); e comunicar resultados da função de análise a um outro nó (101) na rede ad hoc (105); ou (ii) comunicar pelo menos um dentre dados brutos e resultados da função de análise para um dispositivo (222) remoto a partir do vagão ferroviário (310).

13. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o sistema (300) é montado em um adaptador de mancal (900) do vagão ferroviário (103) ao qual o conjunto de rodas é conectado, que, opcionalmente, ainda compreende uma fonte de potência (314), e que, opcionalmente, ainda compreende um alojamento resistente ao tempo configurado para conter o um ou mais sensores (302, 304, 306), o processador (310) e a memória (311).

14. Método de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a análise é realizada quando os dados de velocidade (320) indicam que a velocidade atual do vagão ferroviário (103) está dentro de uma faixa predeterminada.

15. Método de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que os dados de temperatura são usados para detectar modos de falha iminente da porção de mancal independentemente da análise dos dados de vibração pelos um ou mais modelos de aprendizagem de máquina.