Когда речь заходит о телеком-компаниях, в качестве первых ассоциаций обычно приходят интернет, мобильная связь или оптические сети. Но современная телеком-инфраструктура — это не только каналы передачи данных, но и инструмент, который помогает собирать информацию об окружающем мире.

Привет, Хабр! Мы в R&D-подразделении Московской городской телефонной сети (МГТС) исследуем, как можно использовать уже существующую инфраструктуру для решения задач, выходящих за рамки классических телеком-услуг. Сегодня мы сосредоточены на трех направлениях: сенсорике, комплексной обработке мультисенсорных данных и сервисной робототехнике. 

Под сенсорикой мы понимаем широкий набор технологий — от волоконно-оптических систем до компьютерного зрения, ультразвуковых, радиочастотных и других методов сбора данных. Наша задача — не только разработать отдельные сенсоры, но и объединить разнородные потоки информации в единую цифровую модель объекта или процесса. Этот подход позволяет создавать системы, с помощью которых можно понять, что происходит с объектом в режиме реального времени: выявлять отклонения, прогнозировать развитие ситуации и автоматизировать принятие решений. Мы проверяем эти технологии в пилотных проектах, связанных с мониторингом инженерной инфраструктуры, городской среды, транспорта и роботизированных систем.

Один из проектов, который мы недавно реализовали, — Smart Largus. В его рамках мы исследовали возможности применения волоконной сенсорики для диагностики транспорта и предсказания неисправностей его механизмов. Зачем мы этим занялись, что удалось, какие данные мы собрали и какие выводы сделали — читайте дальше.

Как появился проект Smart Largus

К нам обратился департамент транспортного обеспечения МГТС, который отвечает за эксплуатацию и обслуживание служебного автопарка компании. В работе коллеги ежедневно используют десятки автомобилей различного назначения — от машин монтажных бригад до специализированной техники. Одна из идей, которую они предложили, — попробовать применить технологии волоконно-оптической сенсорики для мониторинга технического состояния автомобилей в реальных условиях эксплуатации.

Для пилотного проекта выбрали один из новых служебных автомобилей Lada Largus, которые используют выездные бригады. Поэтому наблюдение за состоянием узлов мы начали практически с первых дней эксплуатации и могли проследить, как меняются характеристики агрегатов по мере роста пробега. 

Задача заключалась в том, чтобы проверить саму концепцию: можно ли использовать волоконно-оптические датчики для непрерывного контроля состояния двигателя, трансмиссии и подвески без вмешательства в штатные системы автомобиля. Так появился проект Smart Largus — мобильная платформа для исследования возможностей волоконной сенсорики в задачах предиктивной диагностики транспорта.

Зачем мы поставили волоконно-оптические датчики на Lada Largus

Обычно оптическое волокно воспринимают как среду передачи данных: интернет, телефония, магистральные сети, GPON и все, что связано с телекомом. Но у волокна есть еще одно полезное свойство — оно может быть чувствительным элементом датчика.

Волоконно-оптические сенсоры позволяют регистрировать широкий спектр физических воздействий, включая температуру, деформации, давление и вибрации. Принцип их работы основан на том, что внешние воздействия изменяют параметры распространяющегося по оптическому волокну излучения — интенсивность, фазу, длину волны или время прохождения сигнала.

Возникающие изменения регистрируются оптоэлектронным блоком и преобразуются в измеряемые параметры, которые помогают отслеживать состояние контролируемого объекта. В зависимости от принципа измерения волоконно-оптические сенсоры могут быть распределенными, обеспечивающими контроль параметров по всей длине волокна, или точечными, предназначенными для мониторинга отдельных зон.

В МГТС мы используем волоконную сенсорику в разных задачах: от распределенного мониторинга температуры зданий до анализа виброакустики протяженных объектов. 

В проекте Smart Largus мы решили установить датчики на основные узлы автомобиля, непосредственно влияющие на безопасность движения, чтобы собрать виброакустические данные в реальной эксплуатации и проверить, можно ли по этим данным отслеживать режимы работы двигателя, коробки передач и подвески. В перспективе такой подход может стать частью системы предиктивной диагностики: система будет заранее предсказывать вероятную поломку, ориентируясь на характер изменения вибраций узла.

Кому и для чего важно слушать автомобиль

Современный автомобиль уже содержит много электроники, но большая часть традиционной диагностики все еще работает реактивно: либо сам водитель замечает изменение поведения машины и на базе этого строит гипотезу о поломке, либо ее находят при плановом осмотре. А вот предсказать эти поломки может далеко не каждый даже опытный водитель.

Например, ранняя деградация узла проявляется как небольшое изменение виброакустической картины: появился лишний люфт подвески, коробка передач стала вибрировать по-другому или двигатель перестал стабильно держать обороты. Человек может не заметить эти небольшие изменения, а вот датчик — точно обнаружит.

Особенно важно это при работе с беспилотными платформами, где «подслушать» автомобиль буквально некому, поэтому системы максимально оснащаются разными сенсорными комплексами для диагностики здоровья транспорта в динамике. А также для промышленного транспорта, сервисных автопарков и другой техники, работающей под нагрузкой, то есть там, где невозможно выявить поломки без участия автоматики, и чаще всего они проявляются уже через критический отказ.

Почему эту задачу не решают обычные электрические датчики

Электрические акселерометры и вибродатчики давно применяются в промышленной диагностике. Но у волоконно-оптических датчиков есть несколько особенностей, которые делают их интересными для транспорта и инженерной инфраструктуры.

Во-первых, чувствительный элемент полностью диэлектрический. К точке измерения не нужно тянуть электрическое питание. Во-вторых, волокно устойчиво к электромагнитным помехам. В-третьих, датчики можно сделать компактными и пассивными. В-четвертых, один оптико-электронный блок может обслуживать несколько сенсорных элементов.

Кроме того, синхронизация, в отличие от электрических датчиков, система распределенная и не требует дополнительной синхронизации всех датчиков по времени — сигналы из всех точек опроса приходят одновременно, что позволяет находить закономерности в поступающих данных.

Для автомобиля это особенно важно: под капотом и под днищем ограничено место, много вибраций, загрязнений, нагрева, механических воздействий и электромагнитных помех. Чем меньше активной электроники находится непосредственно в зоне измерения, тем лучше.

Как мы настраивали систему мониторинга автомобиля

Наш тестовый объект Lada Largus — это реальный сервисный автомобиль, который ежедневно используют для выездных работ сотрудники компании. Благодаря этому мы сразу смогли собирать данные в условиях, максимально приближенных к реальной эксплуатации, пропустив этап лабораторных испытаний. В результате мы могли проверить работу системы в разнообразных режимах холодного запуска, движение в пробках, разгона, торможения, длительной работы на холостом ходу, разной загрузки и движения по неровным дорогам.

Система мониторинга автомобиля состоит из трех основных частей.

Первая часть — сенсорные элементы. Это точечные волоконно-оптические датчики на основе интерферометров. 

Мы установили шесть волоконно-оптических датчиков в следующих частях автомобиля:

• Передняя левая точка подвески.

• Передняя правая точка подвески.

• Задняя левая точка подвески.

• Задняя правая точка подвески.

• Коробка передач.

• Двигатель.

Вторая часть — электронный блок в сборе (9). В него входят источник излучения, приемники, АЦП, ноутбук-сервер, источник питания и модем сотовой связи.

Третья часть — распределительная система: магистральный оптический кабель (10) и две оптические распределительные коробки (8), через которые датчики подключаются к электронному блоку.

Система запускается автоматически. Когда автомобиль заводится, питание подается на электронику, активируется ПК и начинается сбор данных. Водитель в этом процессе не участвует. Данные сохраняются локально и выгружаются в облачное хранилище через сотовую связь.

Какие были сложности

Со стороны проект выглядел довольно просто: установить датчики на автомобиль, подключить измерительный блок и начать собирать данные. На практике большая часть работы оказалась связана не с измерениями, а с адаптацией лабораторных технологий к реальным условиям эксплуатации автомобиля.

Нам предстояло решить сразу несколько задач: 

• выбрать точки установки, в которых датчики будут регистрировать сигналы от конкретных агрегатов, а не общие вибрации кузова; 

• обеспечить защиту волоконно-оптической линии от грязи, влаги, ударов и постоянных механических нагрузок; 

• разработать конструкцию, которую можно будет быстро масштабировать и повторить на других автомобилях.

С самого начала мы ориентировались не только на создание экспериментального образца, но и на разработку методики его внедрения. Поэтому архитектуру системы сделали модульной: датчики устанавливаются непосредственно на контролируемые узлы, магистральный кабель объединяет их в единую сеть, а все сигналы поступают в измерительный блок. При этом каждый сенсор должен был оставаться заменяемым, чтобы его можно было быстро демонтировать при ремонте или обслуживании автомобиля.

На этапе проектирования мы рассмотрели несколько подходов к построению волоконно-оптической системы: фазочувствительную рефлектометрию (DAS), датчики на волоконных брэгговских решетках и интерферометрические сенсоры. Для пилотного проекта выбрали интерферометрическую схему как наиболее сбалансированную с точки зрения стоимости, чувствительности и сложности реализации.

Следующей задачей стала разработка корпуса сенсора. Он должен был обеспечивать корректную укладку волокна без превышения допустимых радиусов изгиба, защищать чувствительные элементы от внешних воздействий и одновременно оставаться компактным. Конструкцию моделировали и дорабатывали итерационно, после чего напечатали корпуса на 3D-принтере и проверили возможность их установки на выбранных узлах автомобиля.

Монтаж системы стал отдельным инженерным проектом. Волоконно-оптические датчики собирали вручную, герметизировали эпоксидной смолой и устанавливали на автомобиль совместно со специалистами ремонтного цеха. Магистральный кабель прокладывали вдоль штатных трасс проводки, а распределительные коробки с оптическими разъемами также изготовили методом 3D-печати.

Особое внимание уделили механической защите компонентов. Необходимо было учесть воздействие вибраций, перепадов температур, дорожной грязи и мелких камней. Часть защитных элементов изготавливалась непосредственно во время монтажа с использованием доступных материалов и стандартных крепежных решений.

Многие технические решения уточнялись в ходе испытаний. По мере накопления данных мы корректировали конструкцию отдельных узлов, уточняли способы крепления и дорабатывали компоновку системы с учетом фактических условий эксплуатации.

На создание и установку комплекса потребовалось около двух недель. За это время удалось разработать и внедрить работоспособный прототип, который до сих пор используют на автомобиле с учетом фактических нагрузок и особенностей эксплуатации.

Главным результатом проекта стала не только работоспособная система мониторинга, но и накопленный опыт ее проектирования, монтажа и эксплуатации. По сути, мы сформировали основу для создания следующей версии комплекса — более технологичной, надежной и готовой к тиражированию.

Что измеряли и какие результаты получили

Цель первого этапа была не в том, чтобы сразу построить готовую систему диагностики неисправностей. Для этого нужен большой набор данных на разных пробегах, режимах, дорожных условиях и состояниях агрегатов.

На первом этапе мы проверяли другое: видит ли система характерные режимы работы автомобиля и можно ли по сигналам датчиков различать движение, остановку, холостой ход, работу двигателя и коробки передач.

Для анализа использовали спектрограммы. Это удобный способ посмотреть, как частотный состав сигнала меняется во времени. Проще говоря, мы не просто смотрим, сильная ли вибрация или слабая, а какие частоты появляются, исчезают, дрейфуют и усиливаются при разных режимах работы автомобиля.

Вибрация подвески как маркер движения

Начали с подвески: когда автомобиль движется, вибрации на точках подвески заметно возрастают, а когда стоит — сигнал становится другим.

На спектрограммах датчиков подвески видно увеличение мощности вибраций в диапазоне до 250 Гц и в области около 1,5 кГц на участках, где автомобиль находился в движении. В одном из фрагментов измерения это были интервалы примерно от 0 до 150 секунд и от 1200 до 3000 секунд.

Промежуток от 150 до 1200 секунд соответствовал остановке автомобиля. В этот интервал времени основную информацию начинают нести сигналы двигателя и коробки передач.

Спектрограммы сигналов с точек подвески

Получается, что без подключения к видеокамере или внешнему датчику скорости, а только по виброакустическим данным подвески, наша система может различить, когда автомобиль движется, а когда — стоит.

Двигатель на холостом ходу

Самый наглядный участок — работа двигателя на холостых оборотах.

На спектрограмме двигателя в интервале примерно от 330 до 1200 секунд наблюдается основная частота около 14 Гц. Если перевести это в обороты, получаем:

14 Гц × 60 = 840 об/мин 

Это соответствует нормальному диапазону холостого хода прогретого бензинового двигателя.

На том же фрагменте виден переход между двумя режимами. В интервале примерно от 150 до 330 секунд частота была выше — около 16 Гц, то есть примерно 960 об/мин. Затем она снизилась до 14 Гц, то есть примерно 840 об/мин.

По сигналу коробки передач в тот же момент видно изменение виброакустической картины. Возможная интерпретация такая: в первом участке была включена передача, но сцепление находилось в выжатом положении. При выжатом сцеплении сопротивление вращению меньше, поэтому обороты двигателя могут быть выше. После того как сцепление отпустили, режим изменился.

Пока это только инженерная гипотеза по первичным данным, но важно, что датчики уже позволяют различать режимы работы агрегатов.

Что видно по коробке передач

Коробка передач находится в механическом контакте с двигателем, поэтому часть вибраций двигателя передается на ее корпус. Это ожидаемо видно в низкочастотной области спектра.

Но на спектрограммах коробки появляются и компоненты, отличающиеся от спектра вибраций двигателя — например, в областях около 700 и 1000 Гц. Эти компоненты могут быть связаны с процессами в трансмиссии.

Конечно, по одному короткому набору данных мы не можем сказать, что какая-то определенная частота означает конкретный дефект. Для этого нужно накопить статистику, синхронизировать данные с режимами движения, оборотами, скоростью, передачей, нагрузкой и пробегом.

Но в любом случае полученные результаты показывают, что датчик, установленный на коробке передач, регистрирует собственные вибрации, а не просто повторяет колебания, передающиеся от двигателя.

Наши планы 

Конечно, для предиктивной диагностики нужен большой размеченный набор данных, которые будут покрывать нормальную эксплуатацию, разные дорожные условия, разные режимы движения, сезонность, рост пробега и, в идеале, реальные случаи деградации узлов.

На текущем этапе наш комплекс решает базовую задачу — автономный сбор виброакустических данных в реальных условиях эксплуатации. Следующий шаг — синхронизация с телеметрией, например через ELM327, чтобы сопоставлять вибрации с оборотами двигателя, скоростью, нагрузкой и другими параметрами.

После этого можно переходить к построению моделей:

• обнаружение аномалий;

• классификация режимов работы;

• локализация возможного источника изменения сигнала;

• оценка трендов деградации по мере роста пробега.

Важно, что волоконно-оптический подход хорошо ложится на такую архитектуру: датчики пассивные, компактные, устойчивые к электромагнитным помехам, а обработку можно централизовать в электронном блоке.

Выводы

Первый прототип подтвердил как минимум две гипотезы:

• Точечные волоконно-оптические датчики на основе интерферометров можно установить на реальные агрегаты автомобиля, а не только на лабораторный стенд. Система выдерживает эксплуатацию на автомобиле и работает автономно: запускается, собирает данные, сохраняет их и передает в облако.

• Сигналы содержат физически осмысленную информацию. По ним видны движение и остановка, работа двигателя на холостом ходу, изменение оборотов, а также отличия спектральной картины двигателя и коробки передач.

Осталась самая сложная часть — это сбор и обработка данных: нужно накопить измерения на больших пробегах, добавить синхронизацию с телеметрией автомобиля, фиксировать условия эксплуатации и формировать разметку. И уже после этого строить устойчивые алгоритмы предиктивного мониторинга, которые будут отличать нормальную работу от ранних признаков неисправности. 

Главное, что мы уже сделали первый шаг: волоконно-оптические датчики позволяют записывать вибрации, раскладывать их по частотам и превращать в измеримый результат. По всей видимости, этот подход можно развивать и для промышленного транспорта, беспилотных платформ, инженерных систем с вращающимися механизмами и другого оборудования, где важна ранняя диагностика состояния узлов.

Мы считаем, что городская инфраструктура будущего — это не только связь, но и постоянный мониторинг состояния объектов, транспорта и инженерных систем. А вы что думаете?