Інфрачервона термографія для діагностики елементів залізничної інфраструктури

2025;
: с. 151 – 156
https://doi.org/10.23939/jeecs2025.02.151
Надіслано: Жовтень 14, 2025
Переглянуто: Листопад 25, 2025
Прийнято: Грудень 02, 2025

M. Silnyk, V. Fedynets. (2025). Infrared thermography for diagnostics of railway infrastructure elements. Energy Engineering and Control Systems, Vol. 11, No. 2, pp. 151 – 156. https://doi.org/10.23939/jeecs2025.02.151

1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Національний університет «Львівська політехніка»

В статті представлено результати дослідження ефективності застосування інфрачервоної термографії для діагностики машин і пристроїв залізничної інфраструктури. Розкрито теоретичні основи методу, що базуються на рівнянні теплопровідності Фур’є та описано принципи побудови автоматизованої системи контролю з використанням тепловізійних камер, серверного модуля обробки та алгоритмів машинного навчання. Наведено приклади термограм і графіків, які ілюструють роботу системи під час виявлення дефектів у кабельних з’єднаннях, рейкових стиках і стрілочних переводах. Проведено експериментальні дослідження, результати яких підтвердили, що інфрачервона-діагностика забезпечує високу точність, швидкість обстеження та виявлення прихованих дефектів, недоступних для традиційних методів. Економічний аналіз засвідчив зниження витрат на обслуговування до 65 % і скорочення простоїв поїздів на   67 %. Отримані результати доводять доцільність впровадження інфрачервоних-технологій у практику технічного обслуговування українських залізниць.

  1. X. Maldague. (2001). Theory and Practice of Infrared Technology for Nondestructive Testing. Wiley, 704 p. doi:10.1002/9781118211568
  2. A. Bagavathiappan et al. (2013). Infrared thermography for condition monitoring – A review. Infrared Physics & Technology, 60, 35–55. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2013.03.006
  3. S. Vidas, P. Moghadam. (2013). HeatWave: A Hand-Held 3D Thermography System for Energy Auditing. Energy and Buildings, 66, 445–460. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2013.07.008
  4. Z. Chen et al. (2020). Railway infrastructure defect detection using infrared thermography and deep learning. IEEE Access, 8, 128485–128497. doi:10.1109/ACCESS.2020.3008652
  5. G. Rilling, P. Flandrin and P. Goncalves. (2003). On empirical mode decomposition and its algorithms. IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, Grado, Italy. doi:10.1109/NOLISP.2003.1216789
  6. M. Usamentiaga et al. (2014). Infrared thermography for temperature measurement and non-destructive testing. Sensors, 14(7), 12305–12348. https://doi.org/10.3390/s140712305
  7. P. J. Shull. (2002). Nondestructive Evaluation: Theory, Techniques, and Applications. CRC Press, 876 p. https://doi.org/10.1201/9780203909133
  8. Y. Park, J. H. Lee and S. Hong. (2017). Application of infrared thermography for railway track inspection. NDT & E International, 92, 60–70. https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2017.08.001
  9. ASTM E1933-14, Standard Test Methods for Measuring and Compensating for Emissivity Using Infrared Imaging Radiometers, ASTM International, 2014. https://doi.org/10.1520/E1933-14
  10. ISO 18436-7, Condition Monitoring and Diagnostics of Machines – Requirements for Qualification and Assessment of Personnel – Part 7: Thermography, ISO, 2014.