Методы удаленной оценки и прогнозирования технического состояния транспортных средств
Аннотация
Статья посвящена вопросам повышения эффективности и надежности эксплуатации транспортных средств. В качестве инновационного подхода рассматривается внедрение способов удаленной оценки и прогнозирования технического состояния транспортных средств. Проведен анализ методов оценки технического состояния, включая «Дерево неисправностей», «Анализ видов и последствий отказов» и контрольные карты Шухарта, с подробным рассмотрением их возможностей и ограничений. Использование систем дистанционного контроля и адаптивного управления позволяет существенно повысить безопасность, эксплуатационную надежность и экономическую эффективность применения транспортных средств, а также снизить экологическую нагрузку при их использовании.
Об авторах
Р. Н. Сафиуллин
Санкт-Петербургский Горный университет Императрицы Екатерины II
Россия
Россия
Санкт-Петербург
К. В. Сорокин
Санкт-Петербургский Горный университет Императрицы Екатерины II
Россия
Россия
Санкт-Петербург
А. Р. Набиев
Санкт-Петербургский Горный университет Императрицы Екатерины II
Россия
Россия
Санкт-Петербург
Список литературы
1. Овчаренко М. С. Анализ и прогноз состояния и уровня аварийности на дорогах Российской Федерации и пути по ее снижению // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2024. – Т. 15. – С. 1661–1665. – URL. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://ekoncept.ru/2016/96251.htm.
2. Аредова, А. К. Анализ смертности и травматизации от дорожно-транспортных происшествий в РФ / А. К. Аредова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 46 (336). — С. 466-468. — URL: https://moluch.ru/archive/336/75010/ (дата обращения: 10.03.2025).
3. Бараковский В.В. О проблеме аварийности по причине эксплуатации транспортных средств с технически ми неисправностями и некоторых путях ее решения. // Современная наука. 2021; (3): 25–30.
4. Сафиуллин Р. Н., Сафиуллин Р. Р., Сорокин К. В. Метод оценки и прогнозирования технического состояния ресурсных элементов карьерных самосвалов на основе контрольных карт Шухарта // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2024. – № 7. – С. 111–124. DOI: 10.25018/0236_1493_2024_7_0_111.
5. Сафиуллин Р. Н., Сафиуллин Р. Р., Ефремова В. А. Метод комплексной оценки бортовых информационно-управляющих систем на горных машинах // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2023. № 9-1. С. 49–63. DOI: 10.25018/0236-1493-2023-91-0-49.
6. Шибанов Д. А., Иванов С. Л., Емельянов А. А., Пумпур Е. В. Оценка показателей работоспособности карьерных экскаваторов в реальных условиях эксплуатации // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2020. – №10. – С. 86-94. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-10-0-86-94.
7. Симонова Л., Егорова Е., Ахмадиев А. / Нейронные сети в производстве (статья)// (2022) Российские инженерные исследования, 2022, Том 42, № 3, с. 278-281.
8. Л. А. Симонова, Д. Н. Демьянов, А. А. Капитонов/ Интеллектуальная информационная система для формирования проектных ограничений в автомобильной промышленности // Российские инженерные исследования, 2020, Том 40, № 12, с. 1034-1038.
9. Малыгин И., Селиверстов Ю., Селиверстов С., Фахми С., Сильников М., Муксимова Р., Гергель Г., Чигур В. Мобильные технологии в интеллектуальных транспортных системах // Коммуникации в информатике. 2020. Т. 1140. С. 384- 391.
10. Оценка повреждений в схемах распределительных устройств с различными типами высоковольтных выключателей, Назарычев А., Пугачев А., Сулыненков И., Материалы конференции AIP 2552, 050008 (2022), https://doi.org/10.1063/5.0115558
11. Курганов В. М., Грязнов М. В., Колобанов С. В. Оценка надежности функционирования экскаваторно-автомобильных комплексов в карьере // Записки Горного института. – 2020. – Т. 241. – С. 10-21. DOI: 10.31897/pmi.2020.1.10.
12. Селиверстов Я. А., Гергель Г. Ю., Селиверстов С. А., Никитин К. В., Развитие интеллектуальных транспортных систем на основе мобильных технологий и процедур анализа социальной активности городского населения // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. – 2018, – Т.11 – С.47–64. DOI: 10.18721/JCSTCS.11105.
13. Клебанов А.Ф., Будущее безлюдных технологий на открытых горных работах, Горная промышленность, №3, 2020.
14. Рудко, В. А. Научно-техническое обоснование возможности организации производства игольчатого кокса в России / В. А. Рудко, Р. Р. Габдулхаков, И. Н. Пягай // Записки Горного института. – 2023. – Т. 263. – С. 795-809. – EDN KYNHWL.
15. Борисов C. B., Колтунова Е. А., Кладиев С. Н. Совершенствование структуры имитационной модели тягового асинхронного электропривода рудничного электровоза // Записки Горного института. — 2021. — Т. 247. – C. 1–8. DOI: 10.31897/PMI.2021.1.12.
16. Brummelen V., O’Brien M., Gruyer D., Najjaran H. Autonomous vehicle perception: The technology of today and tomorrow // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2018, vol. 89, pp. 384-406. DOI: 10.1016/j.trc.2018.02.012.
17. Lomazov V., Lomazov A., Petrosov D., Akupiyan O. Intelligent evaluation of implementation road infrastructure development program // Transportation Research Procedia. 2022, vol. 63, pp.1089-1094. DOI: 10.1016/j.trpro.2022.06.111.
Рецензия
Для цитирования:
Сафиуллин Р.Н., Сорокин К.В., Набиев А.Р. Методы удаленной оценки и прогнозирования технического состояния транспортных средств. Социально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизация. 2025;(2):83-94.
For citation:
Safiullin R.N., Sorokin K.V., Nabiev A.R. Methods of remote assessment and forecasting of the technical condition of vehicles. Social-economic and technical systems: research, design and optimization. 2025;(2):83-94. (In Russ.)
Просмотров:
14
Послать статью по эл. почте 