Methods of remote assessment and forecasting of the technical condition of vehicles
Abstract
The article is devoted to the issues of increasing the efficiency and reliability of vehicle operation. The introduction of remote assessment and forecasting methods for the technical condition of vehicles is considered as an innovative approach. The analysis of methods for assessing the technical condition, including the "Fault Tree", "Analysis of the types and consequences of failures" and Schuhart control maps, with a detailed examination of their capabilities and limitations, is carried out. The use of remote monitoring and adaptive control systems can significantly improve the safety, operational reliability and economic efficiency of vehicles, as well as reduce the environmental burden when using them.
About the Authors
R. N. Safiullin
Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
K. V. Sorokin
Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
A. R. Nabiev
Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
References
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.
Review
For citations:
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.)
Views:
16
Email this article 