Программные продукты и системы

Эффективное функционирование железнодорожного транспорта Российской Федерации играет исключительную роль в создании условий для модернизации, перехода на инновационный путь развития и устойчивого роста национальной экономики, способствует созданию условий для обеспечения лидерства России в мировой экономической системе. Повышение уровня безопасности функционирования железнодорожного транспорта выделено в «Стратегии развития железнодорожного машиностроения до 2030 года» как одно из важнейших направлений научных исследований.

Технический и технологический уровень железнодорожного подвижного состава довольно низкий, оборудование, установленное на железнодорожных подвижных составах, часто выходит из строя. Как следствие, тратятся огромные суммы на обслуживание и ремонт подвижных составов.

В процессе эксплуатации вагонов часто возникают аварийные ситуации, обусловленные износом ресурсов парка подвижного состава, а также неисправностью установленного на подвижных составах оборудования. Поэтому одной из важнейших задач, поставленных ОАО «РЖД» до 2030 года, является создание комплексных систем диагностики и прогнозирования технического состояния инфраструктуры подвижного состава.

В публикациях на данную тему нет упоминаний об использовании подобных систем и средств на подвижных железнодорожных составах, представленных на российском рынке вагоностроения. Проблема обеспечения безопасности затрагивается лишь в области автостроения. Она частично решается путем сведения ее к задаче автоматического выявления дефектов, а потому является актуальной и новой.

В качестве одного из подходов к решению проблемы в данной статье предлагается применение интеллектуальной информационной системы, ориентированной на решение задач прогнозирования неисправностей вагонного оборудования на железнодорожном транспорте.

Особенностями данной системы являются ее архитектура, допускающая декомпозицию на более узконаправленные независимые подсистемы, и использование методов эволюционного программирования, алгоритма машинного обучения и особой разновидности нейронной сети.

Подробное описание дается в статье «Интеллектуальная информационная система для решения задач прогнозирования неисправностей вагонного оборудования на железнодорожном транспорте», автор Иванова Е.И. (Тверской государственный университет, Тверь).