mirtrМир транспортаWorld of Transport and Transportation1992-3252Russian University of Transport (RUT)10.30932/1992-3252-2020-18-110-121mirtr-2018Research ArticleПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯADMINISTRATION, MANAGEMENT AND CONTROLСистема дистанционного мониторинга технических объектовSystem of Remote Monitoring of Technical ObjectsКороткийА. А.KorotkyA. A.

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой эксплуатации транспортных систем и логистики,

Ростов-на-Дону

D.Sc. (Eng), Professor, Head of the Department of Operation of Transport Systems and Logistics,

Rostov-on-Don

korot@novoch.ruДемьяновА. А.DemyanovA. A.

доктор технических наук, профессор кафедры эксплуатации транспортных систем и логистики,

Ростов-на-Дону

D.Sc. (Eng), Professor at the Department of Operation of Transport Systems and Logistics,

Rostov-on-Don

a11exxandr@yandex.ruДемьяновА. А.DemyanovA. A.

кандидат технических наук, доцент кафедры эксплуатации транспортных систем и логистики,

Ростов-на-Дону

Ph.D. (Eng), Associate Professor of the Department of Operation of Transport Systems and Logistics,

Rostov-on-Don

alexys61@yandex.ruДонской государственный технический университетРоссияDon State Technical UniversityRussian Federation202028102020185110121Copyright © Короткий А.А., Демьянов А.А., Демьянов А.А., 20202020Короткий А.А., Демьянов А.А., Демьянов А.А.Korotky A.A., Demyanov A.A., Demyanov A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2018

Внастоящее время цифровизация, внедряемая во все сферы деятельности человека, включая и транспортные процессы, требует оперативности в получении и обработке информации, а также своевременности принимаемых на её основе решений. Современная система эксплуатации железнодорожного тягового подвижного состава характеризуется отсутствием онлайнинформации о текущем техническом состоянии и остаточном ресурсе его составных частей для принятия решения.

В статье предлагается решать проблему посредством внедрения в сферу эксплуатации тягового подвижного состава адаптивной системы дистанционного онлайн-мониторинга технических параметров эксплуатируемых объектов. Адаптивная система содержит программное обеспечение, относящееся к рекомендательным системам принятия решений. Отличительной чертой системы является наличие элементов искусственного интеллекта, который самообучается путём комбинаторной обработки исторической базы данных об эксплуатации данного или аналогичного технического объекта и соответствующих им текущих эксплуатационных показателей.

Предлагаемый алгоритм обработки информации отличается универсальностью и в принципе может работать с разнообразными источниками данных, в том числе и с существующими устройствами безопасности тягового подвижного состава. Онлайн-мониторинг технических параметров эксплуатируемых объектов может быть распространён и на грузопассажирский подвижной состав, и на сопутствующие вспомогательные устройства (путевые машины, краны, горочные замедлители и т.д.).

На основе анализа получаемой информации программное обеспечение формирует и передаёт рекомендации по текущим неотложным действиям для руководящих работников и обслуживающего персонала.

Кроме того, предлагаемая технология даёт возможность предсказывать признаки аварийности эксплуатируемых объектов в режиме реального времени, что позволяет облегчить процесс диагностики и оптимизировать организацию технического обслуживания, снизить себестоимость содержания подвижного состава, повысить безопасность перевозочного процесса.

Рассматриваемая в статье адаптивная система дистанционного онлайн-мониторинга эксплуатационной безопасности технических объектов на основе риск-ориентированного подхода является уникальной разработкой, не имеющей аналогов. 

Currently, digitalization, being implemented in all spheres of human activity, including transport processes, requires efficiency in obtaining and processing information, as well as timeliness of decisions made on its basis. The modern system of operation of railway traction rolling stock is characterized by the lack of online information about the current technical condition and the residual life of its components for decision making.

The article proposes to solv e the problem by implementing an adaptive system for remote online monitoring of technical parameters of operated objects into the field of traction rolling stock operation. The adaptive system contains software related to recommendation decision support systems. A distinctive feature of the system is the presence of elements of artificial intelligence, which self-learns by combinatorial processing of the historical database on operation of this or a similar technical object and current performance indicators corresponding to them.

The proposed information processing algorithm is versatile and, in principle, can work with a variety of data sources, including existing traction rolling stock safety devices. Online monitoring of technical parameters of operated objects can be extended to both cargo-passenger rolling stock and related auxiliary machinery and devices (track machines, cranes, hump retarders, etc.). Based on the analysis of the information received, the software generates and transmits recommendations regarding current urgent actions for managing staff and maintenance personnel.

In addition, the proposed technology makes it possible to predict indicators of accidents at operated objects in real time, providing an opportunity to facilitate the diagnostic process, optimize organisation of maintenance, reduce the cost of maintaining rolling stock, and increase safety of the transportation process.

The adaptive system of remote online monitoring of operational safety of technical objects, considered in the article, through a risk-based approach, is a unique development that has no analogues. 

железная дорогадистанционный мониторингискусственный интеллектбезопасностьпрогнозирование рискалокомотивыrailwayremote monitoringartificial intelligencesafetyrisk predictionlocomotivesReferencesГапанович В. Цифровая железная дорога: настоящее и будущее-Гудок, выпуск № 152 (26057). [Электронный ресурс]: https://gudok.ru/newspaper/?ID=1348652. Доступ 21.09.2020.Gapanovich, V. The digital railway: the present and the future [Tsifrovaya zheleznaya doroga: nastoyashchee i budushchee]. Gudok, Iss. 152 (26057). [Electronic resource]: https://gudok.ru/newspaper/?ID=1348652. Last accessed 21.09.2020.Розенберг Е. Н. Развитие цифровых систем управления и обеспечения безопасности движения поездов. Евразия Вести. – XII, 2018. [Электронный ресурс]: http://www.eav.ru/publ1.php?publid=2018– 12a08. Доступ 21.09.2020.Rosenberg, E. N. Development of digital control systems and safety of train traffic [Razvitie tsifrovykh system upravleniya i obespecheniya bezopasnosti dvizheniya poezdov]. Eurasia Vesti, 2018, XII. [Electronic resource]: http://www.eav.ru/publ1.php?publid=2018-12a08. Last accessed 21.09.2020.Безопасность железных дорог из открытых источников.[Электронный ресурс]: https://habr.com/ru/company/dsec/blog/306182/. Доступ 21.09.2020.Railway safety from open data sources [Bezopasnost zheleznykh dorog iz otkrytykh istochnikov]. [Electronic resource]: https://habr.com/ru/company/dsec/blog/306182/. Last accessed 21.09.2020.Стратегия научно-технического развития холдинга «РЖД» на период до 2025 года и перспективу до 2030 года (Белая книга), утверждённая распоряжением ОАО «РЖД» №769/р от 17.04.2018 г. [Электронный ресурс]: https://zszd.rzd.ru/dbmm/download?vp=17&load=y&col_id=121&id=18071. Доступ 21.09.2020.Strategy of scientific and technological development of Russian Railways holding company till 2025 and the outlook for 2030 (White book) approved by the order of JSC Russian Railways dated 17.04.2018 No. 769/r [Rasporyazhenie OAO «RZD» ot 17.04.2018 g. № 769/r]. [Electronic resource]: https://zszd.rzd.ru/dbmm/download?vp=17&load=y&col_id=121&id=18071. Last accessed 21.09.2020.ЧаркинЕ. Стратегия цифровой трансформации РЖД. [Электронный ресурс]: https://www.tadviser.ru/index.php. Доступ 21.09.2020.Charkin, E. Strategy of digital transformation of Russian Railways [Strategiya tsifrovoi transformatsii «RZD»]. [Electronic resource]: https://www.tadviser.ru/index.php. Last accessed 21.09.2020.Единое окно инноваций РЖД. [Электронный ресурс]: https://innovation.rzd.ru/Ex/Claim/View/106. Доступ 21.09.2020.Website: Single window of innovations of Russian Railways [Edinoe okno innovatsii «RZD»]. [Electronic resource]: https://innovation.rzd.ru/Ex/Claim/View/106. Last accessed 21.09.2020.ОсяевА. Т., НикифоровВ. Л. Осистеме обслуживания локомотивов за рубежом // Вестник ВНИИЖТ. – 2012. – № 5. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18028384. Доступ 21.09.2020.Osyaev, A. T., Nikiforov, V. L. On the system of servicing locomotives abroad [O sisteme obsluzhivaniya lokomotivov za rubezhom]. Vestnik VNIIZhT, 2012, Iss. 5. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item. asp?id=18028384. Last accessed 21.09.2020.Лагерев А. В., Кинжибалов А. А., Панфилов А. В., Короткий А. А. и др. Пат. № 2682020 РФ. Способ дистанционного контроля безопасности при эксплуатации объекта на базе цифровых информационно-технологических систем / Опубл. 14.03.2019 г., бюл. № 8.Lagerev, A. V., Kinzhibalov, A. A., Panfilov, A. V., Korotky, A. A. [et al]. Pat. No. 2682020 RF. Method for remote control of safety during operation of an object based on digital information technology systems. Publ. 14.03.2019, Bul. No 8.Дерюшев В. В., Сидельникова Е. Г. Обобщённый показатель достаточности для оценивания технического состояния строительной и подъёмнотранспортной техники // Научное обозрение. – 2013. – № 9. – С. 164–167.Deryushev, V. V., Sidelnikova, E. G. Integral indicator of sufficiency for assessing the technical condition of construction, and lifting and moving equipment [Obobshchenniy pokazatel dostatochnosti dlya otsenivaniya tekhnicheskogo sostoyaniya stroitelnoi i pod’emnotransportnoi tekhniki]. Nauchnoe obozrenie, 2013, Iss. 9, pp. 164–167.Арташесян А. А. Алгоритм машинного обучения на основе анализа малых выборок. Материалы междунар. науч.-технич. конф. «Строительство и архитектура». – Ростов н/Д: Донской государственный технический университет, 2017. – С. 82–86.Artashesyan, A. A. Machine learning algorithm based on the analysis of small samples. Proceedings of the international scientific and technical conference «Construction and architecture». Rostov-on-Don, Don State Technical University, 2017, pp. 82–86.Дерюшев В. В., Сидельникова Е. Г. Определение номенклатуры показателей качества строительного и подъёмно-транспортного оборудования // Научное обозрение. –2014. – № 11–3. – С. 775–777.Deryushev, V. V., Sidelnikova, E. G. Defining the nomenclature of quality indicators for construction, and lifting and moving equipment [Opredelenie nomenklatury pokazatelei kachestva stroitelnogo i pod’emno-transportnogo oborudovaniya]. Nauchnoe obozrenie, 2014, Vol. 11, Iss. 3, pp. 775–777.Панфилов А. В., Дерюшев В. В., Короткий А. А. Рекомендательные системы безопасности для риск-ориентированного подхода // Безопасность труда в промышленности. – 2020. – № 5. – С. 48–55.Panfilov, A. V., Deryushev, V. V., Korotky, A. A. Recommended safety systems for a risk-based approach [Rekomendatelnie sistemy bezopasnosti dlya risk-orientirovannogo podkhoda]. Bezopasnost truda v promyshlennosti, 2020, Iss. 5, pp. 48–55.Короткий А. А., Лагерев А. В., Месхи Б. Ч., Лагерев И. А., ПанфиловА. В. Развитие транспортной инфраструктуры крупных городов и территорий на основе технологии канатного метро: Монография. – Ростов н/Д, изд-во ДГТУ, 2017. – 344 с.Korotky, A. A., Lagerev, A. V., Meskhi, B. Ch., Lagerev, I. A., Panfilov, A. V. Development of transport infrastructure of large cities and territories on the basis of ropeway technology: Monograph [Razvitie transportnoi infrastruktury krupnykh gorodov i territorii na osnove tekhnologii kanatnogo metro: Monografiya]. Rostov-onDon, publishing house DSTU, 2017, 344 p.Трембицкий А. В., Дубровин В. В., Печёркин А. С., Короткий А. А., Иванченко А. Н., Панфилов А. В., Масленников А. А. Применение средств радиочастотной идентификации для повышения уровня промышленной безопасности опасных производственных объектов // Безопасность труда в промышленности. – 2014. – № 9. – С. 68–72.Trembitsky, A. V., Dubrovin, V. V., Pecherkin, A. S., Korotky, A. A., Ivanchenko, A. N., Panfilov, A. V., Maslennikov, A. A. Application of radio frequency identification means to increase the level of industrial safety of hazardous manufacture facilities [Primenenie sredstv radiochastotnoi identifikatsii dlya povysheniya urovnya promyshlennoi bezopasnosti opasnykh proizvodstvennykh ob’ektov]. Bezopasnost truda v promyshlennosti, 2014, Iss. 9, pp. 68–72.Комплексное локомотивное устройство безопасности КЛУБ-У. [Электронный ресурс]: https://www.irz.ru/products/20/70.htm. Доступ 21.09.2020.CLUB-U integrated locomotive safety device [Kompleksnoe lokomotivnoe ustroistvo bezopasnosti KLUB-U]. [Electronic resource]: https://www.irz.ru/products/20/70.htm. Last accessed 21.09.2020.Распоряжение ОАО «РЖД» от 21 сентября 2018 года N2070/р «О внесении изменений в распоряжения ОАО «РЖД» от 11 августа 2016 года № 1651р и от 30 декабря 2016 года № 2796р и признании утратившими силу некоторых документов ОАО «РЖД»». [Электронный ресурс]: http://docs.cntd.ru/document/551490971. Доступ 21.09.2020.Order of JSC Russian Railways dated September 21, 2018 No 2070/r on amendments to the orders of JSC Russian Railways of August 11, 2016 No. 1651r and of December 30, 2016 No. 2796r and invalidation of some documents of JSC Russian Railways [Rasporiazhenie OAO «RZD» ot 21 sentiabrya 2018 g. № 2070 r «O vnesenii izmenenii v rasporyazheniya OAO «RZD» ot 11 avgustva 2016 g. № 1651r i ot 30 dekabrya 2016 g. № 279r i o priznanii utrativshimi silu nekotorykh dokumentov OAO «RZD»»]. Electronic resource]: http://docs.cntd.ru/document/551490971. Last accessed 21.09.2020.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.