аспирант
Россия
Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского (Кафедра "Математическое и программное обеспечение", Профессор)
Россия
ВАК 2.9.8 Интеллектуальные транспортные системы
УДК 681.51 Системы автоматического управления (САУ). Кибернетические характеристики систем. Системы по принципу действия
Актуальность задач своевременного определения аномалий движения транспортных объектов в режиме реального времени возрастает, поскольку железнодорожный транспорт остается ключевым элементом мировой логистики и пассажирских перевозок. В условиях роста интенсивности движения, увеличения скоростей и ужесточения требований к безопасности обнаружение аномалий движения подвижного состава становится критически важной задачей. Цель: обоснование выбора алгоритма позиционирования подвижного состава на основе нечеткой логики (Такаги — Сугено или Мамдани) при возникновении аномалии движения и определение уровня риска возникновения аномалии. Результаты: проведены компьютерные сценарные эксперименты с рассматриваемыми входными данными, характеризующими основные параметры движения (скорость, вибрация, ускорение, погодные условия, состояние рельсового пути) для обеспечения безопасности применительно к участкам железнодорожных путей. Обсуждение: проведенные эксперименты показали, что алгоритм Такаги — Сугено эффективно определяет уровень риска аномалий движения.
позиционирование, координаты объекта, транспортные объекты, аномалии движения, нечеткая логика, безопасность движения, алгоритм Такаги — Сугено, алгоритм Мамдани
1. Казюк С. Б. Анализ систем позиционирования подвижного состава / С. Б. Казюк; науч. рук. А. Т. Попов // Сборник тезисов докладов научной конференции студентов и аспирантов Липецкого государственного технического университета (Липецк, Россия, 29 июня 2012 г.): в 2 ч. Ч. 2. Липецк: Липецкий гос. технический ун-т, 2012. С. 42–44. EDN: https://elibrary.ru/MIBBEM
2. Туманова Н. В., Баврина А. А., Медведева В. М. Классификация нарушений безопасности движения на железнодорожном транспорте // Техносферная безопасность городских агломераций: Сборник материалов II Международной школы-конференции (Москва, Россия, 15–16 декабря 2021 г.). М.: РУТ (МИИТ): РОАТ, 2022. С. 275–280. EDN: https://elibrary.ru/BOQNWC
3. Калачева О. А., Прицепова С. А. Анализ нарушений безопасности движения поездов // Актуальные проблемы железнодорожного транспорта: сборник статей научной конференции (Воронеж, Россия, 01 октября 2018 г.). Воронеж: филиал РГУПС в г. Воронеж, 2018. С. 96–100. EDN: https://elibrary.ru/YLYHYL
4. Сайфутдинов А. В. Выявление аномалий трафика в информационных системах с использованием методов Machine Learning // Перспективы науки. 2023. № 8 (167). С. 53–58. EDN: https://elibrary.ru/ZJYMIC
5. Шевчук В. Г., Левтринский В. В., Крюкова Д. К. Подсистема мониторинга железнодорожного моста как важная составляющая системы спутникового мониторинга инфраструктуры железной дороги // Строительство и восстановление искусственных сооружений: материалы V Международной научно-практической конференции (Гомель, Беларусь, 21–22 апреля 2016 г.): в 2 ч. Ч. 1. / под общ. ред. А. А. Поддубного. Гомель: Белорусский гос. ун-т транспорта, 2016. С. 325–330. EDN: https://elibrary.ru/PDQTTG
6. Безручко В. В. Разработка автоматизированной системы контроля и диагностирования устройств передачи информации железнодорожного транспорта: автореферат дисс. … канд. техн. наук: 05.22.08 / Безручко Валерий Владимирович [Место защиты: Рос. гос. открытый ун-т путей сообщения]. М., 1997. 24 с. EDN: https://elibrary.ru/ZKJOHT
7. Фоменко Ю. С., Хомоненко А. Д. Определение координат транспортного объекта при дефиците сигналов с помощью модели нечеткого вывода Такаги — Сугено // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2025. № 1 (41). C. 46–55. DOI:https://doi.org/10.20295/2413-2527-2025-141-46-55. EDN: https://elibrary.ru/POQLHE
8. Fault Detection and Diagnostic Methods for Railway Systems — A Literature Survey / J. Wróbel, P. Bury, M. Zając [et al.] // Advances in Science and Technology Research Journal. 2024. Vol. 18, Iss. 6. Pp. 361–391. DOI:https://doi.org/10.12913/22998624/191762. EDN: https://elibrary.ru/ALDDEK
9. Технологии искусственного интеллекта: учебник / под общ. ред. В. В. Ефимова и А. Д. Хомоненко. СПб.: ВКА имени А. Ф. Можайского, 2024.
