аспирант
Россия
сотрудник
Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского (Кафедра математического и программного обеспечения, Профессор)
сотрудник
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.
