Предсказательное обслуживание системы комплексной безопасности и связи пассажирского поезда

Бесплатный доступ

Рассматривается возможность применения концепции предсказательного обслуживания, а именно возможность создания модели для предотвращения отказов оборудования системы комплексной безопасности и связи пассажирского поезда. Рассмотрены различные методы построения модели для предсказания отказов оборудования, а именно имитационное моделирование эксплуатации технических средств, нейросетевые технологии для решения задачи предсказания возможных отказов оборудования, машинное обучение. Наиболее перспективным представляется использование машинного обучения, включающее в себя несколько этапов: сбор данных, анализ накопленных данных, создание модели для предсказания отказов, предотвращение отказов. Предотвращение отказов экономически выгодно для компании, производящей ремонт оборудования системы комплексной безопасности и связи пассажирского поезда - с учетом досрочного ремонта оборудования до выхода его из строя, поскольку затраты на ремонт много меньше стоимости оборудования. Также можно отметить возможность решения проблемы оптимизации складских запасов путем создания модели для предсказания отказов оборудования.

Еще

Предсказательное обслуживание, система комплексной безопасности и связи пассажирского поезда, машинное обучение, предотвращение отказов

Короткий адрес: https://sciup.org/140255691

IDR: 140255691   |   DOI: 10.18469/ikt.2018.16.2.12

Список литературы Предсказательное обслуживание системы комплексной безопасности и связи пассажирского поезда

  • Патент RU 2395424 № H04B7/26, B61L29. Система комплексной безопасности и связи пассажирского поезда // Костина М.Е., Костин В.И., Богатырев В.Т. и др. Заявл. 08.06.09; опубл. 27.07.10.
  • Патент RU 2579603 № B61L23/00. Центральная управляющая система системы контроля безопасности и связи пассажирского поезда // Ишимов В.Н., Карнаух Р.Н., Подзоров П.В. Заявл. 20.10.14; опубл. 10.04.16.
  • Богданова Е.А. Алгоритмическая модель управления бизнес-процессом эксплуатации технических средств региональной инфокоммуникационной компании. Автореф. дис. к.т.н. Курск, 2009. - 16 с.
  • Звонков В.Б. Предсказание отказов оборудования гидротурбины с использованием комбинации эволюционных и нейросетевых моделей // Журнал Решетневские чтения, Т.2, №15, 2011. - С. 450-451.
  • Рословец П. Машинное обучение в Matlab. Экспонента «Центр инженерных технологий и моделирования», 2017 // URL: https://matlab.ru/upload/webinar/2017-05-18-IOT-02-ML_web.pdf (д. о. 28.12.2017)
  • Богданова Е.А. Управление временем в динамической имитационной модели / Е.А. Богданова, Э.М. Димов, О.Н. Маслов, Ю.В. Трошин // Инфокоммуникационные технологии. 2008. - Т.6. - №4. - С. 62-67.
  • Димов Э.М., Маслов О.Н., Швайкин С.К. Имитационное моделирование, реинжиниринг и управление в компании сотовой связи (новые информационные технологии). М.: Радио и связь, 2001. - 256 с.
  • Димов Э.М. Имитационное моделирование и оптимизация управления в сложных производственных системах. Саратов, 1983 - 168 с.
  • Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998 - 426 с.
  • Димов Э.М., Жданова Е.И. К применению имитационного моделирования и нейросетевых технологий для управления бизнес-процессами / Э.М. Димов, Е.И. Жданова // Телекоммуникации, 2009. - №6. - С. 33-44.
Еще
Статья научная