Application of intelligent systems in transport

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article discusses the application of intelligent transport systems for railway transport. The purpose of developing intelligent transport systems on railway transport is to strictly comply with the requirements for ensuring transport safety, reducing the level of environmental impact, significantly improving the efficiency of production activities. The software makes automatic accounting, control and analysis of fuel and energy resources consumption on the basis of the obtained data. At the same time, the dynamics of changes in fuel consumption indicators, actual and estimated costs of diesel fuel are visually reflected in real time on the monitor screen. If necessary, the system will help to identify the reasons for non-matching of these parameters and quickly contact the locomotive team to provide qualified assistance in their elimination. It is important that the hardware structure and the structure of the system software expand functionality, providing continuous operation and repair work, increasing the number of measured parameters, creating a closed fuel consumption control system in a locomotive economy. The use of these systems makes it possible to obtain an integrated assessment of the heat engineering condition of a locomotive with further scientifically substantiated correction of overhaul runs, to control its location and solve many other problems, which contributes to an increase in overhaul runs and the operational life of the locomotive.

About the authors

Irina M. Popova

Branch of Samara State University of Railway Transport in Saratov

Author for correspondence.
Email: impopova@mail.ru

Deputy Director for higher education, Head of the Department of Engineering, Humanities, Natural Science and General Professional Disciplines of SSURT branch in Saratov, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

1A Astrahanskaya St., Saratov, 410004, Russian Federation

Sergey V. Timofeev

Branch of Samara State University of Railway Transport in Saratov

Email: impopova@mail.ru

senior lecturer of the Department of Engineering, Humanities, Natural Science and General Professional Disciplines of SSURT branch in Saratov

1A Astrahanskaya St., Saratov, 410004, Russian Federation

Igor K. Danilov

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: impopova@mail.ru

Director of the Department of Mechanical Engineering and Instrumentation at Academy of Engineering in RUDN University, Doctor of Technical Sciences, Professor

6 Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Kulik A, Dergachov K, Lytvynenko T. Development and research of differential mode GNSS model for intelligent transport functioning providing. Transport problems. 2012;7(4):71–77.
  2. Koropets P. The influence of electromagnetic processes on stability of locomotives traction drive in the slipping mode. Transport problems. 2014;9(2):41–48.
  3. Fellner A, Banaszek K, Trómiński P. The satellite based augmentation system – EGNOS for non-precision approach global navigation satellite system. Transport problems. 2012;7(1):5–20.
  4. Popova IM, Danilov IK, Popova EA. Navigacionnye sistemy kak sredstva povyshenija bezopasnosti perevozok na passazhirskih avtopredprijatijah [Navigation systems as a means of improving transport safety in passenger transport enterprises]. Bulletin of Kharkiv national automobile and road university. 2013;(61–62):284–288. (In Russ.)
  5. Davydov SS. Jekonomicheskie aspekty cifrovoj zheleznoj dorogi [Economic aspects of digital railway]. Transportation systems and technology. 2017;3(2):39–41. (In Russ.)
  6. Belozerov VL. Social'no-jekonomicheskie aspekty innovacionnyh proektov na transporte [Socio-economic aspects of innovative transport projects]. Transportation systems and technology. 2016;2(1):5–15. (In Russ.)
  7. Capitanov VT, Chubukov AB. O racionalizacii processa vnedrenija intellektual'noj transportnoj sistemy [On streamlining the process of introducing an intelligent transport system]. The world of transport and technological machines. 2015;2(49):117–123. (In Russ.)
  8. Lakhmetkina NYu, Schelkunova IV, Rogova DA. Razvitie transportnyh sistem v cifrovoj povestke [Development of digital infrastructure transport systems]. Intelligence. Innovation. Investments. 2019;(4):114–120. (In Russ.)
  9. Osokin OV. Intellektual'noe soprovozhdenie proizvodstvennyh processov na zheleznodorozhnom transporte [Intellectual support of production processes in railway transport]. Transport of the Urals. 2013;4(39):3–7. (In Russ.)
  10. Rosenberg EN, Batraev VV. Intellektual'naja sistema upravlenija i obespechenija bezopasnosti dvizhenija na VSM [Intelligent control system and ensuring traffic safety on the high-speed rail]. Bulletin of the Joint Scientific Council of Russian Railways. 2017;(1):10–22. (In Russ.)
  11. Rosenberg IN. Intellektual'noe upravlenie transportnymi sistemami [Intelligent Transport Management]. State advisor. 2016;3(15):26–32. (In Russ.)
  12. Plekhanov PA, Shmatchenko VV. Standartizacija magnitolevitacionnyh transportnyh sistem v Rossii [Standardization of maglev transportation systems in Russia]. Transportation systems and technology. 2018;4(4):32–43. (In Russ.)
  13. Polyakov VA, Khachapuridze NM. Model' processa realizacii tjagovoj sily dvigatelja magnitolevitirujushhego poezda [The process model of implementation of the traction engine train magnetoresitive]. Science and transport progress. Bulletin of Acad. V. Lazaryan Dnipropetrovsk National University of Railway Transport. 2016; 4(64):55–62. (In Russ.)
  14. Lapidus BM, Macheret DA. Metodologija ocenki i obespechenija jeffektivnosti innovacionnyh transportnyh sistem [Methodology for assessing and ensuring the effectiveness of innovative transport systems]. Economy of railways. 2016;(7):16–25. (In Russ.)
  15. Kulik A, Dergachov K, Lytvynenko T. Methods for diagnostic of the technical condition of vehicles employing high precise satellite data. Transport problems. 2014;9(1):119–128.
  16. Zaitsev AA, Rolle IA, Evstafeva MV, Sychugov AN, Telichenko SA. Determination of the energy indices of alternating current electric rolling stock using computer simulation. Russian electrical engineering. 2018; 89(10):612–616.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».