Использование искусственных нейронных сетей на Российских железных дорогах для контроля токоприемников поездов
- Авторы: Язынин В.С.1, Барановский А.М.1, Воробьев А.А.1, Романова И.Ю.1
-
Учреждения:
- Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
- Выпуск: Том 13, № 1 (2023)
- Страницы: 267-287
- Раздел: Статьи
- Статья опубликована: 30.03.2023
- URL: https://journals.rcsi.science/2328-1391/article/view/347150
- DOI: https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-1-267-287
- EDN: https://elibrary.ru/UGLBCH
- ID: 347150
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Состояние вопроса. В настоящей статье представлены результаты анализа механизма работы искусственных нейронных сетей на Российских железных дорогах для контроля токоприемников поездов. Проведена критическая оценка ситуации и дан прогноз дальнейшего развития нейросетевых технологий на железнодорожном транспорте.
Материалы и/или методы исследования. Использованы методы математического моделирования, системного анализа, анализа данных, сопоставления, теории систем, а также архитектура и математическая модель нейронной сети и информационных стандартов.
Результаты. Разработана модель информационной системы контроля характеристик токоприемников, описан алгоритм ее работы и функционал программного комплекса модели системы контроля характеристик токоприемников подвижного состава. Представлен алгоритм работы нейронной сети по определению характеристик токоприемников электрического подвижного состава. Проведен анализ перспектив использования искусственных нейронных сетей в сфере железнодорожного транспорта, а также создана имитационная модель информационной системы контроля характеристик токоприемников электроподвижного состава железнодорожного транспорта.
Заключение. В статье проведено исследование позитивного опыта компании ОАО «РЖД» по внедрению нейросетевых технологий в технологические процессы и дальнейших перспектив использования нейросетевых технологий на Российских железных дорогах. Отмечена необходимость интенсификации развития и внедрения нейротехнологий для решения широкого спектра задач, в том числе задач по оптимизации организации технического обслуживания и ремонта подвижного состава. Показана эффективность и актуальность использования искусственных нейронных сетей в различных сферах деятельности, в особенности на Российских железных дорогах, а также предложена модель информационной системы в области контроля характеристик токоприемников.
Об авторах
В. С. Язынин
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
Автор, ответственный за переписку.
Email: nttk@pgups.ru
Россия, пр-т Московский, 9, г. Санкт-Петербург, 190031, Российская Федерация
А. М. Барановский
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
Email: adelinakorob@mail.ru
Россия, пр-т Московский, 9, г. Санкт-Петербург, 190031, Российская Федерация
А. А. Воробьев
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
Email: adelinakorob@mail.ru
Россия, пр-т Московский, 9, г. Санкт-Петербург, 190031, Российская Федерация
И. Ю. Романова
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
Email: adelinakorob@mail.ru
Россия, пр-т Московский, 9, г. Санкт-Петербург, 190031, Российская Федерация
Список литературы
- Барский, А.Б. Логические нейронные сети: Учебное пособие / А.Б.Барский. - М.: Бином, 2013. – 352 c.
- Дейтел П., Дейтел Х.Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления. СПб.: Питер, 2020. – 864 с.
- Траск Эндрю. Грокаем глубокое обучение. СПб.: Питер, 2019.– 352 с.
- Редько, В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. – М.: Ленанд, 2019. - 224 c.
- Ростовцев, В. С. Искусственные нейронные сети : учебник для вузов / В. С. Ростовцев. – 2-е изд., стер. – Санкт-Петербург: Лань, 2021. – 216 с.
- Лазарев В. М., Свиридов А. П. Нейросети и нейрокомпьютеры. – М.: Изд-во МГТУ РЭА, 2011. – 131 с.
- Нейросеть сортирует вагоны [Электронныйресурс]. URL:https://company.rzd.ru/ru/9401/page/78314?id=191259&ysclid=l9wiv1g91m530802873 (Дата обращения: 16.10.22)
- Когда у России появятся свои поезда на автопилоте [Электронный ресурс]. URL:https://plus-one.ru/society/2022/03/09/poezda-na-avtopilote (Дата обращения: 16.10.22)
- Анализ опыта и перспектив применения искусственных нейронных сетей на железнодорожном транспорте [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-opyta-i-perspektiv-primeneniya-iskusstvennyh-neyronnyh-setey-na-zheleznodorozhnom-transporte/viewer (Дата обращения 17.10.2022).
- Куренков П.В., Вакуленко С.П. Финансово-экономическое решение проблемы пригородных перевозок//Экономика железных дорог. – 2012. – № 12. – С. 96.
- Баритко А.Л., Куренков П.В. Организация и технология внешнеторговых перевозок// Железнодорожный транспорт. – 1998. – № 8.
- Мохонько В.П., Исаков В.С., Куренков П.В. Ситуационное управление перевозочным процессом // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2004. – № 11. – С. 14.
- Мохонько В.П., Исаков В.С., Куренков П.В. Проблемы создания ситуационно-аналитической системы управления перевозочным процессом на железнодорожном транспорте// Бюллетень транспортной информации. – 2004. – № 9. – С. 22.
- Формирование системы финансового менеджмента: теория, опыт, проблемы, перспективы/ Коллективная монография: Сафронова А.А., Рудакова Е.Н., Куренков П.В. и др. / Москва, 2018. – 228 с. ISBN: 978-5-907084-31-5
- Покровская О.Д. Логистические накопительно-распределительные центры как основа терминальной сети региона. –Монография / Новосибирск, 2012. – 184 с. ISBN: 978-5-94301-276-1
- Покровская О.Д. Состояние транспортно-логистической инфраструктуры для угольных перевозок в России // Инновационный транспорт. – 2015. – № 1 (15). – С. 13-23.
- Покровская О.Д. О терминологии объектов терминально-складской инфраструктуры // Мир транспорта. – 2018. – Т. 16. – № 1 (74). – С. 152-163.
- Покровская О.Д. Логистическая классность железнодорожных станций // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. – 2018. – № 2 (38). – С. 68-76.
- Покровская О.Д. Логистические транспортные системы России в условиях новых санкций// Бюллетень результатов научных исследований. – 2022. – № 1. – С. 80-94.
- Pokrovskaya O.D. Тerminalistica as a new methodology for the study of transport and logistics systems of the regions// Sustainable economic development of regions. Ed. By L. Shlossman. Vienna, 2014. С. 154-175.
- Pokrovskaya O., Fedorenko R. Аssessment of transport and storage systems // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Т. 1115. С. 570-577. doi: 10.1007/978-3-030-37916-2_55
- Дроздова М.А. Международные санкции как средства регулирования мировой экономики // В сборнике: Инновационные подходы развития экономики и управления в XXI веке. Сборник трудов III Национальной научно-практической конференции. Федеральное агентство железнодорожного транспорта, ФГБОУ ВО ПГУПС, 2020. С. 113-116.
- Дроздова М.А., Кравченко Л.А. Антиглобализм в контексте современного международного экономико-правового дискурса // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2020. Т. 1. № 3 (96). С. 247-253.
- Дроздова М.А., Кравченко Л.А., Панков Д.А. Цифровая экономика и инфляция в период пандемии // В сборнике: Инновационные подходы развития экономики и управления в XXI веке. Сборник трудов III Национальной научно-практической конференции. ФГБОУ ВО ПГУПС, 2020. С. 11-14.
- Беляев И. А., Михеев В. П., Шиян В. А. Токосъем и токоприемники электроподвижного состава. — М.: Транспорт, 1976. – 184с.
- Автоматизированная система диагностики состояния токоприемников электроподвижного состава на основе видеоизмерительного комплекса [Электронный ресурс].URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizirovannaya-sistema-diagnostiki-sostoyaniya-tokopriemnikov-elektropodvizhnogo-sostava-na-osnove-videoizmeritelnogo/viewer (Дата обращения: 19.10.2022).
- Барановский А.М., Силантьев С.Б., Смолицкий Х.Л., Яфраков М.Ф., Синтез нейроподобной сети Хопфилда для решения систем линейных алгебраических уравнений. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 1994. Т. 37. № 3-4. С. 47-51.
- Gluhov A., Baranovskiy A., Fomenko Y., Bochkov A. Adapted Model Neural-Like Hopfield Network and the Algorithm of Its Training for Finding the Roots Systems of Linear Algebraic Equations. Lecture Notes in Networks and Systems. 2021. Т. 229. С. 386-395.
Дополнительные файлы



