Система управления техническим состоянием локомотивного парка на основе искусственной нейронной сети прогнозирования

Целью исследования является разработка синхронно-реплицированной модели оценки технического состояния локомотива как технической системы для снижения возникновения отказов при эксплуатации, и как следствие снижения простоев в ремонте. При проведении исследования использовались следующие междисциплинарные и математические методы: системный анализ, компьютерное и математическое моделирование, методы теории искусственного интеллекта, математический анализ. В результате проведенного исследования получена математическая синхронно-реплицированная модель оценки технического состояния локомотива на основе искусственной многослойной нейронной сети прогнозирования. Разработанная модель может быть использована в системах мониторинга, контроля, диагностирования технического состояния локомотивного парка. Оригинальными особенностями разработанной модели являются низкий период дискретизации между опросом средств мониторинга, универсальность, адаптивность, оперативность. На основе разработанной модели построен обобщенный алгоритм управления техническим состоянием локомотивного парка. Предложенная модель и алгоритм решают круг задач, описанных в концепции развития ОАО «РЖД», связанных с реализацией фактической системы ремонта по текущему техническому состоянию локомотива и с цифровизацией передовых направлений компании.