
В статье исследованы возможности создания и результаты применения автоматизированного экспертного комплекса, предназначенного для решения задач по усовершенствованию эксплуатации парков локомотивов, которые реализуются методами современных интеллектуальных систем. Процедуры мониторинга и диагностирования обеспечивают реализацию задач контроля параметров функционирования силовых энергетических установок локомотивов (СЕЭЛ). Комплекс экспертной системы (КЭС-СЭУЛ) реализует базовые задания по формированию системы анализа, диагностирования и прогнозирования состояний СЭУЛ на основе сигналов угловой скорости вращения коленчатых валов. В КЭС-СЭУЛ задания экспертизы реализуются путем объединения методов цифровой обработки сигналов, статистического анализа, классификации и использования эмпирических знаний экспертов. Приводятся структура, модели и результаты диагностирования СЭУЛ.
У статті досліджено можливості створення та результати застосування автоматизованого експертного комплексу, призначеного для вирішення завдань з удосконалення процесів експлуатації парків локомотивів, що реалізується засобами сучасних інтелектуальних систем. Процедури моніторингу та діагностування забезпечують реалізацію завдань контролю параметрів функціонування силових енергетичних установок локомотивів (СЕУЛ). Комплекс експертної системи (КЕС-СЕУЛ) реалізує базові завдання щодо побудови системи аналізу, діагностування та прогнозування стану СЕУЛ на основі сигналів кутової швидкості обертів колінчатих валів. У КЕС-СЕУЛ завдання експертизи реалізуються шляхом поєднання методів цифрової обробки сигналів, статистичного аналізу, класифікації та використання емпіричних знань експертів. Подано структуру, моделі та результати діагностування СЕУЛ.
The article describes the possibilities of creation and the results of the automated expert complex using, which is designed to solve improving problems of the locomotive fleets operation, which are implemented using modern intelligent systems. Monitoring and diagnostic procedures provide the implementation of the controlling tasks of the locomotive power facilities (LPF) functioning parameters. The expert system complex (ESC-LPF) implements the basic tasks of creating a system for analyzing, diagnosing and predicting the state of LPF based on signals of the angular speed of the crankshafts rotation. In ESC-LPF expertise tasks are implemented by combining methods of digital signal processing, statistical analysis, classification and the use of empirical experts’ knowledge. The structure, models and results of diagnosing LPF are given.
силовая энергетическая установка; локомотив; угловая скорость вращения; коленчатый вал; интеллектуальные автоматизированные системы; диагностирование; прогнозирование; логистическая регрессия, power plant; locomotive; angular rotation speed; crankshaft; intelligent automated systems; diagnostics; forecasting; logistic regression, силова енергетична установка; локомотив; кутова швидкість обертів; колінчатий вал; інтелектуальні автоматизовані системи; діагностування; прогнозування; логістична регресія
силовая энергетическая установка; локомотив; угловая скорость вращения; коленчатый вал; интеллектуальные автоматизированные системы; диагностирование; прогнозирование; логистическая регрессия, power plant; locomotive; angular rotation speed; crankshaft; intelligent automated systems; diagnostics; forecasting; logistic regression, силова енергетична установка; локомотив; кутова швидкість обертів; колінчатий вал; інтелектуальні автоматизовані системи; діагностування; прогнозування; логістична регресія
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
