Цифровые двойники и шкала Харрингтона в управлении надежностью железнодорожной автоматики и телемеханики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Современные системы железнодорожной автоматики и телемеханики представляют собой сложные технические комплексы, требующие внедрения современных методов мониторинга и управления. Интеграция технологий цифровых двойников с системой оценки коэффициента готовности через шкалу Харрингтона обусловлена необходимостью перехода от реактивного обслуживания к предиктивному управлению надежностью, что является актуальной научно-технической задачей.

Цель – разработка комплексного подхода к оценке и управлению надежностью технического обеспечения железнодорожной автоматики на основе интеграции технологий цифровых двойников и шкалы Харрингтона для коэффициента готовности.

Материалы и методы. В работе используется комплексный подход, сочетающий: математическое моделирование цифровых двойников устройств ЖАТ; статистический анализ показателей надёжности (коэффициента готовности, времени восстановления); применение шкалы Харрингтона для унифицированной оценки технического состояния; анализ практических данных эксплуатации стрелочных переводов, рельсовых цепей и светофоров.

Результаты. Разработана интегрированная система оценки надёжности, позволяющая: повысить коэффициент готовности оборудования на 0,17-0,25%; снизить эксплуатационные расходы на 25-30%; сократить количество отказов на 40-60%; визуализировать техническое состояние через унифицированную оценочную шкалу. Доказана экономическая эффективность внедрения системы с годовым экономическим эффектом до 566 тысяч рублей на один стрелочный перевод. Результаты исследования могут быть применены для создания систем предиктивного обслуживания устройств железнодорожной автоматики и телемеханики.

Об авторах

Александр Владимирович Горелик

Российский университет транспорта

Автор, ответственный за переписку.
Email: agorelik@yandex.ru
SPIN-код: 9543-4715
Scopus Author ID: 57200751967

директор академии «Российская открытая академия транспорта», доктор технических наук

 

Россия, ул. Образцова, 9, стр. 9, г. Москва, 127055, Российская Федерация

Александр Владимирович Истомин

Российский университет транспорта

Email: aistomin1998@mail.ru

старший преподаватель кафедры «Системы управления транспортной инфраструктурой»

 

Россия, ул. Образцова, 9, стр. 9, г. Москва, 127055, Российская Федерация

Елена Витальевна Кузьмина

Российский университет транспорта

Email: kuzminaelena96@yandex.ru

ассистент кафедры «Системы управления транспортной инфраструктурой»

 

Россия, ул. Образцова, 9, стр. 9, г. Москва, 127055, Российская Федерация

Список литературы

  1. Лященко, А. М., Швалов, Д. В., & Глазунов, Д. В. (2021). Повышение надёжности систем автоматики и телемеханики на железнодорожном транспорте. Известия Тульского государственного университета. Технические науки, 5, 504–509. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2021-5-504-509. EDN: https://elibrary.ru/EHOZAW
  2. Соколов, М. М. (2024). Основы железнодорожной автоматики и телемеханики на станциях. Омск: Омский государственный университет путей сообщения. 77 с. ISBN: 978-5-94941-340-1. EDN: https://elibrary.ru/BLAFZK
  3. Сапожников, В. В., Сапожников, В. В., Ефанов, Д. В., & Шаманов, В. И. (2017). Надёжность систем железнодорожной автоматики, телемеханики и связи [учебное пособие для специалистов]. Москва: Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте. 318 с. ISBN: 978-5-906938-01-5. EDN: https://elibrary.ru/YOYVNZ
  4. Александрович, С. К. (2022). Цифровые технологии на железнодорожном транспорте. Научно-исследовательский центр «Вектор развития», 9, 199–201. EDN: https://elibrary.ru/AYTQWW
  5. Соколов, М. М. (2020). Основы железнодорожной автоматики и телемеханики (Т. 1). Омск: Омский государственный университет путей сообщения. 79 с. ISBN: 978-5-94941-258-9. EDN: https://elibrary.ru/FZWRAA
  6. Горелик, А. В., Кузьмина, Е. В., & Истомин, А. В. (2021). Техническая эффективность сервисного обслуживания объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта с учётом методов оценки основных производственных процессов хозяйства автоматики и телемеханики. Наукосфера, 10-1, 100–103. EDN: https://elibrary.ru/SFVPGZ
  7. Наумова, Д. В. (2020). Комплексный подход к развитию ЖАТ. Автоматика, связь, информатика, 10, 28–30. EDN: https://elibrary.ru/ZFVVAH
  8. Никонова, Я. И. (2024). Цифровые двойники на железнодорожном транспорте: преимущества и проблемы внедрения. Муниципальная академия, 1, 124–133. https://doi.org/10.52176/2304831X_2024_01_124. EDN: https://elibrary.ru/NOTLCM
  9. Римская, О. Н., & Анохов, И. В. (2021). Цифровые двойники и их применение в экономике транспорта. Стратегические решения и риск-менеджмент, 12(2), 127–137. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2021-2-127-137. EDN: https://elibrary.ru/ZOLLNY
  10. Герасимов, Р. Е., & Флягина, Т. А. (2025). Применение цифровых двойников и систем моделирования для оптимизации экономических решений в транспортной отрасли России. Вестник транспорта, 8, 39–40. EDN: https://elibrary.ru/TWHGMO
  11. Качилов, Д. Б. (2023). Экономическая целесообразность применения технологии «цифровой двойник». Вестник науки, 3(2), 195–201. EDN: https://elibrary.ru/KHKLIG
  12. Журавлёв, И. А., Гусев, И. А., Скрипниченко, И. Г., & Курашева, Г. Г. (2022). Алгоритм расчёта коэффициента готовности систем железнодорожной автоматики и телемеханики для вновь проектируемых станций. Наука и бизнес: пути развития, 4(130), 136–138. EDN: https://elibrary.ru/CYHCGG
  13. Горелик, А. В., Малых, А. Н., & Орлов, А. В. (2021). Оценка влияния готовности объектов транспортной инфраструктуры ОАО «РЖД» на риски потерь для перевозочного процесса. Надёжность, 21(4), 53–56. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2021-21-4-53-56. EDN: https://elibrary.ru/AQFDPW
  14. Журавлёв, И. А. (2012). Принципы имитационного моделирования среднего времени до восстановления устройств железнодорожной автоматики. Наука и техника транспорта, 3, 86–89. EDN: https://elibrary.ru/PBUCGF
  15. Истомина, Л. А. (2023). Статистика. Общая теория статистики [учебно-методическое пособие для студентов, обучающихся по укрупнённым группам специальностей 38.00.00 «Экономика»]. Ижевск: Удмуртский государственный аграрный университет. 192 с. EDN: https://elibrary.ru/CHXORL
  16. Карманова, А. В., & Казакевич, А. В. (2024). Математика с элементами статистики: теория вероятностей и математическая статистика. Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина. 108 с. EDN: https://elibrary.ru/BPOQRO
  17. Воробьёв, Н. Н., Желудкова, Т. В., Кривокора, Ю. Н., & Ионова, А. Ч. (2023). Статистика: теория статистики. Ставрополь: ООО фирма «Ставрополь-сервис-школа». 138 с. ISBN: 978-5-6049289-7-4. EDN: https://elibrary.ru/JDGLDM
  18. Донскова, О. А., & Смотрова, Е. Е. (2021). Статистика [учебно-методическое пособие по выполнению курсовой работы]. Волгоград: Волгоградский государственный аграрный университет. 84 с. EDN: https://elibrary.ru/QHWWFT
  19. Шишкина, И. В. (2021). Стрелочные переводы шестого поколения. История и перспективы развития транспорта на севере России, 1, 47–50. EDN: https://elibrary.ru/LKOWJQ
  20. Шатров, С. Л., Липатова, О. В., Кравченко, А. В., & Кейзер, И. А. (2021). Теория и методология оценки экономической эффективности использования основных средств железнодорожного транспорта. Гомель: Учреждение образования «Белорусский государственный университет транспорта». 198 с. ISBN: 978-985-891-007-5. EDN: https://elibrary.ru/HFUCER
  21. Терешина, Н. П., Подсорин, В. А., Кожевников, Ю. Н., и др. (2020). Экономика железнодорожного транспорта [учебник для СПО]. Саратов: Профобразование. 342 с. ISBN: 978-5-4488-0886-9. EDN: https://elibrary.ru/SPVVLK
  22. Левин, Д. Ю. (2021). Экономика эксплуатации железнодорожного транспорта. Москва: ФГБУ ДПО «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте». 440 с. ISBN: 978-5-907206-52-6. EDN: https://elibrary.ru/XXNSVJ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Горелик А.В., Истомин А.В., Кузьмина Е.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».