Search academic texts

Information × Registration Number 0826U001783, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 25-06-2026 popup.evolution o Title Computer system for monitoring and forecasting railway rolling stock maintenance based on a stochastic-parametric model Author Oleksandr A. Lukan, popup.head Nadiia H. Buzoveria popup.opponent Andrii L. Perekrest popup.opponent Khrystyna V. Lipianina-Honcharenko popup.review Volodymyr Pikh popup.review Yurii Y. Striletskyi Description Дослідження присвячено вирішенню наукового завдання щодо підвищення ефективності управління залізничного рухомого складу шляхом розробки та впровадження спеціалізованої комп’ютерної системи моніторингу та прогнозування ремонтів на основі стохастично-параметричної моделі та нейромережевих методів апроксимації параметрів. У дисертаційній роботі розроблено та теоретично обґрунтовано сукупність моделей і методів інтелектуального моніторингу та прогнозування технічного стану рухомого складу, що базуються на синергії стохастично-параметричного моделювання, моделі пропорційних ризиків та нейромережевої апроксимації параметрів для високоточного передбачення міжремонтних інтервалів. Запропоновані рішення інтегровано в структуру спеціалізованої комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень, що забезпечило наскрізне алгоритмічне виконання технологічного циклу предиктивного технічного обслуговування та підвищило достовірність оцінювання залишкового ресурсу вузлів і агрегатів в умовах експлуатаційної невизначеності. У вступі здійснено аналіз сучасного стану досліджуваної наукової проблеми та аргументовано її значущість для розвитку відповідної галузі. Обґрунтовано актуальність обраної тематики, висвітлено кореляцію проведеного дослідження з пріоритетними науковими програмами та планами установ. Відповідно до визначеної мети сформульовано сукупність ключових завдань дослідження. Представлено положення, що визначають наукову новизну отриманих результатів, та розкрито їхню прикладну значущість. Деталізовано особистий внесок здобувача у працях, опублікованих у співавторстві, а також систематизовано дані щодо обсягу публікаційної активності автора та рівня апробації основних результатів роботи на науково-практичних заходах. У першому розділі здійснено аналіз сучасних комп’ютерних методів і моделей, що застосовуються для управління, моніторингу та технічного обслуговування вантажних залізничних вагонів. Розглянуто новітні інтелектуальні комп’ютерні рішення, спрямовані на мінімізацію вартості життєвого циклу рухомого складу цементних заводів через впровадження предиктивних стратегій. Аналіз практичних аспектів логістики та технічного обслуговування в умовах ПрАТ «Івано-Франківськцемент» дозволив ідентифікувати функціональні обмеження існуючої інформаційно-технічної інфраструктури. Встановлено, що підвищення ефективності моніторингу можливе лише за умови інтеграції стохастичних чинників у математичне забезпечення комп'ютерних систем. У другому розділі здійснено розробку математичного апарату стохастично-параметричної моделі, що становить аналітичне ядро проектованої комп’ютерної системи. Розроблена задача цілочислового стохастичного лінійного планування дозволяє коректно враховувати динамічну зміну цільової функції та обмежень системи. Запропонований спосіб параметризації вхідних даних через лінійні часові функції забезпечує адекватне моделювання логістичних процесів у реальному часі. Побудовано математичну модель логістичного розподілу ресурсів, у якій ключові показники – обсяги наявних запасів, потреби пунктів ремонту та витрати на доставку – представлені як випадкові функції, що залежать від керуючого параметра. Третій розділ присвячено розробці методології аналізу та прогнозування процесів технічного обслуговування засобами спеціалізованих комп’ютерних засобів. В основі запропонованого підходу лежить модель пропорційних ризиків Кокса, адаптована для ідентифікації інтенсивності відмов складних вузлів рухомого складу. Розроблений функціонал системи забезпечує безперервний розрахунок ймовірності безвідмовної роботи на базі поточного моніторингу стану. Використання методу часткової правдоподібності для оцінювання параметрів моделі гарантує статистичну достовірність прогнозних оцінок. У четвертому розділі представлена практична реалізація нейромережевої комп’ютерної системи, що базується на синтезі розроблених стохастично-параметричних методів. Описана структура системи демонструє ефективну взаємодію модулів збору інформації, інтелектуального опрацювання та підтримки прийняття рішень. Розроблений нейромережевий компонент успішно виконує роль апроксиматора параметрів, автоматизуючи процес прогнозування у стохастичному середовищі. Аналіз великих масивів експлуатаційної статистики дозволив виявити приховані закономірності зносу вузлів та верифікувати теоретичні положення роботи. Розроблена комп’ютерна система дозволяє оптимізувати міжремонтні інтервали на основі фактичного стану об’єктів, мінімізувати кількість раптових відмов та суттєво знизити операційні витрати на утримання рухомого складу. Таким чином, результати роботи становлять завершений технологічний цикл, готовий до масштабування на інші підприємства промислового залізничного транспорту України. Registration Date 2026-05-19 popup.nrat_date 2026-05-19 Close