ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА РОССИЙСКИХ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГАХ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ТОКОПРИЕМНИКОВ ПОЕЗДОВ

  • V. S. Yazinin Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
  • A. M. Baranovskiy Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
  • A. A. Vorobyev Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
  • I. Yu. Romanova Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
Ключевые слова: Искусственные нейронные сети, нейросетевые технологии, информационные технологии, железнодорожный транспорт

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.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Литература

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.

References

Barsky, A.B. Logical neural networks: A textbook / A.B.Barsky. - M.: Binom, 2013. – 352 p.

Deitel P., Deitel H.Python: Artificial Intelligence, big data and cloud computing. St. Petersburg: Peter, 2020.– 864s.

Trask Andrew. Grok deep learning. St. Petersburg: St. Petersburg, 2019.– 352 p.

Redko, V.G. Evolution, neural networks, intelligence: Models and concepts of evolutionary cybernetics / V.G. Redko. – M.: Lenand, 2019. - 224 p.

Rostovtsev, V. S. Artificial neural networks : textbook for universities / V. S. Rostovtsev. – 2nd ed., erased. – St. Petersburg: Lan, 2021. – 216 p.

Lazarev V. M., Sviridov A. P. Neural networks and neurocomputers. – M.: Publishing house of MSTU REA, 2011. – 131 p.

Neural network sorts wagons [Electronic Resource]. URL:https://com­-

pany.rzd.ru/ru/9401/page/78314?id=191259&ysclid=l9wiv1g91m5 30802873 (Accessed: 16.10.22)

When Russia will have its own trains on autopilot [Electronic resource]. URL:https://plus-one.ru/общество/2022/03/09 / ride-on-autopilot (Accessed: 16.10.22)

Analysis of the experience and prospects of using artificial neural networks in railway transport [Electronic resource]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-opyta-i-perspektiv-primeneniya-iskusstvennyh-neyronnyh-setey-na-zheleznodorozhnom-transporte/viewer (Accessed 17.10.2022).

Kurenkov P.V., Vakulenko S.P. Financial and economic solution to the problem of suburban transportation//Economics of railways. – 2012. – No. 12. – p. 96.

Baritko A.L., Kurenkov P.V. Organization and technology of foreign trade transportation// Rail transport. – 1998. – No. 8.

Mokhonko V.P., Isakov V.S., Kurenkov P.V. Situational management of the transportation process // Transport: science, technology, management. Scientific information collection. – 2004. – No. 11. – p. 14.

Mokhonko V.P., Isakov V.S., Kurenkov P.V. Problems of creating a situational and analytical control system for the transportation process in railway transport// Bulletin of transport information. - 2004. – No. 9. – p. 22.

Formation of the financial management system: theory, experience, problems, prospects/ Collective monograph: Safronova A.A., Rudakova E.N., Kurenkov P.V., etc. / Moscow, 2018. – 228 p. ISBN: 978-5-907084-31-5

Pokrovskaya O.D. Logistics storage and distribution centers as the basis of the terminal network of the region. –Monograph / Novosibirsk, 2012. – 184 p. ISBN: 978-5-94301-276-1

Pokrovskaya O.D. The state of transport and logistics infrastructure for coal transportation in Russia // Innovative transport. – 2015. – № 1 (15). – Pp. 13-23.

Pokrovskaya O.D. On terminology of objects of terminal and warehouse infrastructure // Mir transport. – 2018. – T. 16. – № 1 (74). – Pp. 152-163.

Pokrovskaya O.D. Logistic class of railway stations // Bulletin of the Ural State University of Railway Communications. – 2018. – № 2 (38). – Pp. 68-76.

Pokrovskaya O.D. Logistics transport systems of Russia in the conditions of new sanctions// Bulletin of the results of scientific research. – 2022. – No. 1. – pp. 80-94.

Pokrovskaya O.D. Terminalistics as a new methodology for the study of transport and logistics systems of regions // Sustainable economic development of regions. Edited by L. Schlossman. Vienna, 2014. pp. 154-175.

Pokrovskaya O., Fedorenko R. Evaluation of transport and storage systems // Achievements in the field of intelligent systems and computer technology. 2020. Vol. 1115. pp. 570-577. DOI: 10.1007/978-3-030-37916-2_55

M Drozdova.A. International sanctions as a means of regulating the world economy // In the collection: Innovative approaches to the development of economics and management in the XXI century. Proceedings of the III Scientific and Practical National Conference. Federal Agency of Railway Transport, FSUE IN PGUPS, 2020.pp. 113-116.

Drozdova M.A., Kravchenko L.A. Anti-globalism in the context of modern international economic and legal discourse // Bulletin of the V.N. Tatishchev Volga State University. 2020. Vol. 1. No. 3 (96).pp. 247-253.

Drozdova М.A., Kravchenko L.A., Pankov D.A. Digital economy and inflation during the pandemic // In the collection: Innovative approaches to the development of economics and management in the XXI century. roceedings of the III Scientific and Practical National Conference. FSUE IN PGUPS, 2020. pp. 11-14.

Belyaev I. A., Mikheev V. P., Shiyan V. A. Current collector and current collectors of electric rolling stock. – M.: Transport, 1976. – 184s.

Automated system for diagnosing the condition of electric rolling stock current collectors based on a video measuring complex [Electronic resource]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizirovannaya-sistema-diagnostiki-sostoyaniya-tokopriemnikov-elektropodvizhnogo-sostava-na-osnove-videoizmeritelnogo/viewer (Date of reference: 10/19/2022).

Baranovsky A.M., Silantyev S.B., Smolitsky H.L., Yafrakov M.F., Synthesis of a neuropodic Hopfield network for solving systems of linear algebraic equations. News of higher educational institutions. Instrumentation. 1994. Vol. 37. No. 3-4. pp. 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. V. 229. P. 386-395.


Просмотров аннотации: 243
Загрузок PDF: 107
Опубликован
2023-03-31
Как цитировать
Yazinin, V., Baranovskiy, A., Vorobyev, A., & Romanova, I. (2023). ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА РОССИЙСКИХ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГАХ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ТОКОПРИЕМНИКОВ ПОЕЗДОВ. International Journal of Advanced Studies, 13(1), 267-287. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-1-267-287
Раздел
Оригинальные статьи