name: Интеллектуальная система анализа и прогнозирования нарушений при управлении подвижным составом
keyword_list: железнодорожные перевозки функциональная надежность искусственный интеллект интеллектуальная система машинное обучение подвижной состав машинист
abstract: Целью работы является создание математического, информационного и программного обеспечения интеллектуальной системы анализа и прогнозирования нарушений при управлении подвижным составом, реализующей формирование профилактических мероприятий, направленных на минимизацию числа этих нарушений. В диссертационном исследовании выполнена классификация методов и систем оценки надежности человека и влияния «человеческого фактора» на безопасность транспортных систем, позволившая выбрать перспективные направления и методы решения задач прогнозного анализа работы машиниста, к которым относятся методы искусственного интеллекта. В рамках интеллектуальной системы анализа и прогнозирования нарушений при управлении подвижным составом применение этих методов позволило повысить точность прогноза, уменьшить влияние «человеческого фактора» на безопасность движения поездов, повысить эффективность управления, парирующего влияние «человеческого фактора» на безопасность движения. Определено множество алгоритмов машинного обучения, перспективных для определения уровня надежности машиниста и расчета прогноза возникновения грубого нарушения. Разработан алгоритм объединения математических моделей, используемых в интеллектуальной системе анализа и прогнозирования нарушений при управлении подвижным составом для оценки влияния «человеческого фактора» на технологический процесс с точки зрения прогнозирования нарушения в ближайшем будущем, формирования списка прогнозируемых нарушений и расчета рейтинга машиниста. Произведен анализ результатов на 846 тыс. поездках, который позволил выявить, что модель прогнозирования грубого нарушения на ближайшие 30 дней, основанная на решающих деревьях, показывает наилучшие результаты при решении задачи классификации. За май-июнь 2021 г. было верно классифицировано 77% (2270) случаев факта совершения нарушения, 23% (687) случаев пропущено, то есть тех случаев, в которых машинист мог совершать нарушение, но при этом у него был низкий уровень надежности. Разработан алгоритм расчета вероятности появления конкретного нарушения, который базируется на использовании гипотезы о том, что появление нарушений влечёт за собой появление подобных. Точность работы модели составила 62% при попадании прогнозируемого нарушения в множество 20-и наиболее вероятных нарушений. Данная модель участвует в алгоритме формирования набора точечных рекомендуемых машинисту профилактических мероприятий. Построен алгоритм формирования перечня рекомендуемых профилактических мероприятий, позволяющий на базе результатов работы моделей и показателей, характеризующих работу машиниста, сформировать индивидуальный набор мероприятий, направленных на уменьшение вероятности возникновения нарушения. Способ формирования мероприятий заключался в комбинации нескольких подходов: поиска сходства между «эталонным» машинистом и фактическими показателями исследуемого машиниста на основе информации о прогнозируемых и совершенных нарушениях при управлении подвижным составом. Выделено две основные группы мероприятий: «краткосрочные» и «долгосрочные», что позволило в интеллектуальной системе анализа и прогнозирования нарушений при управлении подвижным составом сформировать меры, рекомендуемые машинисту перед и после поездки. Разработаны требования, необходимые для внедрения математических моделей, алгоритмов формирования групп надежности и перечня рекомендуемых профилактических мероприятий, что позволило создать интеллектуальную систему анализа и прогнозирования нарушений при управлении подвижным составом. Разработана архитектура программного обеспечения взаимодействия приложений с базами данных на основе, комбинации нескольких подходов, используемых в области BigData, учитывающее сочетание архитектур IoT и микросервисной. Данная комбинация позволяет выделить явным образом в системе бизнес-процессы и сформировать потоковую обработку данных на ежедневной основе.
chairman_dissertation_council.name: Леонид
chairman_dissertation_council.surname: Баранов
chairman_dissertation_council.patronymic: Аврамович
chairman_dissertation_council.position: заведующий кафедрой
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: -
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7004034880
chairman_dissertation_council.rinc_id: 105033
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Александр
organization_supervisor.surname: Климов
organization_supervisor.patronymic: Алексеевич
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 73.29.81
rubrics.name: Автоматизированные системы управления и вычислительная техника на железнодорожном транспорте
rubrics.code: 73.29.41
rubrics.name: Техническая эксплуатация и ремонт подвижного состава железнодорожного транспорта
rubrics.code: 73.29.17
rubrics.name: Безопасность движения на железнодорожном транспорте
oecds.code: 02.11.IJ
oecds.name: ENGINEERING, INDUSTRIAL
speciality_codes.name: Интеллектуальные транспортные системы
speciality_codes.code: 2.9.8.
supervisors.fio: Сидоренко В.Г.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Ковшов Е.Е.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Хромов И.Ю.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГАОУ ВО РУТ (МИИТ), РУТ (МИИТ)
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ТРАНСПОРТА"
protection_organization.ogrn: 1027739733922
protection_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
protection_organization.supervisor_surname: КЛИМОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСЕЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство транспорта Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: ФГАОУ ВО РУТ (МИИТ), РУТ (МИИТ)
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ТРАНСПОРТА"
author_organization.ogrn: 1027739733922
author_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
author_organization.supervisor_surname: КЛИМОВ
author_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСЕЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство транспорта Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения