http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31113 Wed, 22 Apr 2026 14:17:39 GMT 2026-04-22T14:17:39Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31129 Title: Удосконалення роботи сортувальної станції і дільниці із застосуванням кольорових мереж Петрі Authors: Долгополов, Петро Віталійович; Головко, Тетяна Владиславна; Кулешов, Валерій В’ячеславович; Пелех, Павло Романович; Dolgopolov, Peter; Golovko, Tetiana; Kuleshov, Valerii; Pelekh, Pavlo Abstract: UA: Побудовано математичну модель забезпечення поїздів локомотивами на основі кольорових мереж Петрі, яка враховує нерівномірність перевізного процесу і різнорідність транспортних об’єктів і допомагає спрогнозувати критичні ситуації зростання черги вантажних поїздів на сортувальних станціях. Реалізація моделі на автоматизованих робочих місцях оперативно-диспетчерського персоналу дасть змогу вчасно розробляти регулювальні міри з метою недопущення утворення черги вантажних поїздів.; EN: To determine the operational parameters of the marshalling yards and railway section under conditions of unevenness, a mathematical model in terms of colored Petri nets was built, which allows taking into account the unevenness of the transportation process and the heterogeneity of transport objects in the «marshalling yard - railway section» system. The model makes it possible to predict in advance critical situations in providing freight trains with locomotives at marshalling yards. The model simulates a system where passenger and freight trains are served by the same fleet of locomotives. The modeling results make it possible to obtain the parameters of the train queue at marshalling yards from variable input parameters. Diagram of the dependences of the total number of freight train trains in queues at marshalling yards on the intensity of the train flow and the number of train locomotives operating in the system were constructed. The diagram shows that too intense a train flow with an insufficient number of locomotives leads to a sharp increase in the queue of trains waiting for locomotives, which is the cause of significant downtime. This leads to a decrease in the speed of cargo delivery and a decrease in the efficiency of transportation in general. The implementation of the proposed model on automated workplaces of operational dispatch personnel as an intelligent module will allow train, shunting and locomotive dispatchers to timely identify conflict situations in the provision of freight trains with locomotives, as well as to develop and implement measures for the sequence of train disassembling and assembling, adjustment of the freight train schedule and the locomotive delivery schedule. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31129 2025-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31128 Title: Кібербезпека систем залізничної автоматики і телемеханіки. Штучний інтелект для виявлення та реагування на загрози Authors: Сотник, Василь Олександрович; Алмамедова, Мехрібан Гусейна гизи; Меліхов, Анатолій Анатолійович; Sotnyk, Vasyl; Almammadova, Mehriban; Melikhov, Anatolii Abstract: UA: Стаття присвячена дослідженню критичних кіберзагроз, що виникають унаслідок швидкої цифровізації систем залізничної автоматики і телемеханіки, зокрема мікропроцесорної централізації та диспетчерської централізації. Автори обґрунтовують необхідність застосування передових технологій, таких як штучний інтелект, для забезпечення стійкості та безпеки критичної інфраструктури залізниці. У статті проаналізовано критичні вразливості систем залізничної автоматики, вектори кібератак на основні системи. Досліджено вразливість систем до атак, типових для COTS-компонентів і стандартних протоколів (TCP/IP), а також загрози впровадження зловмисного ПЗ у прошивку для порушення логіки безпеки руху, що може спричинити зіткнення поїздів. Доведено, що ШІ забезпечує необхідний рівень моніторингу та реагування, який виходить за рамки традиційного сигнатурного захисту. Розглянуто механізми машинного та глибокого навчання, зазначено про критичну роль інтеграції ШІ з платформами SOAR (Security Orchestration, Automation and Response). Зроблено висновки, що штучний інтелект і автоматизовані системи реагування SOAR є основними для перетворення захисту з реактивного на проактивний, превентивний. Запропоновано для подальшого розвитку кіберзахисту систем залізничного транспорту передбачити інтеграцію SOAR із концепцією цифрового двійника залізничної мережі для досягнення повної автономної кібербезпеки.; EN: The article is devoted to the study of critical cyber threats arising from the rapid digitization of railway automation and telemechanics systems, in particular microprocessor centralization and dispatching centralization. The authors justify the need to use advanced technologies, such as artificial intelligence (AI), to ensure the stability and security of critical railway infrastructure. The article analyzes critical vulnerabilities of RAAS and provides a detailed analysis of cyberattack vectors on key systems. The vulnerability of systems to attacks typical for COTS components and standard protocols (TCP/IP) is investigated, as well as the threat of introducing malicious software into the firmware to disrupt traffic safety logic, which can cause train collisions. It has been proven that AI provides the necessary level of monitoring and response that goes beyond traditional signature-based protection. Machine and deep learning mechanisms are considered, and the critical role of AI integration with SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) platforms is emphasized. It is concluded that artificial intelligence and automated SOAR response systems are key to transforming protection from reactive to proactive and preventive. It is proposed that the further development of cyber protection for railway transport systems should provide for the integration of SOAR with the concept of a digital twin of the railway network in order to achieve complete autonomous cybersecurity. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31128 2025-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31127 Title: Analysis of the efficiency of operation of modern control systems for brushless traction motors Authors: Panchenko, Serhii Volodymyrovych; Babaiev, Mykhailo Mykhailovych; Nerubatskyi, Volodymyr Pavlovych; Панченко, Сергій Володимирович; Бабаєв, Михайло Михайлович; Нерубацький, Володимир Павлович Abstract: EN: The further development of railway traction rolling stock is currently largely associated with the predominant use of brushless traction motors, primarily asynchronous ones. However, the efficiency of brushless traction drives largely depends on the control system, which forms the optimal current distribution, ensures smooth acceleration, reliable braking with recuperation, and stable operation in a wide range of modes. At the same time, the implementation of control systems in brushless traction drives of railway transport is accompanied by a number of technical and operational problems. The purpose of the article is to conduct a comprehensive analysis of operating conditions and assess the energy efficiency of modern brushless traction motor control systems used in traction rolling stock, in order to determine their advantages, disadvantages and promising areas of improvement, which will allow formulating recommendations for choosing optimal algorithms and technical solutions for specific operating conditions of traction rolling stock. The object of the study is the control processes of brushless traction electric motors in electric drives of traction rolling stock. The paper considers the main types of brushless traction machines (synchronous with permanent magnets, asynchronous), modern control algorithms (vector control, direct torque regulation, adaptive and optimizing approaches), as well as hardware solutions for converters and diagnostic systems. A comparative analysis of losses and efficiency indicators was carried out in typical driving modes (acceleration, steady driving, braking with recuperation) taking into account temperature and load factors. The proposed methodology includes modeling in a simulation computer environment, construction of efficiency maps, and experimental validation on a bench with an inverter and current/voltage/temperature sensors. The expected result of the work is recommendations for optimizing control algorithms and drive configurations to increase the efficiency of traction motors, as well as a set of criteria for selecting a drive depending on the operating mode of traction rolling stock. The practical value lies in the possibility of using the research results in the design and modernization of electric motors of traction rolling stock, which will increase the reliability of transport vehicles.; UA: Подальший розвиток тягового рухомого складу залізниць нині багато в чому пов’язаний із переважним використанням безколекторних тягових двигунів, насамперед асинхронних. Однак ефективність роботи безколекторних тягових приводів значною мірою залежить від системи керування, яка формує оптимальний розподіл струмів, забезпечує плавний розгін, надійне гальмування з рекуперацією і стабільність роботи в широкому діапазоні режимів. Водночас впровадження систем керування в безколекторних тягових приводах залізничного транспорту супроводжено низкою технічних та експлуатаційних проблем. Метою статті є проведення всебічного аналізу умов експлуатації та оцінювання енергоефективності сучасних систем керування безколекторними тяговими двигунами, які застосовують на тяговому рухомому складі, для визначення їхніх переваг, недоліків і перспективних напрямів вдосконалення, що дасть змогу сформулювати рекомендації щодо вибору оптимальних алгоритмів і технічних рішень для конкретних умов роботи тягового рухомого складу. Об’єктом дослідження є процеси керування безколекторними тяговими електродвигунами в електроприводах тягового рухомого складу. У роботі розглянуто основні типи безколекторних тягових машин (синхронні з постійними магнітами, асинхронні), сучасні алгоритми керування (векторне керування, пряма регуляція моменту, адаптивні та оптимізуючі підходи), а також апаратні рішення перетворювачів і систем діагностики. Проведено порівняльний аналіз втрат і показників ефективності за типових режимів руху (розгін, сталий рух, гальмування з рекуперацією) з урахуванням температурних і навантажувальних факторів. Пропонована методика включає моделювання в імітаційному комп’ютерному середовищі, побудову карт ефективності, а також експериментальну валідацію на стенді з інвертором і датчиками струму/напруги/температури. Очікуваним результатом роботи є рекомендації щодо оптимізації алгоритмів керування і конфігурацій привода для підвищення ефективності роботи тягових двигунів, а також набір критеріїв для вибору привода залежно від режиму експлуатації тягового рухомого складу. Практична цінність полягає в можливості використання результатів дослідження для проєктування та модернізації електродвигунів тягового рухомого складу, що дасть змогу підвищити надійність засобів транспорту. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31127 2025-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31126 Title: Проблеми і перспективи розвитку сучасних методів і засобів моніторингу теплового стану тягових двигунів локомотивів Authors: Сушко, Дмитро Леонідович; Sushko, Dmytro Abstract: UA: У статті розглянуто актуальні питання забезпечення надійної роботи тягових електродвигунів локомотивів в умовах підвищених теплових навантажень. Зазначено, що саме порушення теплового режиму є одним із головних чинників деградації ізоляції обмоток і зниження ресурсу двигуна. Стаття узагальнює існуючі наукові розробки та пропонує напрями подальших досліджень у сфері моніторингу теплового стану тягових двигунів локомотивів з урахуванням конструктивних особливостей, експлуатаційних умов і цифровізації систем управління.; EN: This article examines the current challenges and future directions in monitoring the thermal state of locomotive traction electric motors, particularly in the context of increasing power demands and operational reliability requirements. Thermal overload is identified as a key factor contributing to insulation degradation and motor failure. A classification of the main sources of heat loss in DC traction motors is provided, along with an analysis of their impact on cooling efficiency and thermal stability. The paper presents a comparative overview of modern monitoring approaches, including direct methods (temperature sensors) and indirect methods (temperature estimation via electrical parameters). The specific challenges of applying these methods to DC traction motors are highlighted, especially the technical limitations of installing sensors in rotating components. The study emphasizes the role of thermal modeling, such as equivalent thermal circuit models and the finite element method, which allow detailed visualization of temperature distribution within motor components and support the design of effective thermal control systems. Special attention is given to the use of artificial neural networks and Digital Twin technologies for predictive monitoring. These intelligent systems, trained on operational or laboratory data, can accurately estimate internal temperatures in inaccessible zones and enable early fault detection. The integration of ANN-based models with real-time data from sensors and simulation results forms a foundation for adaptive condition-based maintenance. This work generalizes the latest research trends and outlines future prospects for developing hybrid monitoring systems that combine classical models, sensor technologies, and machine learning algorithms, considering the structural and operational features of traction motors used in domestic locomotive fleets. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/31126 2025-01-01T00:00:00Z