Please use this identifier to cite or link to this item: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/27869
Title: Розроблення пропозицій з удосконалення моніторингу стану тягових електричних двигунів тягового рухомого складу
Authors: Куров, Артем Олександрович
Keywords: онлайн-моніторинг
тяговий рухомий склад
двигун
температура
вібрація
online monitoring
traction rolling stock
engine
temperature
vibration
Issue Date: 2025
Publisher: Український державний університет залізничного транспорту
Citation: Куров А. О. Розроблення пропозицій з удосконалення моніторингу стану тягових електричних двигунів тягового рухомого складу : пояснювальна записка і розрахунки до кваліфікаційної роботи магістра МКРМЕ 410.10.01 ПЗ / А. О. Куров; керівник Ю. М. Дацун ; Укр. держ. ун-т залізн. трансп. - Харків, 2025. - 102 с.
Abstract: UA: Мета дослідження - розробка пропозицій з вдосконалення процесу онлайн-моніторингу стану тягових двигунів з використанням температурних та вібраційних сигналів. Об’єкт дослідження – двигуни швидкісного рухомого складу. Точне прогнозування показників тягового двигуна високошвидкісних поїздів може ефективно підвищити безпеку та надійність роботи поїзда. У цій кваліфікаційній роботі розглядаємо явище «дрейфу концепції», спричинене потоком даних датчиків у реальному часі з боку поїзда, тобто розподіл ймовірностей даних постійно змінюється з часом, і модель, навчена історичними даними, не може адаптуватися.
EN: The purpose of the study is to develop proposals for improving the process of online monitoring of the condition of traction motors using temperature and vibration signals. The object of the study is high-speed rolling stock engines. Accurate prediction of the performance of the traction motor of high-speed trains can effectively increase the safety and reliability of train operation. In this qualification paper, we consider the phenomenon of “concept drift” caused by the real-time sensor data flow from the train side, that is, the probability distribution of the data is constantly changing over time, and the model trained on historical data cannot adapt.
URI: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/27869
Appears in Collections:2024-2025 н.р.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Куров.pdf537.89 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.