<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Bulletin of scientific research results</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Bulletin of scientific research results</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Бюллетень результатов научных исследований</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="online">2223-9987</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">51374</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.20295/2223-9987-2022-2-124-140</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Современные технологии - транспорту</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>HIGH TECHNOLOGIES FOR TRANSPORT</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Современные технологии - транспорту</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Locomotive Diesel Gas-Air Tract Diagnostics with the Use of Intellectual Classifier</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Диагностирование газовоздушного тракта тепловозного дизеля с использованием интеллектуального классификатора</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Грачев</surname>
       <given-names>Владимир Васильевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Grachev</surname>
       <given-names>Vladimir Vasil'evich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Федотов</surname>
       <given-names>Михаил Владимирович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Fedotov</surname>
       <given-names>Mihail Vladimirovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Грищенко</surname>
       <given-names>Александр Васильевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Grischenko</surname>
       <given-names>Aleksandr Vasil'evich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Базилевский</surname>
       <given-names>Федор Юрьевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Bazilevskiy</surname>
       <given-names>Fedor Yur'evich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-4"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Шарапов</surname>
       <given-names>Александр Леонидович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Sharapov</surname>
       <given-names>Aleksandr Leonidovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-5"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I</institution>
     <city>Санкт-Петербург</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Emperor Alexander I Petersburg State Transport University</institution>
     <city>Saint-Petersburg</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Научно-исследовательский и конструкторско-технологический институт подвижного состава (АО «ВНИКТИ»)</institution>
     <city>Коломна</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Scientific-Research and Constructive-Technological Institute of Rolling Stock (“BNIKTI” Corporation)</institution>
     <city>Kolomna</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Emperor Alexander I Petersburg State Transport University</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-4">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Emperor Alexander I Petersburg State Transport University</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-5">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Научно-исследовательский и конструкторско-технологический институт подвижного состава (АО «ВНИКТИ»)</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Scientific-Research and Constructive-Technological Institute of Rolling Stock (“BNIKTI” Corporation)</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2022-06-23T18:10:27+03:00">
    <day>23</day>
    <month>06</month>
    <year>2022</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2022-06-23T18:10:27+03:00">
    <day>23</day>
    <month>06</month>
    <year>2022</year>
   </pub-date>
   <volume>2022</volume>
   <issue>2</issue>
   <fpage>124</fpage>
   <lpage>140</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2022-06-23T00:00:00+03:00">
     <day>23</day>
     <month>06</month>
     <year>2022</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://pgups.editorum.ru/en/nauka/article/51374/view">https://pgups.editorum.ru/en/nauka/article/51374/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Цель: Повышение эффективности оперативного контроля технического состояния газовоздушного тракта (ГВТ) тепловозного дизеля, оценка возможности использования штатных измерительных средств тепловоза для контроля технического состояния ГВТ дизеля и обоснование целесообразности расширения перечня параметров ГВТ, контролируемых средствами бортовой диагностики тепловоза. Методы: Для определения класса текущего технического состояния (ТС) ГВТ используется интеллектуальный классификатор на основе алгоритма Support Vector Machine (SVM). Обучающая выборка объемом 96 образцов для восьми классов ТС ГВТ сформирована с использованием программного комплекса «Дизель-РК». Исследовались три варианта структуры классификатора, отличающихся набором компонент вектора входных параметров: штатный с двумя входами (степень повышения давления в нагнетателе pк и температура отработавших газов перед турбиной ТТ), расширенный с дополнительным контролем частоты вращения ротора турбокомпрессора nТК. и, предлагаемый, с контролем мгновенного расхода воздуха gs дизелем вместо nТК. Качество модели оценивалось перекрестной валидацией по пяти фрагментам и результатами классификации тестовой выборки, не использовавшейся при обучении. Результаты: Точность классификации тестовой выборки классификатором со штатным набором входных параметров не превышает 41 %. Расширение перечня контролируемых параметров за счет включения в него частоты вращения nТК ротора турбокомпрессора не сказывается заметным образом на эффективности системы диагностики, повышая точность диагностирования только до 43 %. В то же время замещение частоты вращения ротора мгновенным расходом воздуха gs повышает точность классификации тестовой выборки до 91 %. Практическая значимость: Подтверждена эффективность использования методов машинного обучения для оперативного контроля технического состояния ГВТ дизеля при условии оптимизации перечня параметров дизеля, контролируемых средствами бортовой диагностики тепловоза. С целью повышения эффективности контроля рекомендуется ввести в этот перечень мгновенный расход воздуха дизелем с одновременным исключением из него частоты вращения ротора турбокомпрессора.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>Purpose: Efficiency increase of operational monitoring of technical state of gas-air tract (GAT) of a locomotive diesel, assessment of possibility of using locomotive regular measuring tools to monitor diesel GAT technical state; feasibility justification for expanding the list of GAT parameters that are monitored by locomotive board diagnostics. Methods: An intelligent classifier based on Support Vector Machine (SVM) algorithm is used to determine the current technical condition (TC) class of GAT. Training sample of 96 item volume for eight classes of GAT TC was formed using “Diesel-RK” software complex. Classifier structure three variants were studied, differing in the set of input parameter vector components: regular, with two inputs (pressure increase degree in a supercharger and exhaust gas temperature before a turbine), expanded, with additional control of turbocharger rotor rotation speed, and proposed, with control of air instantaneous consumption by a diesel instead. Model quality was assessed by cross-validation on five fragments and by classification results for test sample which wasn’t used while training. Results: Classification accuracy of testing sample by classifier with input parameter regular set doesn’t exceed 41%. The expansion of being controlled list of parameter on account of inclusion therein of turbocharger rotor rotation speed does not noticeably affect diagnostic system efficiency, increasing diagnostic accuracy only till 43%. At the same time, rotor rotation speed replacement with air instantaneous consumption rises testing sample classification accuracy till 91%. Practical significance: The effectiveness of the use of machine learning methods for operative monitoring of diesel GAT technical state at condition of optimization of the list of diesel parameters, controlled by locomotive board diagnostics tools, is confirmed. With the purpose to increase control efficiency it is recommended to include diesel instantaneous air consumption into the list with parallel exclusion from their of a turbocharger rotor rotation frequency.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>газовоздушный тракт</kwd>
    <kwd>турбокомпрессор</kwd>
    <kwd>глушитель</kwd>
    <kwd>нагнетатель</kwd>
    <kwd>рабочий процесс</kwd>
    <kwd>дизель</kwd>
    <kwd>диагностирование</kwd>
    <kwd>техническое состояние</kwd>
    <kwd>классификатор</kwd>
    <kwd>обучающая выборка</kwd>
    <kwd>датчик</kwd>
    <kwd>расход воздуха</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>Gas-air tract</kwd>
    <kwd>turbocharger</kwd>
    <kwd>baffle</kwd>
    <kwd>supercharger</kwd>
    <kwd>working process</kwd>
    <kwd>diesel</kwd>
    <kwd>diagnosis</kwd>
    <kwd>technical state</kwd>
    <kwd>classifier</kwd>
    <kwd>learning sample</kwd>
    <kwd>transducer</kwd>
    <kwd>air consumption</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Свечников, А.А. Совершенствование технологии контроля технического состояния агрегатов наддува тепловозного дизеля после ремонта: 05.22.07: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук:/Свечников Андрей Александрович. - Самара, 2010. -  24 с. - Текст: непосредственный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Svechnikov, A.A. Sovershenstvovanie tehnologii kontrolya tehnicheskogo sostoyaniya agregatov nadduva teplovoznogo dizelya posle remonta: 05.22.07: avtoreferat dissertacii na soiskanie uchenoy stepeni kandidata tehnicheskih nauk:/Svechnikov Andrey Aleksandrovich. - Samara, 2010. -  24 s. - Tekst: neposredstvennyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Титанаков, Д.А. Оценка технического состояния газовоздушного тракта тепловозных дизелей: 05.22.07: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук:/Титанаков Денис Александрович. - Омск, 2005. - 20 с. - Текст: непосредственный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Titanakov, D.A. Ocenka tehnicheskogo sostoyaniya gazovozdushnogo trakta teplovoznyh dizeley: 05.22.07: avtoreferat dissertacii na soiskanie uchenoy stepeni kandidata tehnicheskih nauk:/Titanakov Denis Aleksandrovich. - Omsk, 2005. - 20 s. - Tekst: neposredstvennyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Васин, П.А. Исследование газовоздушного тракта четырехтактного высокооборотного дизеля с турбонаддувом как объекта автоматической безразборной диагностики: 05.04.02: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук:/Васин Петр Александрович: - Ленинград, 1984. - 23 с. - Текст: непосредственный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Vasin, P.A. Issledovanie gazovozdushnogo trakta chetyrehtaktnogo vysokooborotnogo dizelya s turbonadduvom kak ob'ekta avtomaticheskoy bezrazbornoy diagnostiki: 05.04.02: avtoreferat dissertacii na soiskanie uchenoy stepeni kandidata tehnicheskih nauk:/Vasin Petr Aleksandrovich: - Leningrad, 1984. - 23 s. - Tekst: neposredstvennyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лобанов, И.И. Повышение эксплуатационной эффективности тепловозных дизелей применением средств оперативной диагностики: 05.22.07: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук: / Лобанов Иван Игоревич. - Москва, 2017. - 23 с. - Текст: непосредственный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lobanov, I.I. Povyshenie ekspluatacionnoy effektivnosti teplovoznyh dizeley primeneniem sredstv operativnoy diagnostiki: 05.22.07: avtoreferat dissertacii na soiskanie uchenoy stepeni kandidata tehnicheskih nauk: / Lobanov Ivan Igorevich. - Moskva, 2017. - 23 s. - Tekst: neposredstvennyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Комплекс диагностики и настройки дизелей КДН «МАГИСТРАЛЬ»: сайт / ООО «Техтранс-Д». - Санкт-Петеребург, 2022. - URL: https://tehtrans-d.ru (дата обращения 13.04.2022). - Режим доступа: свободный. - Текст: электронный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kompleks diagnostiki i nastroyki dizeley KDN «MAGISTRAL'»: sayt / OOO «Tehtrans-D». - Sankt-Petereburg, 2022. - URL: https://tehtrans-d.ru (data obrascheniya 13.04.2022). - Rezhim dostupa: svobodnyy. - Tekst: elektronnyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Кулешов А.С. Программа расчета и оптимизации двигателей внутреннего сгорания ДИЗЕЛЬ-РК. Описание математических моделей, решение оптимизационных задач. М., МГТУ им. Баумана, 2004. - 123 с., ил. - Текст: непосредственный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kuleshov A.S. Programma rascheta i optimizacii dvigateley vnutrennego sgoraniya DIZEL'-RK. Opisanie matematicheskih modeley, reshenie optimizacionnyh zadach. M., MGTU im. Baumana, 2004. - 123 s., il. - Tekst: neposredstvennyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Черезов, Д.С. Обзор основных методов классификации и кластеризации данных / Д.С.Черезов, Н.А.Тюкачев//Вестник Воронежского государственного университета. Серия: системный анализ и информационные технологии. - Воронеж, 2009, №9. - с.25-29.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Cherezov, D.S. Obzor osnovnyh metodov klassifikacii i klasterizacii dannyh / D.S.Cherezov, N.A.Tyukachev//Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: sistemnyy analiz i informacionnye tehnologii. - Voronezh, 2009, №9. - s.25-29.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Федотов, М.В. Предиктивная аналитика технического состояния систем тепловозов с использованием нейросетевых прогнозных моделей/М.В.Федотов, В.В.Грачев. - Текст: непосредственный // Бюллетень результатов научных исследований. - Санкт-Петербург, 2021. - № 3. - с. 102-115.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Fedotov, M.V. Prediktivnaya analitika tehnicheskogo sostoyaniya sistem teplovozov s ispol'zovaniem neyrosetevyh prognoznyh modeley/M.V.Fedotov, V.V.Grachev. - Tekst: neposredstvennyy // Byulleten' rezul'tatov nauchnyh issledovaniy. - Sankt-Peterburg, 2021. - № 3. - s. 102-115.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Метод опорных векторов для стандартной задачи классификации:/URL:  www.machine learning.ru /wiki/images/2/25/SMAIS11_SVM.pdf (дата обращения 14.04.2022) - Режим доступа: свободный. - Текст электронный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Metod opornyh vektorov dlya standartnoy zadachi klassifikacii:/URL:  www.machine learning.ru /wiki/images/2/25/SMAIS11_SVM.pdf (data obrascheniya 14.04.2022) - Rezhim dostupa: svobodnyy. - Tekst elektronnyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Термокомплект дизельный ТКД-50М: сайт/ООО «Нева-Дизель». - Санкт-Петербург, 2022. - URL: http://neva-diesel.com/mkd-50m-termodizelnyy-komplekt (дата обращения 14.04.2022). - Режим доступа: свободный. - Тест: электронный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Termokomplekt dizel'nyy TKD-50M: sayt/OOO «Neva-Dizel'». - Sankt-Peterburg, 2022. - URL: http://neva-diesel.com/mkd-50m-termodizelnyy-komplekt (data obrascheniya 14.04.2022). - Rezhim dostupa: svobodnyy. - Test: elektronnyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Выбор метрики в машинном обучении. Как выбрать метрики для валидации результата Machine Learning:  [Электронный ресурс]// Режим доступа: сайт ООО «Datalytica» - Москва, 2022. - URL: http://blog.datalytica.ru/2018/05/blog-post.html (дата обращения 14.04.2022) - Режим доступа: свободный. - Текст: электронный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Vybor metriki v mashinnom obuchenii. Kak vybrat' metriki dlya validacii rezul'tata Machine Learning:  [Elektronnyy resurs]// Rezhim dostupa: sayt OOO «Datalytica» - Moskva, 2022. - URL: http://blog.datalytica.ru/2018/05/blog-post.html (data obrascheniya 14.04.2022) - Rezhim dostupa: svobodnyy. - Tekst: elektronnyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Грачев, В.В. Прескриптивный контроль энергоэффективности тепловоза с использованием интеллектуальных методов обработки измерительной информации. Монография/В.В.Грачев//СПб: издательство Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I. - 2019. - 105 с.: Илл. - Текст: непосредственный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Grachev, V.V. Preskriptivnyy kontrol' energoeffektivnosti teplovoza s ispol'zovaniem intellektual'nyh metodov obrabotki izmeritel'noy informacii. Monografiya/V.V.Grachev//SPb: izdatel'stvo Peterburgskiy gosudarstvennyy universitet putey soobscheniya Imperatora Aleksandra I. - 2019. - 105 s.: Ill. - Tekst: neposredstvennyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Термоанемометр ТТМ-2-04; сайт ООО «Орбиталь». - Санкт-Петербург, 2022. URL: http://www.orbitalspb.ru/parametri_sredi/ termoanemometry/anemometr_TTM2 -04_portativnyi (дата обращения 14.04.2022) - Режим доступа: свободный. - Текст: непосредственный.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Termoanemometr TTM-2-04; sayt OOO «Orbital'». - Sankt-Peterburg, 2022. URL: http://www.orbitalspb.ru/parametri_sredi/ termoanemometry/anemometr_TTM2 -04_portativnyi (data obrascheniya 14.04.2022) - Rezhim dostupa: svobodnyy. - Tekst: neposredstvennyy.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
