Цель. Основное внимание направлено на разработку метода оценки и прогнозирования надежности карьерных самосвалов с помощью искусственных нейронных сетей. Ключевыми задачами являются решение проблемы несбалансированности телеметрических данных и выявление сложных временных зависимостей в показаниях датчиков для точного предсказания отказов. 
Методы. В работе применялись стандартные методы обработки данных (линейная интерполяция, нормализация), быстрое преобразование Фурье для компрессии сигналов, а также гибридная архитектура нейронной сети, сочетающая LSTM и полносвязные слои. Для оценки модели использовались метрики Precision, Recall, F1-score и ROC-AUC. 
Результаты. Разработанная модель продемонстрировала полное выявление отказов Recall = 1,0 при удовлетворительной разделяющей способности AUC-ROC = 0,919. Применение вероятностного подхода к целевой переменной позволило достичь точности прогнозирования временного окна отказа в 97%. 
Заключение. Проведенное исследование подтвердило эффективность предложенного подхода для задач предиктивного обслуживания горнодобывающей техники. Предложенный подход может быть рекомендован к промышленному внедрению, а также расширен для прогнозирования отказов других типов оборудования.

Цель. В работе рассматриваются алгоритмические методы извлечения устойчивых формальных признаков разрядных процессов в системах зажигания двигателей внутреннего сгорания, ориентированные на применение в интеллектуальных диагностических системах. 
Методы. Исследование основано на математическом анализе временных, спектральных и спектрально-кепстральных характеристик сигналов искрового разряда, формируемых во вторичной цепи системы зажигания. В качестве базового инструментария используются кепстральные методы, обеспечивающие устойчивость признаков к шумам, дрейфу параметров измерительных трактов и изменению режимов работы двигателя. 
Выводы. Разработан алгоритм выделения инвариантных характеристик разрядных процессов, основанный на сочетании спектрального анализа и статистических критериев информативности. Предложена многоуровневая модель формирования диагностических признаков, включающая этапы предварительной обработки, нормализации и регуляризации сигналов, их временно-частотного декомпозирования, а также нелинейной параметризации признакового пространства. Сформирован формализованный вектор признаков, пригодный для последующего применения методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Проведено экспериментальное исследование на выборках разрядных сигналов исправных и неисправных систем зажигания, результаты которого подтвердили повышение точности и устойчивости классификации диагностических состояний.

Предлагается модель оценки остаточного ресурса высоковольтных выключателей. В качестве исходных данных используются данные о расходе коммутационного ресурса при отключениях токов короткого замыкания, данные изменения износа узлов выключателя вследствие механических, электрических и тепловых воздействий. Интеллектуальный анализ результатов диагностики технического состояния выключателя включает в себя сведения о техническом состоянии выключателя; анализ скорости износа узлов выключателя; дату и объем мониторинга выключателя; динамику изменения износа выключателя и т.д. Проведенный анализ позволяет сформулировать информационную и методическую поддержку персонала для повышения эффективности планирования объектов и сроков восстановления износа, снижения риска ошибочного решения.

Цель. Установить связь спектральных характеристик электрического низкочастотного шума с дефектностью полупроводниковых материалов. Установить связь спектральных характеристик электрического низкочастотного шума с деградационными процессами в полупроводниковых приборах. Определить возможности применения электрического шума для неразрушающего контроля полупроводниковых приборов и повышения их надежности. 
Методы. В статье применяются методы теории вероятностей и теории случайных процессов. 
Результаты. В результате анализа электрического шума в полупроводниках, вызванного ловушками, образованными дефектами структуры, и доминирующего в полупроводниках в области низких частот, получено следующее. Вычислено выражение весьма общего вида для спектра шума в полупроводниках, вызванного ловушками. Оно описывает спектр флуктуаций, обусловленных процессом захвата и эмиссии носителей ловушками при наличии статистических связей между последовательными событиями процесса, причем статистические связи заданы в общем виде. Полученное выражение определяет связь спектральных характеристик электрического шума с количеством и характеристиками ловушек, образованными дефектами, и с характеристиками полупроводника. Данное выражение справедливо для ловушек, образованных разными типами дефектов структуры, и может быть применено для полупроводников различных типов. В итоге установлена связь электрического шума с дефектностью полупроводников. В результате анализа деградационных процессов в полупроводниковых приборах и изучения связи электрического шума с деградационными процессами получено следующее. Установлена связь электрического шума с деградационными процессами в полупроводниковых приборах. Строго показана связь электрического шума, как со степенью деградации, так и со скоростью деградации полупроводниковых приборов. Установлено, что интенсивность шума характеризует качество изготовленного прибора. Показано, что уровень шума связан со скоростью старения электронного прибора. В итоге установлено, что спектр электрического шума содержит информацию о недостатках качества полупроводникового прибора, как возникающих в процессе изготовления, так и проявляющихся в процессе эксплуатации. В результате изучения возможностей применения электрического шума для повышения надежности полупроводниковых приборов получено следующее. Показана возможность эффективного измерения электрического шума, содержащего информацию о степени деградации и скорости деградации полупроводниковых приборов. Впервые строго обоснована возможность определения скорости деградации полупроводниковых приборов из измерения электрического шума. Это позволяет принципиально улучшить неразрушающий контроль полупроводниковых приборов, поскольку скорость деградации является ключевой характеристикой, определяющей длительность безотказного функционирования прибора. В итоге показана возможность применения электрического шума для существенного повышения надежности полупроводниковых приборов. 
Выводы. Полученные в статье результаты обосновывают применение электрического шума для неразрушающего контроля полупроводниковых приборов. Причем оценка качества проводится не только на основе состояния прибора в текущий момент, как это делается традиционно, но и оценивается скорость деградационных изменений прибора. Применение электрического шума для неразрушающего контроля полупроводниковых приборов, позволяющее определить, как степень деградации, так и скорость деградации прибора, дает возможность принципиально улучшить неразрушающий контроль полупроводниковых приборов, что способствует повышению их надежности.

Цель. Цель данной работы состоит в построении методики определения вероятности отказа на требование системы контроля и управления объектов повышенного риска эксплуатации. Методика основана на применении Марковских цепей. Исходными предположениями для модели является возможность появления в системе управления и защиты явных (обнаруживаемых) и скрытых (необнаруживаемых) отказов. Как известно [1], в случае проявившегося отказа в системе выполняются восстановительные мероприятия. В период выполнения работ по восстановлению работоспособности объект управления переводят в неработоспособное состояние, следовательно, в этот период требование на срабатывание поступить не может. В случае скрытого отказа системы управления в систему может поступить сигнал на срабатывание, который будет пропущен. На основании построенной модели можно получить нестационарное и стационарное решение. В нестационарном случае полученная система дифференциальных уравнений Колмогорова решается численным методом, в стационарном случае находится аналитическое решение получающейся системы алгебраических уравнений. Кроме этого, в статье проведено исследование влияния параметров модели на итоговые оцененные характеристики. 
Методы. Используются Марковские модели для описания исследуемой технической системы. Выведена система уравнений Колмогорова для получения финальных вероятностей. Получено стационарное решение системы уравнений Колмогорова. Применяются классические методы теории вероятностей и математической теории надежности. Для нахождения численного решения системы дифференциальных уравнений применяется метод Рунге-Кутта 4-го порядка. 
Выводы. Полученные стационарные решения определяют консервативную оценку вероятности отказа на требование и вероятности ложного срабатывания.

Цель. Разработка воспроизводимой методики выявления «горячих точек» исходного кода на основе данных Git-репозитория для лучшего понимания истории разработки, определения проблемных участков и архитектурных недостатков. 
Методы. В работе применяется реляционный анализ, обеспечивающий сквозную аналитику истории разработки через связь сущностей File → Commit → Pull request → Issue. Используются три ключевых критерия: частота изменений файлов, количество участников разработки и число bugfix-изменений. 
Результаты. Методика протестирована на реальных данных API-сервисов двух интеллектуальных транспортных систем. Получены ранжированные списки по каждому критерию и связь с функциональными компонентами системы. 
Выводы. Анализ репозитория на основе реляционной модели позволяет получить полезную информацию об истории разработки, выявить участки кода, требующие повышенного внимания, и тем самым повысить качество разработки.

В статье приведена практическая реализация применения программной среды на основе последних реализаций матричной системы компьютерной математики MATLAB и пакета блочного имитационного моделирования Simulink в качестве инструмента для решения задач исследования влияния асимметрии приемного тракта автоматической локомотивной сигнализации непрерывного действия (АЛСН), в частности нарушения прецизионности электрических характеристик локомотивных приемных катушек, на помехозащищенность локомотивной аппаратуры при воздействии гармонической помехи тягового тока. В разработанной имитационной модели реализована возможность оперативного изменения ключевых параметров и характеристик с визуальным отображением результатов в реальном времени.

Цель. Представить программный комплекс прогнозирования провозной платы на железнодорожном транспорте, обеспечивающий устойчивость и воспроизводимость вычислительных процедур на основе ансамблевых методов машинного обучения. 
Методы. Использованы методы математического анализа и машинного обучения, ансамблевый стекинг с линейной метамоделью и нахождением весовых коэффициентов методом наименьших квадратов с регуляризацией по Тихонову. Архитектура комплекса построена в соответствии с принципами жизненного цикла программных систем. 
Результаты. В ходе работы создан программный комплекс, объединяющий процессы загрузки и проверки данных, формирования признаков, обучения моделей и интеграции прогнозов. Проведенные вычислительные эксперименты подтвердили, что при повторных запусках модели результаты воспроизводятся с высокой точностью, а значения метрик остаются стабильными даже при изменении исходных условий. 
Заключение. Разработанный программный комплекс обеспечивает прозрачность логики расчетов и возможность прослеживания каждого шага аналитического процесса от исходных данных до итоговых прогнозов. Такая структура повышает доверие к получаемым результатам и делает комплекс эффективным инструментом поддержки принятия решений в области тарифного планирования перевозочного процесса.

Цель. Одной из основных проблем в наше время активного развития и разработки нейронных сетей в задачах семантической сегментации космо- и аэрофотоснимков становится выбор моделей нейронных сетей применительно к решению соответствующих задач по классам объектов на земной поверхности не на основе сравнения, демонстрирующего возможность использования, а в результате оценки качества моделей нейронных сетей как в целом, так и на всех этапах глубокого обучения. Сама предполагаемая оценка, таким образом, отнесена к многокритериальной (многокомпонентной). 
Методы. В статье применяются методы многокритериальной (многокомпонентной) оценки на основе свертки целевых показателей. 
Результаты. В данной статье рассмотрены целевые показатели качества, которые могут использоваться в рамках многокритериальной оценки, и предложены агрегированные показатели – на основе лепестковых и радиальных диаграмм для ее выполнения, представлены результаты данной оценки на примере данных по выделению поверхностных водных объектов на космических изображениях с помощью нейронных сетей. 
Выводы. Агрегированные показатели на основе радиальных и лепестковых диаграмм могут быть использованы для многокритериальной (многокомпонентной) оценки качества моделей нейронных сетей и позволяют обеспечить выбор лицом, принимающим решения, лучшей модели нейронной сети исходя из конкретной ситуации к принятию решений.