Intellectual Technologies on Transport Intellectual Technologies on Transport Интеллектуальные технологии на транспорте 2413-2527 102748 10.20295/2413-2527-2025-343-77-86 nrdyhd МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ MATHEMATICAL MODELLING AND SYSTEM ANALYSIS МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ Positioning of Rolling Stock Based on Fuzzy Logic Algorithms for Detecting Transport Movement Anomalies Позиционирование подвижного состава на основе алгоритмов нечеткой логики для определения аномалий движения Фоменко Юлия Сергеевна Fomenko Yulia Sergeevna yu.srgvn@gmail.com Хомоненко Анатолий Дмитриевич Khomonenko Anatoly Dmitrievich khomon@mail.ru

доктор технических наук;

doctor of technical sciences;

 Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург Россия Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University St. Petersburg Russian Federation Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург Россия Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University St. Petersburg Russian Federation Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского Санкт-Петербург Россия Mozhaisky Military Aerospace Academy Saint Petersburg Russian Federation 25 09 2025 25 09 2025 3 77 86 05 08 2025 08 08 2025 https://itt-pgups.ru/en/nauka/article/102748/view

Актуальность задач своевременного определения аномалий движения транспортных объектов в режиме реального времени возрастает, поскольку железнодорожный транспорт остается ключевым элементом мировой логистики и пассажирских перевозок. В условиях роста интенсивности движения, увеличения скоростей и ужесточения требований к безопасности обнаружение аномалий движения подвижного состава становится критически важной задачей. Цель: обоснование выбора алгоритма позиционирования подвижного состава на основе нечеткой логики (Такаги — Сугено или Мамдани) при возникновении аномалии движения и определение уровня риска возникновения аномалии. Результаты: проведены компьютерные сценарные эксперименты с рассматриваемыми входными данными, характеризующими основные параметры движения (скорость, вибрация, ускорение, погодные условия, состояние рельсового пути) для обеспечения безопасности применительно к участкам железнодорожных путей. Обсуждение: проведенные эксперименты показали, что алгоритм Такаги — Сугено эффективно определяет уровень риска аномалий движения.

Real-time detection of transport movement anomalies has attracted significant attention, since railway transport remains a key element of global logistics and passenger transportation. In the context of increasing traffic intensity, rising speeds and more stringent safety requirements, the identification of anomalies in the movement of rolling stock has become a critical task. Purpose: the selection of an algorithm for the positioning of rolling stock based on fuzzy logic (Takagi — Sugeno or Mamdani) is a justified choice in the event of a movement anomaly, as is the determination of the risk level of anomaly occurrence. Results: computerized scenario experiments have been conducted with the considered input data characterizing the main movement parameters (speed, vibration, acceleration, weather conditions, track condition) to ensure safety on railway sections. Discussion: the experimental results demonstrated the efficacy of the Takagi — Sugeno algorithm in determining the risk level of movement anomalies.

 позиционирование координаты объекта транспортные объекты аномалии движения нечеткая логика безопасность движения алгоритм Такаги — Сугено алгоритм Мамдани positioning object coordinates transport facilities movement anomalies fuzzy logic traffic safety Takagi — Sugeno algorithm Mamdani algorithm

Казюк С. Б. Анализ систем позиционирования подвижного состава / С. Б. Казюк; науч. рук. А. Т. Попов // Сборник тезисов докладов научной конференции студентов и аспирантов Липецкого государственного технического университета (Липецк, Россия, 29 июня 2012 г.): в 2 ч. Ч. 2. Липецк: Липецкий гос. технический ун-т, 2012. С. 42–44. Kazyuk S. B. Analiz sistem pozitsionirovaniya podvizhnogo sostava [Analysis of rolling stock positioning systems], Sbornik tezisov dokladov nauchnoy konferentsii studentov i aspirantov Lipetskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Collection of abstracts of reports of the scientific conference of students and postgraduates of Lipetsk State Technical University], Lipetsk, Russia, June 29, 2012. Vol. 2. Lipetsk, Lipetsk State Technical University, 2012, Pp. 42–44. (In Russian) Туманова Н. В., Баврина А. А., Медведева В. М. Классификация нарушений безопасности движения на железнодорожном транспорте // Техносферная безопасность городских агломераций: Сборник материалов II Международной школы-конференции (Москва, Россия, 15–16 декабря 2021 г.). М.: РУТ (МИИТ): РОАТ, 2022. С. 275–280. Tumanova N. V., Bavrina A. A., Medvedeva V. M. Klassifikatsiya narusheniy bezopasnosti dvizheniya na zheleznodorozhnom transporte [Classification of Traffic Safety Violations in Rail Transport], Tekhnosfernaya bezopasnost gorodskikh aglomeratsiy: Sbornik materialov II Mezhdunarodnoy shkoly-konferentsii [Technosphere safety of urban agglomerations: Collection of materials of the II International school-conference], Moscow, Russia, December 15–16, 2021. Moscow, Russian University of Transport, Russian Open Academy of Transport, 2022, Pp. 275–280. (In Russian) Калачева О. А., Прицепова С. А. Анализ нарушений безопасности движения поездов // Актуальные проблемы железнодорожного транспорта: сборник статей научной конференции (Воронеж, Россия, 01 октября 2018 г.). Воронеж: филиал РГУПС в г. Воронеж, 2018. С. 96–100. Kalacheva O. A., Pritsepova S. A. Analiz narusheniy bezopasnosti dvizheniya poezdov [Analysis of violations of train traffic safety], Aktualnye problemy zheleznodorozhnogo transporta: sbornik statey nauchnoy konferentsii [Actual problems of railway transport: collection of articles from a scientific conference], Voronezh, Russia, October 01, 2018. Voronezh, Voronezh Branch of Rostov State Transport University, 2018, Pp. 96–100. (In Russian) Сайфутдинов А. В. Выявление аномалий трафика в информационных системах с использованием методов Machine Learning // Перспективы науки. 2023. № 8 (167). С. 53–58. Sayfutdinov A. V. Vyyavlenie anomaliy trafika v informatsionnykh sistemakh s ispolzovaniem metodov Machine Learning [Detection of Traffic Anomalies in Information Systems Using Machine Learning Methods], Perspektivy nauki [Science Prospects], 2023, No. 8 (167), Pp. 53–58. (In Russian) Шевчук В. Г., Левтринский В. В., Крюкова Д. К. Подсистема мониторинга железнодорожного моста как важная составляющая системы спутникового мониторинга инфраструктуры железной дороги // Строительство и восстановление искусственных сооружений: материалы V Международной научно-практической конференции (Гомель, Беларусь, 21–22 апреля 2016 г.): в 2 ч. Ч. 1. / под общ. ред. А. А. Поддубного. Гомель: Белорусский гос. ун-т транспорта, 2016. С. 325–330. Shevchuk V. G., Levtrinsky V. V., Kryukova D. K. Podsistema monitoringa zheleznodorozhnogo mosta kak vazhnaya sostavlyayushchaya sistemy sputnikovogo monitoringa infrastruktury zheleznoy dorogi [Subsystem for monitoring a railway bridge as an important component of the satellite monitoring system for railway infrastructure], Stroitelstvo i vosstanovlenie iskusstvennykh sooruzheniy: materialy V Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Construction and restoration of artificial structures: Proceedings of the V International Scientific and Practical Conference], Gomel, Belarus, April 21–22, 2016. Vol. 1. Gomel, Belarusian State University of Transport, 2016, Pp. 325–330. (In Russian) Безручко В. В. Разработка автоматизированной системы контроля и диагностирования устройств передачи информации железнодорожного транспорта: автореферат дисс. … канд. техн. наук: 05.22.08 / Безручко Валерий Владимирович [Место защиты: Рос. гос. открытый ун-т путей сообщения]. М., 1997. 24 с. Bezruchko V. V. Razrabotka avtomatizirovannoy sistemy kontrolya i diagnostirovaniya ustroystv peredachi informatsii zheleznodorozhnogo transporta [Development of an automated system for monitoring and diagnosing railway information transmission devices]: Abstract of the diss. on competition of a scientific degree PhD (Engin.). Moscow, Russian State Open Technical University of Transport, 1997, 24 p. (In Russian) Фоменко Ю. С., Хомоненко А. Д. Определение координат транспортного объекта при дефиците сигналов с помощью модели нечеткого вывода Такаги — Сугено // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2025. № 1 (41). C. 46–55. DOI: 10.20295/2413-2527-2025-141-46-55. Fomenko Yu. S., Khomonenko A. D. Opredelenie koordinat transportnogo obekta pri defitsite signalov s pomoshchyu modeli nechetkogo vyvoda Takagi — Sugeno [Detection of Transport Object Coordinates Under Signal Scarcity Using Takagi — Sugeno Fuzzy Inference Model], Intellektualnye tekhnologii na transporte [Intellectual Technologies on Transport], 2025, No. 1 (41), Pp. 46–55. DOI: 10.20295/2413-2527-2025-141-46-55. (In Russian) Fault Detection and Diagnostic Methods for Railway Systems — A Literature Survey / J. Wróbel, P. Bury, M. Zając [et al.] // Advances in Science and Technology Research Journal. 2024. Vol. 18, Iss. 6. Pp. 361–391. DOI: 10.12913/22998624/191762. Wróbel J., Bury P., Zając M., et al. Fault Detection and Diagnostic Methods for Railway Systems — A Literature Survey, Advances in Science and Technology Research Journal, 2024, Vol. 18, Iss. 6, Pp. 361–391. DOI: 10.12913/22998624/191762. Технологии искусственного интеллекта: учебник / под общ. ред. В. В. Ефимова и А. Д. Хомоненко. СПб.: ВКА имени А. Ф. Можайского, 2024. Efimov V. V., Khomonenko A. D. (eds.). Tekhnologii iskusstvennogo intellekta: uchebnik [Artificial Intelligence Technologies: textbook]. Saint Petersburg, Mozhaisky Military Aerospace Academy, 2024. (In Russian)