CC BY
68
УДК 629.423
А. П. Семенов
ОАО «Научно-исследовательский институт технологии, контроля и диагностики железнодорожного транспорта» ОАО «НИИТКД», г. Омск, Российская Федерация
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ЛОКОМОТИВОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ
Аннотация. Разработана модель управления жизненным циклом локомотивов при их техническом обслуживании и ремонте (ТОиР) с использованием автоматизированных систем технического диагностирования (АСТД). На основании статистического анализа данных об эксплуатации локомотивов теоретически обосновано влияние надежности локомотива и его системы технического обслуживания и ремонта на эффективность эксплуатации локомотивов. Разработаны методы анализа эффективности систем технического диагностирования с использованием математического аппарата теории информации и прогнозирования продолжительности времени технического обслуживания и ремонта с динамическим использованием накопленной статистики.
Ключевые слова: железнодорожный транспорт, локомотивы, жизненный цикл, техническое обслуживание и ремонт, диагностирование.
Alexander P. Semenov
Research Institute for Rail Transport Technology, Control and Diagnostics, Omsk, the Russian Federation
A MODEL DEVELOP FOR THE LOCOMOTIVES LIFE CYCLE MANAGING OF USING MODERN TECHNICAL DIAGNOSIS METHODS
Abstract. In the article it is developed a model for the locomotives life cycle managing in their maintenance and repair using automated technical diagnostic systems. Based on statistical analysis of data on the operation of locomotives, the impact of the reliability of the locomotive and its maintenance and repair system on the efficiency of locomotives is theoretically justified. A method of analyzing the technical diagnostic systems effectiveness using the mathematical apparatus of information theory and of predicting the duration of maintenance and repair time with the dynamic use of accumulated statistics on the duration ofprevious repairs has been developed.
Keywords: railway transport, locomotives, life cycle, maintenance and repair, diagnosis.
Согласно Долгосрочной программе развития ОАО «РЖД» до 2025 года планируется существенно повысить эффективность функционирования железнодорожного транспорта РФ, в том числе ставятся задачи существенного повышения надежности локомотивов как за счет совершенствования конструкции локомотива, так и за счет совершенствования системы технического обслуживания и ремонта (ТОиР). В мировой практике имеется тенденция к переходу от планово-предупредительной системы ТОиР к ремонту по фактическому техническому состоянию, что стало возможным из-за развития автоматизированных систем технического диагностирования (АСТД) - как бортовых на базе микропроцессорных систем управления локомотива (МСУ), так и деповских переносных и стационарных АСТД. Задача разработки системы ТОиР с комплексным использованием АСТД по технологии киберфизических производственных систем (Cyber Physical Production Systems - CPPS) является актуальной [1, 2].
Для оценки эффективности эксплуатации локомотивов и влияния ТОиР выполнен анализ по предложенному коэффициенту полезной работы КАП [3, 4]:
Кап = ТТяга / ZTi или: Кап = 100 % • Тяга / Щ, ( 1)
где Ттяга - время нахождения локомотива в состоянии «Тяга в голове поезда» по кодировке информационной системы ОАО «РЖД» АСОУП;
ZTi - общее время жизненного цикла локомотива.
Анализ выполнен по большой выборке данных об эксплуатации локомотивов (Big Data) АСОУП: взяты репрезентативные выборки данных об эксплуатации локомотивов 12 массовых серий: ВЛ80С, ВЛ80Р, ВЛ85, 2ЭС5К, 3ЭС5К, ВЛ10, 2ЭС4К, 3ЭС4К, 2ТЭ10МК, 3ТЭ10МК, 2ТЭ116У, 2ТЭ25КМ. По каждой серии рассмотрено К1 = 40 локомотивов за ZTi = 400 - 500 дней. Всего обработано 4,8 млн событий. Рассчитано математическое ожидание Кап и его среднеквадратичное отклонение (СКО) а, коэффициент вариации Kv, минимальное min и максимальное max значения коэффициента по отдельным локомотивам за весь период наблюдения (таблица 1). Оценена унимодальность результатов по соответствию одному из законов распределения случайной величины по критерию Пирсона с использованием параметра х и расчетом вероятности соответствия закону [5]. Исходная выборка К1 сокращена до К2 по правилу трех сигм.
Таблица 1 - Коэффициент полезной работы локомотивов КАП
Серия к2 Кап, % G Kv min, % max, % 2 X P
ВЛ80С 40 53 14,2 0,3 18 73 8,7 0,05
ВЛ80Р 39 65 5,4 0,1 53 73 7,4 0,1
ВЛ85 39 71 3,6 0,1 60 76 19,9 0
2ЭС5К 40 44 12,8 0,3 16 71 3,3 0,5
3ЭС5К 39 66 8,1 0,1 29 76 290,3 0
ВЛ10 40 40 13,2 0,3 7 52 42,5 0
2ЭС4К 40 33 11,2 0,3 5 50 8,1 0,05
3ЭС4К 40 51 6,9 0,1 34 58 23,1 0
2ТЭ10МК 40 34 12,3 0,4 14 57 8,0 0,05
3ТЭ10МК 40 37 13,0 0,3 5 56 13,5 0,001
2ТЭ116У 40 40 10,9 0,3 15 58 11,8 0,01
2ТЭ25КМ 40 41 7,0 0,2 24 50 14,5 0,001
В среднем 48 76
Для анализа разработан специальный пакет программ на алгоритмическом языке VBA в среде Excel [3, 4]. В среднем коэффициент полезной работы локомотива Кап составляет у тепловозов 38,3 %, а у электровозов 60 % с возможностью достичь 57,5 и 76,2 %. Главный резерв - в повышении эффективности организации перевозочного процесса. Время, затрачиваемое на ТОиР локомотивов, составляет около 10 % у электровозов и 20 % у тепловозов (таблица 2).
Таким образом, главный резерв повышения эффективности эксплуатации локомотивов -повышение качества организации движения поездов. На втором, не менее важном месте -организация технического обслуживания и ремонта (ТОиР) локомотивов, повышение его эффективности, в том числе за счет комплексного использования автоматизированных систем технического диагностирования (АСТД). Этому и посвящены исследования автора.
Таблица 2 - Процент времени ТОиР в общем бюджете локомотива
Серия К2 ТОиР, % а К тт, % тах, % 2 X Р
ВЛ80С 38 10,4 3,74 0,36 4,1 20,1 4,7 0,3
ВЛ80Р 39 10,8 2,07 0,19 6,6 14,6 1,7 0,7
ВЛ85 39 10,4 1,94 0,19 6,0 14,4 2,2 0,7
2ЭС5К 39 10,5 4,59 0,44 2,9 20,4 6,7 0,1
3ЭС5К 40 9,8 3,86 0,39 4,7 18,5 10,8 0,02
ВЛ10 39 12,9 6,63 0,51 2,5 30,8 14,7 0,001
2ЭС4К 40 16,7 6,87 0,41 5,1 37,1 5,4 0,2
3ЭС4К 39 11,8 5,16 0,44 5,8 26,5 10,8 0,02
2ТЭ10МК 40 20,4 7,29 0,36 5,4 36,8 2,3 0,5
3ТЭ10МК 40 25,3 9,46 0,37 10,2 51,9 6,0 0,1
2ТЭ116У 39 18,5 6,42 0,35 8,2 33,6 2,1 0,7
2ТЭ25КМ 39 14,9 4,22 0,28 6,7 23,9 7,8 0,05
При диагностировании выделяются процессы определения правильности функционирования, проверки работоспособности и исправности. Гносеологически диагностирование носит характер уменьшения энтропии знаний о техническом состоянии локомотива. Энтропия конечна, но порядок ее уменьшения носит асимптотический характер, что может привести к необоснованно длительному времени диагностирования. Разработан метод анализа эффективности АСТД через их способность /астд уменьшать энтропию знаний /ъ о техническом состоянии объекта диагностирования, для чего введен коэффициент эффективности АСТД ¿астд:
¿АСТД = /АСТД /к = ЕГ=0 (*/)] / [ Яи /] =
= [ 2?=0 (z¡•p¡icl/s)ЛogKP¡ic¡/sm / [ Я1„ (ркад-ь^ркс/т (2)
где = {0, 1} - наличие в АСТД диагностирования /-того отказа;
/ = Р/^2(Р/) - информативность АСТД, определяемая по формуле Шеннона;
/ = Рг(С^1о%2(Рг(С^) - информативность АСТД;
ZN
РЬ < 1;
I =0
С - стоимость восстановления после ьго отказа;
S = Яо а - суммарная стоимость ремонтов;
N - число неисправных технических состояний.
Самые эффективные бортовые системы технического диагностирования [6] недостаточны для управления техническим состоянием локомотива: необходимы стационарные и переносные АСТД. Результаты расчета информативности АСТД по их способности уменьшать энтропию знаний о техническом состоянии локомотива приведены в таблицах 3-6, где - интенсивность отказов (число отказов на 1 млн км);
Рг - вероятность наступления отказа между двумя плановыми заходами в локомотивное депо на ремонт в объеме ТР-1 (50 тыс. км). Вероятность исправного состояния Ро соответствует вероятности, что ни один отказ не наступит: Р0 = (1 - Рх)^(1 - Р2)-(1 - Р2 )•... = П(1 - Рх);
Сг - относительно ТЭД стоимость восстановления работоспособности;
Сг/ - удельная стоимость восстановления работоспособности: Е С = 1;
Н и НЕ - энтропия отказа и всех ожидаемых отказов.
Таблица 3 - Информативность бортового диагностирования (&АСтд е = 0,454)
№ п/п Диагностирование А Р, С С/ Н ^АСТД
0 Работоспособность - 0,368 0,01 0,001 0,9 0,005 0,004
1 Механическое оборудование 2,2 0,104 1,20 0,136 0,1 0,087 0,009
2 ТЭД 2,06 0,098 3,00 0,340 0,31 0,164 0,051
3 ВИП и МСУД 1,88 0,090 0,70 0,079 0,8 0,051 0,041
4 Электрооборудование 9,74 0,386 1,00 0,114 0,5 0,198 0,099
5 Вспомогательные машины 0,32 0,016 1,10 0,125 0,8 0,018 0,014
6 Тормоза и пневматика 3,36 0,155 0,50 0,057 0,7 0,060 0,042
7 Приборы безопасности 0,38 0,019 0,50 0,057 0,9 0,010 0,009
8 Вентиляция 0,06 0,003 0,80 0,091 0,5 0,003 0,002
Е 1 0,595 0,270
При переходе на ТОиР с АСТД необходимо прогнозировать время выдачи каждого локомотива [7 - 10]. Предложен метод прогнозирования с использованием технологии «Цифровой двойник» с имитационной вероятностно-статистической моделью ТОиР: по данным АСТД составляется индивидуальный сетевой график ремонта каждой секции локомотива и имитационным моделированием определяется вероятность окончания ремонта для ожидаемых периодов времени.
Таблица 4 - Информативность АПК Борт ^БОРТ = 0,571)
№ п/п Диагностирование А Рг С С,/ Н, /астд
0 Работоспособность - 0,135 0,03 0,001 0,8 0,002 0,002
1 Система охлаждения 17,78 0,589 1,00 0,040 0,8 0,127 0,102
2 Масляная система 6,22 0,267 2,50 0,100 0,7 0,139 0,098
3 Турбокомпрессор 5,33 0,234 4,00 0,160 0,6 0,177 0,106
4 Топливная аппаратура 4,44 0,199 3,00 0,120 0,5 0,129 0,064
5 Цилиндропоршневая группа 0,89 0,044 4,00 0,160 0,7 0,049 0,035
6 Система управления ДГУ 4,44 0,199 0,50 0,020 0,5 0,032 0,016
7 Механическая подсистема 0,89 0,043 10,00 0,400 0,1 0,102 0,010
Е 1 0,758 0,433
Таблица 5 - Информативность комплекса «Кипарис» ^Кипарис = 0,864)
№ п/п Диагностирование А Рг С, С/ г, Н, ^АСТД
0 Работоспособность - 0,135 0,03 0,001 0,95 0,002 0,002
1 Система охлаждения 17,78 0,589 1,00 0,040 0,95 0,127 0,121
2 Масляная система 6,22 0,267 2,50 0,099 0,95 0,139 0,133
3 Турбокомпрессор 5,33 0,234 4,00 0,159 0,9 0,177 0,159
4 Топливная аппаратура 4,44 0,199 3,00 0,119 0,9 0,129 0,116
5 Цилиндропоршневая группа 0,89 0,044 4,00 0,159 0,9 0,049 0,045
6 Система управления ДГУ 4,44 0,199 0,50 0,020 0,9 0,032 0,029
7 Механическая подсистема 0,89 0,043 10,0 0,399 0,5 0,102 0,051
Е 1 0,758 0,655
Таблица 6 - Информативность вибродиагностики КМБ (кКМБ = 0,923)
№ п/п Диагностирование Pi Ci Ci-/ Zi н- Дстд
0 Работоспособность - 0,779 0,01 0,001 0,98 0,007 0,007
1 Шестерёнки 1 0,049 1,00 0,088 0,95 0,034 0,032
2 БЗК 0,75 0,037 2,00 0,177 0,95 0,047 0,045
3 МЯП 1,25 0,061 2,00 0,177 0,98 0,070 0,069
4 Щёткодержатели 0,5 0,025 0,50 0,044 0,8 0,011 0,009
5 Коллектор 0,25 0,012 3,00 0,265 0,9 0,027 0,025
6 МОП 0,5 0,025 1,00 0,088 0,9 0,019 0,017
7 Буксы 0,5 0,025 1,00 0,088 0,9 0,019 0,017
8 Подвеска 0,25 0,012 0,80 0,071 0,5 0,009 0,005
Е 1 0,244 0,225
На основании выполненных исследований в области надежности локомотивов и влияния системы ТОиР на эффективность их эксплуатации, информационной эффективности АСТД, технико-экономического обоснования целесообразности применения АСТД, а также результатов разработки системы прогнозирования времени проведения ТОиР модель управления жизненным циклом локомотивов на этапе их эксплуатации при проведении ТОиР с использованием АСТД можно сформулировать так: на этапе разработки и изготовления тягового подвижного состава (ТПС) предусматривается бортовая автоматизированная система технического диагностирования. Информация в режиме online или при заходе локомотива на ТОиР вводится в АСУ ТОиР, построенная по правилам ERP- и MES-систем. При заходе локомотива в депо на ТОиР, в процессе ТОиР и при выдаче локомотива на линию производится диагностирование оборудования с использованием стационарных и переносных АСТД. Данные вводятся в АСУ ТОиР. По результатам диагностирования всеми видами АСТД формируется индивидуальный для каждой секции объем ТОиР, планируются необходимые ресурсы. Составляется график выполнения ТОиР, по которому производится имитационное моделирование с целью определения ожидаемого времени выдачи локомотива на линию. Далее АСУ ТОиР автоматически контролирует исполнение ТОиР с возможностью принятия корректирующих мер. Накопленная в АСУ ТОиР информация периодически подвергается факторному анализу для постоянного совершенствования технологических процессов ТОиР.
В настоящее время по предложенной модели практически реализованы технические и технологические решения для ТОиР с комплексным использованием АСТД на примере электровозов ЭС5К НЭВЗ, обслуживаемых в СЛД «Братск» группы компаний «ЛокоТех» [1] (рисунки 1, 2).
Рисунок 1 - Архитектура цифрового депо
Рисунок 2 - Универсальная ремонтная канава в СЛД «Братск»
Техническую основу цифрового депо составляет комплексная универсальная ремонтная позиция на основе механизации, информатизации, цифровизации и комплексного диагностирования. Информационную основу цифрового депо составляет АСУ ТОиР, управляющая всеми процессами локомотивного депо, в качестве которой взята информационная система АСУ «Сетевой график» (АСУ СГ), реализованная на базе пакета программ 1С и внедренная в 85 сервисных локомотивных депо ЛокоТех-Сервис. Система выполняет функции ERP- и MES-систем: планирование ремонтов и формирование сменно-суточных заданий, мониторинг технологических процессов, управление зарплатой и складом, бухгалтерия и др. Ввод информации о техническом состоянии локомотивов и работе производства заменен с ручного на автоматизированный, для чего с помощью единой интеграционной платформы на базе технологий IOT & SOA осуществляется сбор информации от всех доступных автоматизированных источников информации, в том числе мобильных и АСТД. Как отдельная информационная система организовано управление жизненным циклом колесных пар. Для контроля работы технологического оборудования автоматически контролируется их работа с помощью специальных датчиков или встроенной в систему управления оборудованием функциональности. Цифровое депо взаимодействует с внешними информационными системами -АСУ Трансмашхолдинг, ОАО «РЖД» и другими смежными системами. В результате до минимума сведено отрицательное влияние человеческого фактора.
Таким образом, автором разработана модель управления жизненным циклом локомотивов при их техническом обслуживании и ремонте с использованием автоматизированных систем технического диагностирования, для чего на основании статистического анализа данных об эксплуатации локомотивов теоретически обоснована степень влияния надежности локомотива и его системы технического обслуживания и ремонта на эффективность эксплуатации локомотивов.
Разработан метод анализа эффективности систем технического диагностирования с использованием математического аппарата теории информации, показывающий их информационную значимость и самодостаточность. В частности, доказана информационная ограниченность бортовых АСТД.
Разработан метод прогнозирования продолжительности времени технического обслуживания и ремонта с динамическим использованием накопленной статистики.
Список литературы
1. Цифровое депо - технологическая основа цифровой трансформации локомотивного комплекса / А. П. Семенов, О. С. Валинский, А. М. Лубягов [и др.]. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт. - 2020. - № 3. - С. 26 - 32.
2. Семенов, А. П. Свид. 2020661153 Российская Федерация. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Вероятностно-статистическое моделирование работы ремонтного локомотивного депо с целью прогнозирования времени выполнения технического обслуживания и ремонта (ТОиР). / А. П. Семенов, И. К. Лакин. - Заявитель и патентообладатель ОАО «НИИТКД» (RU) : заявлено 09.09. 2020. - Текст : непосредственный.
3. Семенов, А. П. Свид. 2020661903 Российская Федерация. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Статистический анализ эффективности эксплуатации локомотивов / А. П. Семенов, И. К. Лакин. - Заявитель и патентообладатель ОАО «НИИТКД» (RU) : заявлено 16.09. 2020. - Текст : непосредственный.
4. Семенов, А. П. Информационная энтропия систем технического диагностирования локомотивов / А. П. Семенов, И. К. Лакин, И. Ю. Хромов. - Текст : непосредственный // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2020. - № 3. - С. 42 - 53.
5. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. - 3-е изд., перераб. и доп. - Москва : Академия, 2003. - 464 с. - Текст : непосредственный.
6. Мониторинг технического состояния и режимов эксплуатации локомотивов. Теория и практика / К. В. Липа, А. А. Белинский, В. Н. Пустовой [и др.]. - Москва : Локомотивные технологии, 2015. - 212 с. - Текст : непосредственный.
7. Аболмасов, А. А. Управление техническим состоянием тягового подвижного состава в условиях сервисного обслуживания : специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Аболмасов Алексей Александрович; Московский гос. ун-т путей сообщения. - Москва, 2017. - 180 с. - Текст : непосредственный.
8. Лакин, И. И. Мониторинг технического состояния локомотивов по данным бортовых аппаратно-программных комплексов : специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация» : диссертация на соискание степени кандидата технических наук / Лакин Игорь Игоревич; Московский гос. ун-т путей сообщения. - Москва, 2016. - 195 с. - Текст : непосредственный.
9. Пустовой, И. В. Разработка информационно-динамической модели управления сервисным техническим обслуживанием и ремонтом локомотивов : специальность 05.02.22 «Организация производства (транспорт)» : диссертация на соискание степени кандидата технических наук / Пустовой Илья Владимирович; Омский гос. университет путей сообщения. -Омск, 2018. - 183 с. - Текст : непосредственный.
10. Лакин, И. К. Разработка теории и программно-технических средств комплексной автоматизированной справочно-информационной и управляющей системы локомотивного депо : специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация» : диссертация на соискание степени доктора технических наук / Лакин Игорь Капитонович; Московский гос. ун-т путей сообщения. - Москва, 1997. - 377 с. -Текст : непосредственный.
References
1. Semenov A. P., Valinsiy O. S., Lubyagov A. M., Mavrin A. N., Kazarin D. V. Digital depot is the technological basis for the digital transformation of the locomotive complex [Cifrovoe depo -tekhnologicheskaya osnova cifrovoy transformacii locomotivnogo kompleksa]. Zheleznodorozhnyi transport - Railway Transport, 2020, no. 3, pp. 26 - 32.
2. Semenov A. P., Lakin I. K. Certificate 2020661153 The Russian Federation. Certificate of state registration of the program for computers, 09.09. 2020.
3. Semenov A. P. Certificate 2020661903 The Russian Federation. Certificate of state registration of the program for computers, 16.09. 2020.
4. Semenov A. P. Locomotive Diagnostic Systems Information Entropy [Informatcionnaya en-tropiya system teknicheskogo diagnostirovaniya locomotivov]. Sovremennye tekhnologii. Sistemnyi analiz. Modelirovanie - Modern technology. System analysis. Modeling, 2020, no. 3, pp. 42 - 53.
5. Ventcel E. S., Ovcharov V. A. Teoriya veroyatnosti i eyo inzhenernyeprilozhenia (Probability Theory and its engineering applications). Moscow: Academy Publ., 2003, 464 p.
6. Lipa K. V., Belinsky A. A., Pustovoy V. N., Lyangasov S. L., Lakin I. K., Abolmasov A. A. and others. Monitoring tekhnicheskogo sostoyaniya i rezhimov expluatacii locomotivov. Teoria i pracrica (Monitoring the technical condition and modes of operation of locomotives. Theory and practice). Moscow: Locomotivniye Tekhnologii Publ., 2015, 212 p.
7. Abolmasov A. A. Upravlenie tekhnicheskim sostoyaniem tyagovogo podvizhnogo sostava v usloviah servisnogo obsluzhivania (Management of the technical condition of traction rolling stock in service conditions). Ph. D. thesis, Moscow, Moscow Railway State University, 2017, 180 p.
8. Lakin I. I. Monitoring teknicheskogo cjcnjyania lokomotivovpo dannim bortovih apparatno-programnih kompleksov (Monitoring the technical condition of locomotives according to on-board hardware and software systems). Ph. D. thesis, Moscow, Moscow Railway State University, 2016, 195 p.
9. Pustovoy I. V. Razrabotka informacionno-dinamicheskoy modeli upravlenia teknicheskin obsluzhivaniem i remontom locomotivov (Develop an information-dynamic model for managing service maintenance and repairing locomotives). Ph. D. thesis, Omsk, Omsk State Transport University, 2018, 183 p.
10. Lakin I. K. Razrabotka teorii i programmno-tekhnicheskikh sredstv kompleksnoi avtoma-tizirovannoi spravochno-informatsionnoi i upravliaiushchei sistemy lokomotivnogo depo (Development of theory and software tools of a comprehensive automated reference information and control system of the locomotive depot). Doctor's thesis, Moscow, Moscow Railway State University, 1997, 377 p.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Семенов Александр Павлович
ОАО «Научно-исследовательский институт технологии, контроля и диагностики железнодорожного транспорта» (НИИТКД).
Избышева ул., д. 3, корп. 2, г. Омск, 644005, Российская Федерация.
Генеральный директор, кандидат технических
наук.
Тел.: +7 (3812) 443-915.
E-mail: [email protected]
БИБЛИОГРАФИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ
Семенов, А. П. Разработка модели управления жизненным циклом локомотивов с использованием современных методов технического диагностирования / А. П. Семенов. - Текст : непосредственный // Известия Транссиба. - 2020. - № 3 (43). - С. 58 - 65.
INFORMATION ABOUT THE AUTHOR
Semenov Alexander Pavlovich
Research Institute for The Technology, Control and Diagnostics of Rail Transport (NIITKD).
Izbysheva st., 3, bldg. 2, Omsk, 644005, Russian Federation/
CEO, Ph. D. in Engineering.
Phone: +7 (3812) 443-915. E-mail: [email protected]
BIBLIOGRAPHIC DESCRIPTION
Semenov A. P. A Model Develop for the Locomotives Life Cycle Managing of Using Modern Technical Diagnosis Methods. Journal of Transsib Railway Studies, 2020, no. 3 (43), pp. 58 - 65 (In Russian).
