Abstract
<jats:p>Встановлено, що необхідною умовою для підтримки конкурентоспроможності та сталого розвитку залізничної галузі є впровадження інноваційних технологій, таких як інтелектуальна діагностика. В роботі розроблено концептуальну модель інтелектуальної діагностичної системи, яка інтегрує дані з різнорідних джерел, таких як бортові датчики, зовнішні моніторингові системи та бази даних ремонтних робіт. Це дозволяє формувати комплексне та всебічне уявлення про технічний стан вагона у будь-який момент часу. Розроблені математичні моделі та алгоритми на основі машинного навчання, зокрема глибокі нейронні мережі, продемонстрували високу точність у виявленні прихованих дефектів та прогнозуванні їхнього розвитку. Ці алгоритми здатні самостійно навчатися на великих масивах даних, адаптуватися до нових умов та ідентифікувати аномалії, які неможливо виявити за допомогою традиційних методів. Практична цінність результатів полягає у створенні прототипу програмного забезпечення, що реалізує функції інтелектуальної діагностики, який може бути впроваджений на залізничних підприємствах. Це програмне забезпечення забезпечує автоматизований моніторинг, візуалізацію даних та формування прогнозів щодо потреби у технічному обслуговуванні. Практична реалізація розроблених рішень у вигляді програмного прототипу демонструє можливість автоматизації процесів діагностики та переходу до предиктивного технічного обслуговування. Впровадження таких систем дозволить оптимізувати графіки ремонту, значно скоротити експлуатаційні витрати та підвищити ефективність використання рухомого складу. Отримані результати можуть бути використані для подальшого розвитку систем моніторингу та управління на залізничному транспорті. Це дослідження є важливим кроком до створення "розумних" залізниць, де безпека та ефективність забезпечуються за рахунок інтеграції передових інформаційних технологій. Результати можуть слугувати основою для розробки галузевих стандартів та рекомендацій щодо застосування інтелектуальних систем діагностики на залізничному транспорті України. Pапропонована система інтелектуальної діагностики дозволяє автоматизувати оцінку технічного стану залізничних вагонів, знижуючи витрати та підвищуючи безпеку.</jats:p>