Методика предиктивного прогнозирования при проведении мониторинга технического состояния искусственных сооружений

В статье предложена методика предиктивного прогнозирования технического состояния искусственных сооружений на основе интеграции данных автоматизированных систем мониторинга, эталонной расчетной модели и библиотеки дефектных сценариев. Методика направлена на повышение достоверности определения фактического технического состояния конструкции и точности прогноза его изменения во времени, включая оценку остаточного ресурса. Подход основан на представлении состояния конструкции в виде многомерного вектора признаков напряженно-деформированного состояния с последующим применением методов таксономического анализа для оценки близости к эталонному и дефектным состояниям.

Введен интегральный показатель – таксономический индекс технического состояния, позволяющий количественно оценивать степень деградации конструкции и выделять переходные состояния на ранних стадиях развития дефектов. Разработан алгоритм классификации, обеспечивающий оценку наиболее вероятного типа дефекта (коррозия, усталостная трещина, заклинивание опорных частей) и ориентировочную локализацию по библиотеке сценариев.

Реализован предиктивный контур, основанный на анализе временных рядов диагностических признаков, позволяющий прогнозировать развитие деградационных процессов и оценивать остаточный ресурс конструкции. Показано, что предложенная методика обеспечивает переход от порогового контроля к многомерному анализу состояния, повышает информативность данных мониторинга и обоснованность решений по управлению эксплуатационными рисками.

Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанной методики для повышения надежности и безопасности эксплуатации мостовых сооружений за счет раннего выявления дефектов и планирования ремонтных мероприятий на упреждающей основе.

1. Шестакова Е. Б. Цифровой инжиниринг. Основы и примеры из практики : монография. Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. 191 с.

2. Ефанов Д. В. Функциональный контроль и мониторинг устройств железнодорожной автоматики и телемеханики : монография / Петербургский университет путей сообщения. Санкт-Петербург, 2016. 171 с.

3. Федотов М. В. Предиктивная диагностика оборудования тепловоза на основе интеллектуального анализа данных : специальность 05.22.07 «Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Федотов Михаил Владимирович ; ПГУПС. Санкт-Петербург, 2021. 205 с.

4. Гаранин М. А., Дмитриев В. В., Верстина Ю. Д. Управление железнодорожными станциями на основе данных // Транспортное дело России. 2025. № 5. С. 279–285. EDN EYRAGY.

5. Кондрашова Ю. Н., Третьяков А. М., Шалимов А. В. Составление прогнозов применительно к воздушным линиям электропередач с помощью предиктивной аналитики // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2024. № 1 (100). С. 20–30. DOI 10.37493/2307-907X.2024.1.2.

6. Левин В. М., Боярова Д. А. Распределенная система предиктивного управления состоянием оборудования электрических сетей по наработке на дефект // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2025. Т. 27, № 3. С. 123–134. DOI 10.30724/1998-9903-2025-27-3-123-134.

7. Волков И. А., Бобин К. Н. Методика предиктивного прогнозирования дефектов при технической эксплуатации самолета // Наука. Промышленность. Оборона : труды XXIV Всероссийской научно-технической конференции : в 4 томах / под редакцией А. В. Гуськова. Новосибирск, 2023. С. 216–218. EDN LJQXMK.

8. Шмидт А. А., Косырев А. В. Анализ научно-методического аппарата диагностики и контроля, мониторинга и прогнозирования технического состояния военной техники связи // Техника средств связи. 2023. № 4 (164). С. 81–92. DOI 10.24412/2782-2141-2023-4-81-92.

9. Захаров О. В., Захаров И. В., Бочаров Н. В. Использование предиктивной аналитики и машинного обучения для прогноза аварий в процессе строительства нефтяных и газовых скважин // Современные проблемы машиноведения : сборник научных трудов : в 2 частях. Гомель, 2025. С. 163–167. EDN LBFKAA.

10. Помелов В. Н., Андреев В. В. Разработка методики прогнозирования и верификации гидравлического сопротивления для каналов различной геометрии на основании предиктивной модели // Ядерные технологии: от исследований к внедрению : сборник материалов научно-практической конференции. 2018. С. 42–43. EDN VNRVST.

11. Аунг Ч. М., Портнов Е. М., Подопригора В. Д. Разработка методики предиктивного анализа надежности электротехнических устройств // Перспективы науки. 2025. № 6 (189). С. 64–70. EDN LTYZYY.

12. Попова Е. С., Нефедов А. В. Интеграция методики пошагового прогнозирования состояния сложных технических объектов в системы искусственного интеллекта // Искусственный интеллект. Теория и практика. 2025. № 4 (12). С. 87–89. EDN WXRKPV.

13. Бушуев С. В., Ускова М. Л., Попов А. Н. Оценка влияния систем технической диагностики и мониторинга на надежность устройств железнодорожной автоматики и телемеханики в эксплуатации // Транспорт Урала. 2014. № 3 (42). С. 68–72. EDN SVNLDD.

14. Донец Н. А., Афанасьев В. С. Оценка экономической эффективности мониторинга технического состояния мостовых сооружений. Часть 1 // Транспортное строительство. 2016. № 1. С. 15–17. EDN VOOPVT.

15. Донец Н. А., Афанасьев В. С. Экономическая эффективность мониторинга технического состояния мостовых искусственных сооружений. Часть 2 // Транспортное строительство. 2016. № 2. С. 2–4. EDN VOOPYV.

16. Ефанов Д. В. Становление и перспективы развития систем функционального контроля и мониторинга устройств железнодорожной автоматики и телемеханики // Автоматика на транспорте. 2016. Т. 2, № 1. С. 124– 148. EDN VXJDHV.

17. Яшнов А. Н. Методология сквозного мониторинга технического состояния мостовых сооружений в их жизненном цикле : специальность 2.1.8 «Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей» : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Яшнов Андрей Николаевич ; СГУПС. Новосибирск, 2023. 376 с.

18. Гусев Г. Н. Деградация датчиков в системе интеллектуального деформационного мониторинга и метод ее диагностики // Механика деформируемого твердого тела в проектировании материалов и конструкций. Пермь, 2024. С. 136–137. EDN CLOJBF. 19. Махонько А. А., Лазарев Ю. Г., Антонюк А. А. Технический аспект работы акселерометров в составе системы мониторинга инженерных конструкций вантового моста через Петровский канал в створе автомобильной дороги «Западный скоростной диаметр» в г. Санкт-Петербурге // Инновационные транспортные системы и технологии. 2024. Т. 10, № 3. С. 401–418. DOI 10.17816/transsyst630992.

19. Кочетков А. В., Валиев Ш. Н. Рискориентированный подход при эксплуатации мостов // Транспорт Российской Федерации. 2024. № 4 (113). С. 25–29. EDN JIQEXA.

20. Махонько А. А., Лазарев Ю. Г. Оценка работоспособности системы мониторинга инженерных конструкций вантового моста через Петровский канал в створе автомобильной дороги «Западный скоростной диаметр» в г. Санкт-Петербурге // Путевой навигатор. 2025. № 62 (88). С. 28–34. EDN ZQXSOZ.

21. Белый А. А., Павлов Е. И. Надежность систем мониторинга объектов транспортной и гражданской инфраструктуры // Инновационные транспортные системы и технологии. 2026. Т. 12, № 1. С. 76–95. DOI 10.17816/transsyst701828.

22. Особенности и современные методы обеспечения контроля технического состояния искусственных сооружений с пролетными строениями в виде железнодорожных ферм / О. В. Осетинский, А. А. Белый, А. А. Антонюк, Г. В. Осадчий // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2024. № 4 (71), спецвыпуск. С. 55–65. DOI 10.52170/1815-9265_2024_71_55.