O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI TEMIR YO‘L HARAKAT TARKIBI TORTUV ELEKTR DVIGATELLARINI DIAGNOSTIKA QILISHDA SUN’IY NEYRON TARMOQLARIDAN FOYDALANISH
Keywords:
asinxron tortuv elektr dvigateli, sun'iy neyron tarmog'i, vibrodiagnostika, diagnostika, lokomotiv, sun'iy intellekt, prediktiv texnik xizmat.Abstract
Mazkur maqolada O‘zbekiston temir yo‘l transportida foydalanilayotgan asinxron tortuv elektr dvigatellarining texnik holatini baholash va nosozliklarni erta aniqlashda sun’iy neyron tarmoqlaridan foydalanish masalalari ko‘rib chiqiladi. Zamonaviy diagnostika usullari, jumladan vibrodiagnostika, tok spektrini tahlil qilish, harorat monitoringi hamda sun’iy intellekt algoritmlarining qo‘llanilishi tahlil qilinadi. Sun’iy neyron tarmoqlaridan foydalanish natijasida diagnostika aniqligini oshirish, ekspluatatsion xarajatlarni kamaytirish va lokomotivlarning ishonchliligini ta’minlash imkoniyatlari yoritilgan.
References
· Грищенко А.В., Грачёв В.В., Бабков Ю.В., Клименко Ю.И., Ким С.И., Перфильев К.С., Федотов М.В. Аппарат искусственных нейронных сетей для диагностики современного локомотива // Локомотив. – 2012. – № 7. – С. 36–40.
· Хамидов О.Р., Касымов О.Т. Разработка методики комплексного диагностирования асинхронного тягового электродвигателя подвижного состава железнодорожного транспорта // Материалы конференций ГНИИ «Нацразвитие»: сборник избранных статей. – 2017. – С. 32–39.
· Хамидов О.Р., Панченко М.Н. Математическая модель вибровозмущающих сил локомотивного асинхронного электродвигателя // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2013. – № 4 (37). – С. 60–67.
· Хамидов О.Р., Касымов О.Т. Оценка технического состояния асинхронных тяговых электродвигателей электровозов серии «UZ-EL» средствами вибродиагностики // Материалы конференций ГНИИ «Нацразвитие». – Сентябрь 2017. – С. 13–19.
· Хамидов О.Р., Грищенко А.В. Вибродиагностика повреждения подшипников качения локомотивных асинхронных электродвигателей // VIII Международная научно-техническая конференция «Подвижной состав XXI века: идеи, требования, проекты». – Санкт-Петербург: Петербургский государственный университет путей сообщения, 2013. – С. 174–176.
· Review of Fault Diagnosis Methods for Induction Machines in Railway Traction Applications // Energies. – 2024. – Vol. 17. – No. 11. – Art. 2728.
· A Comprehensive Review on Artificial Intelligence Driven Predictive Maintenance in Vehicles: Technologies, Challenges and Future Research Directions // Discover Applied Sciences. – 2025. – Vol. 7.
· Digital Twin Innovations for Induction Motor Monitoring and Predictive Maintenance: A Review (2020–2025) // Next Research. – Elsevier, 2025.
· Artificial Intelligence Techniques for Predictive Maintenance of Electric Machines: A Review // Sensors. – 2025. – Vol. 25.
· Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Electric Machines Using Deep Learning: A Review // IEEE Access. – 2024. – Vol. 12. – P. 145321–145348.
