Формула движения поезда от сибирских ученых
У железнодорожников может появиться инструмент, который просчитывает ход поезда с почти человеческой чуткостью к состоянию путей, погоде и особенностям состава.
Учёные ОмГУПС разработали математическую модель, которая рассчитывает движение железнодорожных составов, опираясь не только на формулы, но и на реальные эксплуатационные данные. Её ключевое преимущество – способность точнее учитывать такие факторы, как состояние путей, погодные условия и особенности формирования составов. В основу алгоритма легли данные более чем полутора тысяч реальных поездок грузовых поездов с электровозами по Западно-Сибирской железной дороге: бортовые регистраторы фиксировали скорость, работу двигателей, тормозные нагрузки и другие параметры.
Такой подход позволяет алгоритму воспроизводить перемещение железнодорожного транспорта в условиях, которые сложно описать одними уравнениями. Результаты впечатляют: точность расчётов выросла на 10-15% по сравнению с традиционными подходами, а расхождение между расчётным и фактическим временем движения не превышало одной минуты. Это открывает возможность точнее подбирать режимы ускорения, поддержания скорости и торможения – а значит, экономить ресурсы и беречь технику.
Оптимизация параметров нагрузки
Перспективы модели состоят, прежде всего, во внедрении на российских железных дорогах, а в дальнейшем – и на внешних рынках. Один из главных векторов – интеграция в механизмы автоведения поездов РЖД. Например, решение способно усилить возможности системы АВ-РТ (автоматизированного вождения грузовых составов повышенной массы с распределенными по всей длине локомотивами), которая уже использует адаптивные алгоритмы для оптимизации тяги и торможения.
Если разработка подтвердит свою эффективность в эксплуатации, она станет дополнительным инструментом в борьбе за энергоэффективность.
За рубежом интерес к новинке могут проявить железнодорожные операторы стран СНГ и Азии, где важны протяжённые грузовые маршруты. У российских инженеров уже есть опыт поставок ИТ-решений за границу: например, ВНИИЖТ поставлял программное обеспечение для управления соединёнными поездами для железных дорог Узбекистана.
Умные рельсы
За последние годы автоматизация и «интеллектуализация» железнодорожного транспорта в России заметно ускорились.
В 2021 году завершились испытания систем технического зрения и дистанционного управления электропоездом «Ласточка». В 2022-м на Восточном полигоне инженеры активно развивали технологию «виртуальной сцепки» – алгоритмы позволяли сократить интервал между составами до восьми минут и повысить точность графика. В 2023-м ВНИИЖТ представил ИИ-модели для предиктивной аналитики неисправностей локомотивов: умные решения на основе телеметрии выявляли аномалии и прогнозировали остаточный ресурс оборудования. В 2024-м «Ласточка» с третьим уровнем автоматизации начала курсировать с пассажирами, что стало важным шагом от испытаний к практике. В 2025-м ВНИИЖТ продолжил совершенствовать систему автоведения грузовых поездов АВ-РТ, а к июлю 2026-го РЖД уже реализовывали 35 проектов с элементами ИИ – от автоматизированного осмотра вагонов до планирования графиков движения.
Новая модель ОмГУПС логично вписывается в этот тренд, добавляя к интеллектуальным системам более глубокое физическое понимание движения локомотивов с вагонами.
Точность, экономия и движение вперед
Разработка ОмГУПС – не просто очередной алгоритм, а попытка объединить моделирование и машинное обучение на базе реальных данных. Такой подход способен заметно повысить точность систем автоведения, особенно на протяженных грузовых маршрутах, где даже небольшие улучшения оборачиваются серьёзной экономией. Однако главный рубеж впереди – эксплуатационные испытания. Совместно с «АВП Технология» и Дирекцией тяги РЖД предстоит подтвердить не только заявленную точность, но и реальную экономию электроэнергии, стабильность работы в разных условиях и совместимость с существующей инфраструктурой.
Если тестирование пройдет успешно, технология может стать частью масштабной программы повышения энергоэффективности национального перевозчика и одним из элементов российского экспортного предложения в сфере интеллектуального железнодорожного транспорта.
