DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.11(42).313-327
Методи і заходи удосконалення системи технічного сервісу вантажних автомобілів на основі кіберфізичного підходу і розробки науково-технічної документації його операцій
Про авторів
Надич Тарас Миколайович , здобувач вищої освіти на третьому (освітньо-науковому) рівні, Центральноукраїнський національний технічний університет, м.Кропивницький, Україна, ORCID: https://orcid.org/0009-0008-5610-6767, е-mail: tnadych@gmail.com
Аулін Віктор Васильович , професор, доктор технічних наук, професор кафедри експлуатації та ремонту машин, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, ORCID: 0000-0003-2737-120X, e-mail: aulinvv@gmail.com
Гриньків Андрій Вікторович , старший дослідник, кандидат технічних наук, старший викладач кафедри експлуатації та ремонту машин, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4478- 1940, е-mail: AVGrinkiv@gmail.com
Слонь Віктор Вікторович , кандидат технічних наук, доцент кафедри будівництва, архітектури та дизайну, Херсонський державний аграрно-економічний університет, м. Кропивницький, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5535-0794 e-mail: viktor.ukrain2015@gmail.com
Анотація
Стаття присвячена системі інформаційного забезпечення проведення операцій технічного обслуговування, технічного діагностування і поточного ремонту вантажних автомобілів на підприємствах технічного сервісу. Розглянуто питання інтеграції науково-технічної документації щодо проведення технологічних операцій технічного сервісу вантажних автомобілів, згідно принципів кіберфізичного підходу, єдиного інформаційного простору.
З’ясовані нові можливості системи технічного сервісу вантажних автомобілів з розвитком інтелектуальних інформаційних технологій і кіберфізичного підходу, коли формується єдиний інформаційний простір. Наведено взаємозв’язок нормативно-документального і інформаційного забезпечення із задачами технічного сервісу вантажних автомобілів. Визначено, що їх частка в усьому технологічному процесі технічного сервісу складає у середньому 40%, а розроблена інформаційна база призводить до скорочення його тривалості на 20%.
Розроблено схему реалізації системи управління технічним станом вантажних автомобілів. Показана роль оператора в ефективності і надійності надання послуг з операцій технічного сервісу та зростання вимог у випадку включення системи технічного сервісу до єдиного інформаційного простору кіберфізичної системи. Визначено, що ефективність інформаційної бази даних залежить від її структури, кількості і складу автоматизованих робочих місць.
З’ясовано систему інформаційного супроводу технічного обслуговування та технічної діагностики, методологію створення інформаційної системи використанням кіберфізичного підходу єдиного інформаційного простору. Показано вплив такого простору і методів штучного інтелекту прийняття рішень на якість надання послуг технічного сервісу вантажних автомобілів. Встановлено, що інтранет та інтернет-технології з переходом до мережевих комп’ютерних технологій забезпечують оперативний облік інформації, що сприяє підвищенню ефективності робіт технічного обслуговування і ремонту на підприємствах автомобільного транспорту та підприємств технічного сервісу при значному зниженні трудовитрат. Розроблено версію програми "АвтоКаталог", що представляє собою довідково-інформаційну систему і стосується вантажних автомобілів, їх конструкції та технологічних операцій технічного сервісу.
Ключові слова
вантажний автомобіль, технічний стан, технічний сервіс, кіберфізичний підхід, інформаційний простір, науково-технічна документація, база даних
Повний текст:
PDF
Посилання
1. Aulin, V. V., & Brutskiy, O. P. (2015). Ensuring and increasing operational reliability of vehicles based on the use of sensitivity theory methods. Visnyk Inzhenernoyi Akademiyi Ukrayiny, (3), 66–72.
2. Aulin, V. V., & Hryn'kiv, A. V. (2016). Methodology for selecting diagnostic parameters of technical condition of vehicles based on sensitivity theory. Scientific Journal "Technical Service of Agro-Industrial, Forestry and Transport Complexes", (5), 109–116. Kharkiv: KhNTUSG.
3. Aulin, V. V., Hryn'kiv, A. V., & Holovaty, A. O. (2020). Cyber-physical approach in creation, functioning, and improvement of transport-production systems. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 3(34), 331–343.
4. Aulin, V. V., & Hryn'kiv, A. V. (2020). Cyber-physical approach in research of technical systems condition. In Increase of machine and equipment reliability: materials of the International scientific-practical conference (pp. 168–169). Kropyvnytskyi: CNTU.
5. Aulin, V. V., Zamota, T. M., Hryn'kiv, A. V., Lysenko, S. V., Krupytsia, O. V., & Panaiotov, K. K. (2019). Justification of using modern approaches to improve diagnostics of vehicle systems and units. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 2(33), 65–75.
6. Van Chunji, Yatsyshyn, S. P., Lysa, O. V., & Midyk, A.-V. V. (2018). Cyber-physical systems and their software. Measurement Techniques and Metrology: Interdepartmental Scientific and Technical Collection, 79(1), 34–38. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing.
7. Holembo, V., & Bochkariov, O. (2017). Approaches to building conceptual models of cyber-physical systems. Bulletin of the National University "Lviv Polytechnic". Series: Computer Science and Information Technologies, (864), 168–178. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing.
8. Volkov, V. P., et al. (2018). Information systems for monitoring the technical condition of vehicles (299 p.). Kharkiv: FLP Panov A. M.
9. Melnyk, A. O., Melnyk, V. A., Hlukhiv, V. S., & Salo, A. M. (2024). Cyber-physical systems: multi-level organization and design (Monograph). Lviv: Magnolia 2006.
10. Mateichyk, V. P., et al. (2014). Features of vehicle condition monitoring using onboard diagnostic systems. Project Management, Systems Analysis and Logistics, (13), 126–138.
11. Pavlenko, V. M., Kuzhel, V. P., & Khorin, M. Ye. (2020). Essence of automobile diagnostics in implementation of expert systems. Machinery Bulletin, 2(12), 85–92.
12. Aulin, V. V., Hryn'kiv, A. V., Lysenko, S. V., et al. (2020). Principles of construction and functioning of cyber-physical technical service systems for automotive and mobile agricultural machinery. Technical Service of Agro-Industrial, Forestry and Transport Complexes, (22), 162–174. Kharkiv: KhNTUSG.
13. Sakhno, V. P., Bilichenko, V. V., & Ivanushko, O. M. (2017). Determination of weight coefficients for building a mathematical model to correct the periodicity of maintenance and repair. Machinery and Transport Bulletin, 2(6), 141–149. Vinnytsia: VNTU.
14. Sakhno, V. P., & Ivanushko, O. M. (2017). Impact of operation conditions and maintenance systems on the technical condition of vehicles. Bulletin of National Transport University. Technical Sciences Series, 1(37), 363–372. Kyiv: NTU.
15. Sakhno, V. P., & Ivanushko, O. M. (2019). Correction of vehicle maintenance periodicity to prevent most failures. Bulletin of National Transport University. Technical Sciences Series, 1(43), 167–177. Kyiv: NTU.
16. Aulin, V., Lyashuk, O., Lysenko, S., Tson, O., Hryn'kiv, A., & Rozhko, N. (2024). Extension of the service term of the resource-determining elements of vehicle units based on the artificial neural network model of their defects. Procedia Structural Integrity, 59, 436–443.
17. Aulin, V., Mytnyk, M., Hryn'kiv, A., Holovatyi, A., Lysenko, S., & Plekan, U. (2024). Prediction of recognized defect combinations in parts of automobile units, systems, and assemblies using artificial neural network method. Procedia Structural Integrity, 59, 444–451.
18. Marjani, M., Nasaruddin, F., Gani, A., Karim, A., Hashem, I. A. T., Siddiqa, A., & Yaqoob, I. (2017). Big IoT data analytics: Architecture, opportunities, and open research challenges. IEEE Access, 5, 5247–5261.
19. Shibaev, D. S., Sokolov, V. V., & Samokhin, A. A. (2019). Data control in diagnostics and forecasting the state of complex technical systems. Herald of Advanced Information Technology, 2(3), 183–196.
20. Dubois, D., & Prade, H. (1988). Possibility theory: An approach to computerized processing of uncertainty. New York: Plenum Press.
21. Gayathri, T. (2017). A survey on vehicle health monitoring and prediction system. International Journal of Computer Science Trends and Technology, 5(3), 191–193.
22. Horvath, I., & Gerritsen, B. H. M. (2012). Cyber-physical systems: Concepts, technologies and implementation principles. In Proceedings of TMCE 2012 (pp. 19–36).
23. Jianjun, S., & coauthors. (2013). The analysis of traffic control cyber-physical systems. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 96, 2487–2496.
24. Khaitan, S. K., & coauthors. (2014). Design techniques and applications of cyber-physical systems: A survey. IEEE Systems Journal, 9(2), 1–16.
25. Do, P., & coauthors. (2024). Multi-agent deep reinforcement learning-based maintenance optimization for multi-dependent component systems. Expert Systems with Applications, 245, Article 123144.
26. Naryal, E., & Kasliwal, P. (2014). Real-time vehicle health monitoring and driver information display system based on CAN and Android. International Journal of Advance Foundation and Research in Computer, 1(11), 76–84.
27. Gritsuk, I., & coauthors. (2018). The complex application of monitoring and express diagnosing for searching failures on common rail system units. SAE Technical Paper.
28. Shafi, U., & coauthors. (2018). Vehicle remote health monitoring and prognostic maintenance system. Journal of Advanced Transportation, 2018, 1–10.
Пристатейна бібліографія
1. Аулін В. В., Бруцький О. П. Забезпечення та підвищення експлуатаційної надійності транспортних засобів на основі використання методів теорії чутливості. Вісник інженерної академії України. 2015. №3. С. 66–72.
2. Аулін В. В., Гриньків А. В. Методика вибору діагностичних параметрів технічного стану транспортних засобів на основі теорії сенситивів. Науковий журнал Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів. Харків: ХНТУСГ, 2016. №5. С. 109–116.
3. Аулін В. В., Гриньків А. В., Головатий А. О. Кіберфізичний підхід при створенні, функціонуванні та удосконаленні транспортно-виробничих систем. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2020. №3(34). С. 331–343.
4. Аулін В. В., Гриньків А. В. Кіберфізичний підхід в дослідженні стану технічних систем. Підвищення надійності машин і обладнання. Матеріали міжнародної науково-практичної конференції, 15–17 квітня 2020 р., Кропивницький: ЦНТУ, 2020. С. 168–169.
5. Аулін В. В., Замота Т. М., Гриньків А. В., Лисенко С. В., Крупиця О. В., Панайотов К. К. Обґрунтування використання сучасних підходів для вдосконалення діагностування систем та агрегатів автомобіля. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2019. №2(33). С. 65–75.
6. Ван Чунжі, Яцишин С. П., Лиса О. В., Мідик А.-В. В. Кіберфізичні системи та їх програмне забезпечення. Вимірювальна техніка та метрологія: міжвідомчий науково-технічний збірник. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2018. Том 79, №1. С. 34–38.
7. Голембо В., Бочкарьов О. Підходи до побудови концептуальних моделей кіберфізичних систем. Вісник Національного університету Львівська політехніка. Серія Комп’ютерні науки та інформаційні технології. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2017. №864. С. 168–178.
8. Волков В. П. та ін. Інформаційні системи моніторингу технічного стану автомобілів. Харків: ФЛП Панов А. М., 2018. 299 с.
9. Мельник А. О., Мельник В. А., Глухов В. С., Сало А. М. Кіберфізичні системи: багаторівнева організація та проектування. Львів: Магнолія 2006, 2024. 238 с.
10. Матейчик В. П. та ін. Особливості моніторингу стану транспортних засобів з використанням бортових діагностичних комплексів. Управління проектами, системний аналіз і логістика. 2014. №13. С. 126–138.
11. Павленко В. М., Кужель В. П., Хорін М. Є. Сутність автомобільної діагностики при впровадженні експертних систем. Вісник машинобудування. 2020. №2(12). С. 85–92.
12. Аулін В. В., Гриньків А. В., Лисенко С. В. та ін. Принципи побудови та функціонування кіберфізичної системи технічного сервісу автотранспортної та мобільної сільськогосподарської техніки. Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів. Харків: ХНТУСГ, 2020. №22. С. 162–174.
13. Сахно В. П., Біліченко В. В., Іванушко О. М. Визначення вагових коефіцієнтів для побудови математичної моделі коректування періодичності проведення технічного обслуговування і ремонту. Вісник машинобудування та транспорту. Вінниця: ВНТУ, 2017. №2(6). С. 141–149.
14. Сахно В. П., Іванушко О. М. Вплив умов експлуатації та системи технічного обслуговування і ремонту на технічний стан автотранспортних засобів. Вісник Національного транспортного університету. Серія Технічні науки. Київ: НТУ, 2017. №1(37). С. 363–372.
15. Сахно В. П., Іванушко О. М. Коректування періодичності технічного обслуговування автотранспортних засобів з метою попередження більшості відмов. Вісник Національного транспортного університету. Серія Технічні науки. Київ: НТУ, 2019. №1(43). С. 167–177.
16. Aulin Victor, Lyashuk Oleg, Lysenko Serhii, Tson Oleg, Hrynkiv Andrii, Rozhko Nataliia. Extension of the service term of the resource-determining elements of vehicle units based on the artificial neural network model of their defects. Procedia Structural Integrity. 2024. Vol. 59. Pp. 436–443.
17. Aulin Victor, Mytnyk Mykola, Hrynkiv Andrii, Holovatyi Artem, Lysenko Sergii, Plekan Uliana. Prediction of recognized defect combinations in the parts of automobile units, systems, and assemblies using artificial neural network method. Procedia Structural Integrity. 2024. Vol. 59. Pp. 444–451.
18. Marjani M. et al. Big IoT Data Analytics: Architecture, Opportunities, and Open Research Challenges. IEEE Access. 2017. Vol. 5. Pp. 5247–5261.
19. Shibaev D. S. et al. Data Control in the Diagnostics and Forecasting the State of Complex Technical Systems. Herald of Advanced Information Technology. 2019. Vol. 2. Iss. 3. Pp. 183–196.
20. Dubois D., Prade H. Possibility Theory: An Approach to Computerized Processing of Uncertainty. New York: Plenum Press, 1988. 280 p.
21. Gayathri T. A Survey on Vehicle Health Monitoring and Prediction System. International Journal of Computer Science Trends and Technology. 2017. Vol. 5. Iss. 3. Pp. 191–193.
22. Horvath I., Gerritsen B. H. M. Cyber-Physical Systems: Concepts, technologies and implementation principles. Proceedings of TMCE 2012. 2012. Pp. 19–36.
23. Jianjun S. et al. The analysis of traffic control Cyber-physical systems. Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2013. Vol. 96. Pp. 2487–2496.
24. Khaitan et al. Design Techniques and Applications of Cyber Physical Systems: A Survey. IEEE Systems Journal. 2014. Vol. 9, No. 2. Pp. 1–16.
25. Do P. et al. Multi-agent deep reinforcement learning-based maintenance optimization for multi-dependent component systems. Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 245. Article 123144.
26. Naryal E., Kasliwal P. Real time vehicle health monitoring and driver information display system based on CAN and Android. International Journal of Advance Foundation and Research in Computer. 2014. Vol. 1, No. 11. Pp. 76–84.
27. Gritsuk I. et al. The Complex Application of Monitoring and Express Diagnosing for Searching Failures on Common Rail System Units. SAE Technical Paper. 2018.
28. Shafi U. et al. Vehicle Remote Health Monitoring and Prognostic Maintenance System. Journal of Advanced Transportation. 2018. Vol. 2018. Pp. 1–10.
Copyright (c) 2025 Т. М. Надич, В. В. Аулін, А. В. Гриньків, В. В. Слонь
v
Методи і заходи удосконалення системи технічного сервісу вантажних автомобілів на основі кіберфізичного підходу і розробки науково-технічної документації його операцій
Про авторів
Надич Тарас Миколайович , здобувач вищої освіти на третьому (освітньо-науковому) рівні, Центральноукраїнський національний технічний університет, м.Кропивницький, Україна, ORCID: https://orcid.org/0009-0008-5610-6767, е-mail: tnadych@gmail.com
Аулін Віктор Васильович , професор, доктор технічних наук, професор кафедри експлуатації та ремонту машин, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, ORCID: 0000-0003-2737-120X, e-mail: aulinvv@gmail.com
Гриньків Андрій Вікторович , старший дослідник, кандидат технічних наук, старший викладач кафедри експлуатації та ремонту машин, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4478- 1940, е-mail: AVGrinkiv@gmail.com
Слонь Віктор Вікторович , кандидат технічних наук, доцент кафедри будівництва, архітектури та дизайну, Херсонський державний аграрно-економічний університет, м. Кропивницький, Україна, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5535-0794 e-mail: viktor.ukrain2015@gmail.com
Анотація
Ключові слова
Повний текст:
PDFПосилання
1. Aulin, V. V., & Brutskiy, O. P. (2015). Ensuring and increasing operational reliability of vehicles based on the use of sensitivity theory methods. Visnyk Inzhenernoyi Akademiyi Ukrayiny, (3), 66–72.
2. Aulin, V. V., & Hryn'kiv, A. V. (2016). Methodology for selecting diagnostic parameters of technical condition of vehicles based on sensitivity theory. Scientific Journal "Technical Service of Agro-Industrial, Forestry and Transport Complexes", (5), 109–116. Kharkiv: KhNTUSG.
3. Aulin, V. V., Hryn'kiv, A. V., & Holovaty, A. O. (2020). Cyber-physical approach in creation, functioning, and improvement of transport-production systems. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 3(34), 331–343.
4. Aulin, V. V., & Hryn'kiv, A. V. (2020). Cyber-physical approach in research of technical systems condition. In Increase of machine and equipment reliability: materials of the International scientific-practical conference (pp. 168–169). Kropyvnytskyi: CNTU.
5. Aulin, V. V., Zamota, T. M., Hryn'kiv, A. V., Lysenko, S. V., Krupytsia, O. V., & Panaiotov, K. K. (2019). Justification of using modern approaches to improve diagnostics of vehicle systems and units. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 2(33), 65–75.
6. Van Chunji, Yatsyshyn, S. P., Lysa, O. V., & Midyk, A.-V. V. (2018). Cyber-physical systems and their software. Measurement Techniques and Metrology: Interdepartmental Scientific and Technical Collection, 79(1), 34–38. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing.
7. Holembo, V., & Bochkariov, O. (2017). Approaches to building conceptual models of cyber-physical systems. Bulletin of the National University "Lviv Polytechnic". Series: Computer Science and Information Technologies, (864), 168–178. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing.
8. Volkov, V. P., et al. (2018). Information systems for monitoring the technical condition of vehicles (299 p.). Kharkiv: FLP Panov A. M.
9. Melnyk, A. O., Melnyk, V. A., Hlukhiv, V. S., & Salo, A. M. (2024). Cyber-physical systems: multi-level organization and design (Monograph). Lviv: Magnolia 2006.
10. Mateichyk, V. P., et al. (2014). Features of vehicle condition monitoring using onboard diagnostic systems. Project Management, Systems Analysis and Logistics, (13), 126–138.
11. Pavlenko, V. M., Kuzhel, V. P., & Khorin, M. Ye. (2020). Essence of automobile diagnostics in implementation of expert systems. Machinery Bulletin, 2(12), 85–92.
12. Aulin, V. V., Hryn'kiv, A. V., Lysenko, S. V., et al. (2020). Principles of construction and functioning of cyber-physical technical service systems for automotive and mobile agricultural machinery. Technical Service of Agro-Industrial, Forestry and Transport Complexes, (22), 162–174. Kharkiv: KhNTUSG.
13. Sakhno, V. P., Bilichenko, V. V., & Ivanushko, O. M. (2017). Determination of weight coefficients for building a mathematical model to correct the periodicity of maintenance and repair. Machinery and Transport Bulletin, 2(6), 141–149. Vinnytsia: VNTU.
14. Sakhno, V. P., & Ivanushko, O. M. (2017). Impact of operation conditions and maintenance systems on the technical condition of vehicles. Bulletin of National Transport University. Technical Sciences Series, 1(37), 363–372. Kyiv: NTU.
15. Sakhno, V. P., & Ivanushko, O. M. (2019). Correction of vehicle maintenance periodicity to prevent most failures. Bulletin of National Transport University. Technical Sciences Series, 1(43), 167–177. Kyiv: NTU.
16. Aulin, V., Lyashuk, O., Lysenko, S., Tson, O., Hryn'kiv, A., & Rozhko, N. (2024). Extension of the service term of the resource-determining elements of vehicle units based on the artificial neural network model of their defects. Procedia Structural Integrity, 59, 436–443.
17. Aulin, V., Mytnyk, M., Hryn'kiv, A., Holovatyi, A., Lysenko, S., & Plekan, U. (2024). Prediction of recognized defect combinations in parts of automobile units, systems, and assemblies using artificial neural network method. Procedia Structural Integrity, 59, 444–451.
18. Marjani, M., Nasaruddin, F., Gani, A., Karim, A., Hashem, I. A. T., Siddiqa, A., & Yaqoob, I. (2017). Big IoT data analytics: Architecture, opportunities, and open research challenges. IEEE Access, 5, 5247–5261.
19. Shibaev, D. S., Sokolov, V. V., & Samokhin, A. A. (2019). Data control in diagnostics and forecasting the state of complex technical systems. Herald of Advanced Information Technology, 2(3), 183–196.
20. Dubois, D., & Prade, H. (1988). Possibility theory: An approach to computerized processing of uncertainty. New York: Plenum Press.
21. Gayathri, T. (2017). A survey on vehicle health monitoring and prediction system. International Journal of Computer Science Trends and Technology, 5(3), 191–193.
22. Horvath, I., & Gerritsen, B. H. M. (2012). Cyber-physical systems: Concepts, technologies and implementation principles. In Proceedings of TMCE 2012 (pp. 19–36).
23. Jianjun, S., & coauthors. (2013). The analysis of traffic control cyber-physical systems. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 96, 2487–2496.
24. Khaitan, S. K., & coauthors. (2014). Design techniques and applications of cyber-physical systems: A survey. IEEE Systems Journal, 9(2), 1–16.
25. Do, P., & coauthors. (2024). Multi-agent deep reinforcement learning-based maintenance optimization for multi-dependent component systems. Expert Systems with Applications, 245, Article 123144.
26. Naryal, E., & Kasliwal, P. (2014). Real-time vehicle health monitoring and driver information display system based on CAN and Android. International Journal of Advance Foundation and Research in Computer, 1(11), 76–84.
27. Gritsuk, I., & coauthors. (2018). The complex application of monitoring and express diagnosing for searching failures on common rail system units. SAE Technical Paper.
28. Shafi, U., & coauthors. (2018). Vehicle remote health monitoring and prognostic maintenance system. Journal of Advanced Transportation, 2018, 1–10.
Пристатейна бібліографія
1. Аулін В. В., Бруцький О. П. Забезпечення та підвищення експлуатаційної надійності транспортних засобів на основі використання методів теорії чутливості. Вісник інженерної академії України. 2015. №3. С. 66–72.
2. Аулін В. В., Гриньків А. В. Методика вибору діагностичних параметрів технічного стану транспортних засобів на основі теорії сенситивів. Науковий журнал Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів. Харків: ХНТУСГ, 2016. №5. С. 109–116.
3. Аулін В. В., Гриньків А. В., Головатий А. О. Кіберфізичний підхід при створенні, функціонуванні та удосконаленні транспортно-виробничих систем. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2020. №3(34). С. 331–343.
4. Аулін В. В., Гриньків А. В. Кіберфізичний підхід в дослідженні стану технічних систем. Підвищення надійності машин і обладнання. Матеріали міжнародної науково-практичної конференції, 15–17 квітня 2020 р., Кропивницький: ЦНТУ, 2020. С. 168–169.
5. Аулін В. В., Замота Т. М., Гриньків А. В., Лисенко С. В., Крупиця О. В., Панайотов К. К. Обґрунтування використання сучасних підходів для вдосконалення діагностування систем та агрегатів автомобіля. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2019. №2(33). С. 65–75.
6. Ван Чунжі, Яцишин С. П., Лиса О. В., Мідик А.-В. В. Кіберфізичні системи та їх програмне забезпечення. Вимірювальна техніка та метрологія: міжвідомчий науково-технічний збірник. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2018. Том 79, №1. С. 34–38.
7. Голембо В., Бочкарьов О. Підходи до побудови концептуальних моделей кіберфізичних систем. Вісник Національного університету Львівська політехніка. Серія Комп’ютерні науки та інформаційні технології. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2017. №864. С. 168–178.
8. Волков В. П. та ін. Інформаційні системи моніторингу технічного стану автомобілів. Харків: ФЛП Панов А. М., 2018. 299 с.
9. Мельник А. О., Мельник В. А., Глухов В. С., Сало А. М. Кіберфізичні системи: багаторівнева організація та проектування. Львів: Магнолія 2006, 2024. 238 с.
10. Матейчик В. П. та ін. Особливості моніторингу стану транспортних засобів з використанням бортових діагностичних комплексів. Управління проектами, системний аналіз і логістика. 2014. №13. С. 126–138.
11. Павленко В. М., Кужель В. П., Хорін М. Є. Сутність автомобільної діагностики при впровадженні експертних систем. Вісник машинобудування. 2020. №2(12). С. 85–92.
12. Аулін В. В., Гриньків А. В., Лисенко С. В. та ін. Принципи побудови та функціонування кіберфізичної системи технічного сервісу автотранспортної та мобільної сільськогосподарської техніки. Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів. Харків: ХНТУСГ, 2020. №22. С. 162–174.
13. Сахно В. П., Біліченко В. В., Іванушко О. М. Визначення вагових коефіцієнтів для побудови математичної моделі коректування періодичності проведення технічного обслуговування і ремонту. Вісник машинобудування та транспорту. Вінниця: ВНТУ, 2017. №2(6). С. 141–149.
14. Сахно В. П., Іванушко О. М. Вплив умов експлуатації та системи технічного обслуговування і ремонту на технічний стан автотранспортних засобів. Вісник Національного транспортного університету. Серія Технічні науки. Київ: НТУ, 2017. №1(37). С. 363–372.
15. Сахно В. П., Іванушко О. М. Коректування періодичності технічного обслуговування автотранспортних засобів з метою попередження більшості відмов. Вісник Національного транспортного університету. Серія Технічні науки. Київ: НТУ, 2019. №1(43). С. 167–177.
16. Aulin Victor, Lyashuk Oleg, Lysenko Serhii, Tson Oleg, Hrynkiv Andrii, Rozhko Nataliia. Extension of the service term of the resource-determining elements of vehicle units based on the artificial neural network model of their defects. Procedia Structural Integrity. 2024. Vol. 59. Pp. 436–443.
17. Aulin Victor, Mytnyk Mykola, Hrynkiv Andrii, Holovatyi Artem, Lysenko Sergii, Plekan Uliana. Prediction of recognized defect combinations in the parts of automobile units, systems, and assemblies using artificial neural network method. Procedia Structural Integrity. 2024. Vol. 59. Pp. 444–451.
18. Marjani M. et al. Big IoT Data Analytics: Architecture, Opportunities, and Open Research Challenges. IEEE Access. 2017. Vol. 5. Pp. 5247–5261.
19. Shibaev D. S. et al. Data Control in the Diagnostics and Forecasting the State of Complex Technical Systems. Herald of Advanced Information Technology. 2019. Vol. 2. Iss. 3. Pp. 183–196.
20. Dubois D., Prade H. Possibility Theory: An Approach to Computerized Processing of Uncertainty. New York: Plenum Press, 1988. 280 p.
21. Gayathri T. A Survey on Vehicle Health Monitoring and Prediction System. International Journal of Computer Science Trends and Technology. 2017. Vol. 5. Iss. 3. Pp. 191–193.
22. Horvath I., Gerritsen B. H. M. Cyber-Physical Systems: Concepts, technologies and implementation principles. Proceedings of TMCE 2012. 2012. Pp. 19–36.
23. Jianjun S. et al. The analysis of traffic control Cyber-physical systems. Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2013. Vol. 96. Pp. 2487–2496.
24. Khaitan et al. Design Techniques and Applications of Cyber Physical Systems: A Survey. IEEE Systems Journal. 2014. Vol. 9, No. 2. Pp. 1–16.
25. Do P. et al. Multi-agent deep reinforcement learning-based maintenance optimization for multi-dependent component systems. Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 245. Article 123144.
26. Naryal E., Kasliwal P. Real time vehicle health monitoring and driver information display system based on CAN and Android. International Journal of Advance Foundation and Research in Computer. 2014. Vol. 1, No. 11. Pp. 76–84.
27. Gritsuk I. et al. The Complex Application of Monitoring and Express Diagnosing for Searching Failures on Common Rail System Units. SAE Technical Paper. 2018.
28. Shafi U. et al. Vehicle Remote Health Monitoring and Prognostic Maintenance System. Journal of Advanced Transportation. 2018. Vol. 2018. Pp. 1–10.
Copyright (c) 2025 Т. М. Надич, В. В. Аулін, А. В. Гриньків, В. В. Слонь v