DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.11(42).313-327
Methods and Measures for Improving the Technical Service System of Trucks Based on a Cyber-Physical Approach and the Development of Scientific and Technical Documentation of its Operations
About the Authors
Taras Nadych, PhD student, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0008-5610-6767, e-mail: tnadych@gmail.com
Viktor Aulin, Professor, Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Operation and Repair of Machines, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2737-120X, e-mail: aulinvv@gmail.com
Andrii Hrynkiv, Senior Researcher, PhD (Candidate of Technical Sciences), Senior Lecturer of the Department of Machinery Operation and Repair, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4478-1940, е-mail: AVGrinkiv@gmail.com
Viktor Slon, Candidate of Technical Science, Association Professor of the Department of Construction, Architecture and Design, Kherson State Agrarian and Economic University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5535-0794 e-mail: viktor.ukrain2015@gmail.com
Abstract
The article is devoted to the information support system for carrying out technical maintenance operations, technical diagnostics and current repairs of trucks at technical service enterprises. The issue of integrating scientific and technical documentation for carrying out technological operations of technical service of trucks, according to the principles of the cyber-physical approach, a single information space, is considered.
New possibilities of the technical service system of trucks with the development of intelligent information technologies and the cyber-physical approach, when a single information space is formed, are clarified. The relationship of regulatory and documentary and information support with the tasks of technical service of trucks is given. It is determined that their share in the entire technological process of technical service is on average 40%, and the developed information base leads to a reduction in its duration by 20%.
A scheme for implementing a system for managing the technical condition of trucks is developed. The role of the operator in the efficiency and reliability of the provision of technical service operations and the growth of requirements in the case of including the technical service system in the unified information space of the cyber-physical system are shown. It is determined that the effectiveness of the information database depends on its structure, number and composition of automated workplaces. The information support system for technical maintenance and technical diagnostics, the methodology for creating an information system using the cyber-physical approach of the unified information space are clarified. The influence of such a space and artificial intelligence methods of decision-making on the quality of technical service services for trucks is shown. It is established that intranet and Internet technologies with the transition to network computer technologies provide operational accounting of information, which contributes to increasing the efficiency of technical maintenance and repair work at road transport enterprises and technical service enterprises with a significant reduction in labor costs. A version of the "AutoCatalog" program has been developed, which is a reference and information system and concerns trucks, their design and technological operations of technical service.
Keywords
truck, technical condition, technical service, cyber-physical approach, information space, scientific and technical documentation, database
Full Text:
PDF
References
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.
Citations
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 Taras Nadych, Viktor Aulin, Andrii Hrynkiv, Viktor Slon
Methods and Measures for Improving the Technical Service System of Trucks Based on a Cyber-Physical Approach and the Development of Scientific and Technical Documentation of its Operations
About the Authors
Taras Nadych, PhD student, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0008-5610-6767, e-mail: tnadych@gmail.com
Viktor Aulin, Professor, Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Operation and Repair of Machines, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2737-120X, e-mail: aulinvv@gmail.com
Andrii Hrynkiv, Senior Researcher, PhD (Candidate of Technical Sciences), Senior Lecturer of the Department of Machinery Operation and Repair, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4478-1940, е-mail: AVGrinkiv@gmail.com
Viktor Slon, Candidate of Technical Science, Association Professor of the Department of Construction, Architecture and Design, Kherson State Agrarian and Economic University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5535-0794 e-mail: viktor.ukrain2015@gmail.com
Abstract
Keywords
Full Text:
PDFReferences
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.
Citations
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.