http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33878 Thu, 29 Oct 2026 11:57:20 GMT 2026-10-29T11:57:20Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33881 Title: Удосконалення технології діагностування вузлів локомотивів у середовищі Інтернету речей Authors: Кухарський, Володимир Володимирович Abstract: UA: Об’єкт дослідження – підшипникові вузли ТЕД тепловоза ЧМЕ3. Мета магістерської роботи – підвищення ефективності діагностування ТЕД тепловоза ЧМЕ3 із інтеграцією в середовищі Інтернету речей. У магістерській роботі досліджено принципи побудови кіберфізичних систем на залізничному транспорті та обґрунтовано дооснащення підшипникових вузлів локомотивів захищеними сенсорними модулями у середовищі Інтернету речей. Наголошено на проблемі перевантаження бездротових каналів зв'язку великими потоками неструктурованих даних і запропоновано трирівневу архітектуру моніторингу з локальною спектральною обробкою сигналів на рівні сприйняття. Розглянуто процеси деградації консистентного мастила через потрапляння вологи та обґрунтовано мультисенсорний підхід для раннього виявлення першопричин пошкодження підшипників. Представлено конструктивну реалізацію безперервного контролю стану мастила із застосуванням ємнісних датчиків відносної вологості та сенсорів температури. Описано алгоритм агрегації параметрів вібрації, температури, вологості та геопросторових координат у єдиний телеметричний пакет для хмарної аналітики депо, прогнозування ресурсу вузлів і створення цифрових двійників.; EN: Object of research – traction motor bearing assemblies of the ChME3 locomotive. The aim of the master's thesis is to improve the efficiency of diagnosing the ChME3 locomotive traction motor with integration into the IoT environment. The master's thesis investigates the principles of building СР systems in railway transport and substantiates the retrofitting of locomotive bearings with ruggedized sensor modules in the IoT environment. The problem of overloading wireless channels with large streams of unstructured data is emphasized, and a three-tier monitoring architecture with local spectral signal processing at the perception level is proposed. The physicochemical processes of grease degradation caused by moisture ingress are examined, and a multisensory approach for the early detection of the root causes of bearing damage is substantiated. A design implementation for lubricant CBM using humidity and temperature sensors with microcontroller temperature compensation is presented. An algorithm is described for aggregating vibration, temperature, humidity, and geospatial coordinate parameters into a unified telemetry packet for depot cloud analytics. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33881 2026-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33880 Title: Удосконалення вібродіагностування вузлів локомотивів для інформаційного забезпечення цифрових двійників Authors: Сінчура, Сергій Володимирович Abstract: UA:Об’єкт дослідження – підшипникові вузли локомотивів. Мета магістерської роботи – підвищення ефективності діагностування підшипників для інформаційного забезпечення цифрових двійників. У магістерській роботі досліджено причини експлуатаційних відмов обладнання локомотивів та обґрунтовано удосконалення технології вібродіагностування підшипникових вузлів для інформаційного забезпечення цифрових двійників. Розглянуто методологію спектрального аналізу вібрації та акустичної емісії і наведено математичні залежності для розрахунку кінематичних частот дефектів елементів підшипників кочення. За результатами стендових випробувань тягових електродвигунів електровоза ЧС7 побудовано спектри обвідної вібрації, які забезпечують раннє виявлення пошкоджень зовнішнього і внутрішнього кілець та тіл кочення. Запропоновано чотирирівневу кіберфізичну архітектуру та структуру прогностичного ядра цифрового двійника підшипникового вузла на базі вектора спектральних ознак обвідної вібросигналу. Описано послідовність гібридного моделювання тренду деградації підшипника для розрахунку його залишкового ресурсу, оптимізації графіків постановки локомотивів на ремонт та зниження експлуатаційних витрат депо.; EN: Object of research –bearing assemblies of locomotives. The aim of the master's thesis is to improve the efficiency of diagnosing the bearings with integration into the Digital Twins environment. The aim of the master's thesis is to improve the efficiency of diagnosing locomotive bearing assemblies for the information support of digital twins. The master's thesis investigates the causes of operational failures of locomotive equipment and substantiates the improvement of vibration diagnostics of bearing assemblies to support digital twins. The methodology of vibration spectral analysis and acoustic emission is examined, and mathematical expressions for calculating the kinematic defect frequencies of rolling bearings are presented. Based on bench tests of ChS7 locomotive traction motors, vibration envelope spectra are obtained for the early detection of outer ring, inner ring, and rolling element faults. A four-tier cyber- physical architecture and the predictive core structure of the bearing digital twin based on the vibration envelope spectral feature vector are proposed. An algorithm for hybrid modeling of bearing degradation trends is described to predict remaining useful life, optimize locomotive repair schedules, and reduce depot operating costs. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/33880 2026-01-01T00:00:00Z