Стаття

Отримано 12.08.2025

Доопрацьовано 01.12.2025

Прийнято 29.12.2025

Взято з Том 28, № 2, 2025

Сторінки 21 -40

Babicheva, O., Shavkun, V., & Yesaulov, S. (2025). Comprehensive analysis of the sensitivity and criticality of power equipment elements of urban electric transport to operational factors based on structural-functional ranking. The National Transport University Bulletin: A Scientific and Technical Journal, 28(2), 21-40. https://doi.org/10.32703/2617-9040-2025-46-2

Комплексний аналіз чутливості і критичності елементів силового обладнання міського електротранспорту до експлуатаційних факторів на основіструктурно-функціонального ранжування

Ольга Бабічева Вячеслав Шавкун Сергій Єсаулов

У статті проведено комплексний аналіз надійності силового обладнання міського електротранспорту  з  урахуванням  тягових  електродвигунів,  інверторів,  кабельно-клемних з’єднань та систем охолодження. На основі огляду сучасних досліджень виокремлено сильні сторони (розвиток безінвазивних методів діагностики, застосування алгоритмів машинного навчання, формування комбінованих стратегій технічного обслуговування) та слабкі сторони (обмеженість статистики саме для міського транспорту, чутливість алгоритмів до шумових факторів,  недостатня  інтеграція  з  управлінням  ризиками).  Запропоновано  концептуальну модель інтегрованого управління надійністю, що поєднує багатоканальний збір даних, методику FMEA-lite,  Парето-аналіз  та  формування ActionPlan. Результати  аналізу  показали,  що найбільші значення RPNмають зовнішні фактори (волога, перевантаження), а також критичні вузли –підшипники,  обмотки  та  кабельні  з’єднання.  Побудована  модель  у  середовищі Matlab/Simulinkпідтвердила  ефективність  вібраційної  діагностики  для  раннього  виявлення дефектів підшипників. Розроблений ActionPlanдозволив знизити середні значення RPNна 25–40 %, що підтверджує практичну цінність методики для транспортних депо. Особлива увага приділяється можливостям впровадження елементів PredictiveMaintenance, які забезпечують перехід  від  календарного  до  стан-орієнтованого  обслуговування.  Отримані  результати створюють підґрунтя для розробки довгострокових програм підвищення надійності та безпеки міського електротранспорту.

міський електротранспорт; силове обладнання; надійність; діагностика; FMEA-lite; Парето-аналіз; вібраційний моніторинг; Matlab/Simulink; ActionPlan; PredictiveMaintenance
  1. Zhang, L., Wu, Y., & Wang, X. (2023). Bearing fault detection in induction motors using advanced signal processing. Energies, 16(15), 4712. https://doi.org/10.3390/en16154712.
  2. Ruiz-Sarrio, J. E., Sanchez-Rodriguez, T., Ramirez-Fernandez, R., & Delgado-Prieto, M. (2024). Localized bearing fault analysis for different induction motors. PMC Open Access. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11548340/.
  3. Nishat Toma, R., & Kim, J.-M. (2020). Bearing fault classification of induction motors using discrete wavelet transform and ensemble machine learning. Applied Sciences, 10(15), 5251. https://doi.org/10.3390/app10155251.
  4. Muthukumaran, S., Suresh, A., & Prasad, R. (2021). Bearing fault detection in induction motors using line currents. Semantic Scholar. https://pdfs.semanticscholar.org/2838/fce42c5bf49e56adf581a9df6cdee5eb83ec.pdf.
  5. Ahmed, S., Khan, M., & Singh, R. (2022). Early detection of faults in induction motors – A review. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/364662893_Early_Detection_of_Faults_in_Induction_Motors-A_Review.
  6. Gan, W., Chen, J., Yang, G., Li, S., Luo, H., & Yang, J. (2024). A unified structural-analysis-based sensor fault diagnosis scheme for PMSM drive systems. Sensors, 24(5), 4712. https://doi.org/10.3390/s24054712.
  7. Khaneghah, M. Z., Farhadi, A., & Homaifar, A. (2023). Faults and diagnosis in electric vehicle drive systems: A review. Machines, 11(3), 312. https://doi.org/10.3390/machines11030312.
  8. Costa, M. A., Silva, R., Pereira, A., & Martins, J. (2024). Hybrid maintenance strategy for railway traction systems. Reliability Engineering & System Safety, 240, 109728. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109728.
  9. Ma, Z., Chen, Y., & Xu, Z. (2023). Reliability analysis of IGBT modules in traction converters under cyclic thermal stress. IEEE Transactions on Power Electronics, 38(7), 8123–8134. https://doi.org/10.1109/TPEL.2023.3245678.
  10. Singh, P., & Sharma, R. (2022). Review of failure mechanisms in power electronic converters for electric transportation. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 167, 112713. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112713.
  11. Шавкун, В. М. (2020). Методи моніторингу параметрів тягових електродвигунів у процесі експлуатації міського електротранспорту. Комунальне господарство міст, 97, 272–278. http://khadi.kharkov.ua.
  12. Shavkun, V. (2020). Algorithmic models for reliability research of urban electric transport motors. Engineering Bulletin, 101, 265–269. https://ela.kpi.ua.
  13. Sulym, A. I. (2021). Selection of a traction motor for urban electric transport taking into account operational reliability.  Transport Systems and Technologies, 2(3), 45–52. https://ena.lpnu.ua/items/6f29d224-0a2f-4a4a-9fc4-3fd5808f777f. [in Ukraine].
  14. Zhao, H., & Li, J. (2021). Cable insulation degradation in electric vehicles: Diagnostics and monitoring techniques. Electric Power Systems Research, 194, 107051. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2021.107051.
  15. Wikipedia.       (2024).    Failure    modes,    effects,     and         diagnostic              analysis          (FMEDA). https://en.wikipedia.org/wiki/Failure_modes%2C_effects%2C_and_diagnostic_analysis.
  16. Cheng, C., Wang, Q., Song, Y., Li, H., & Zhang, Y. (2024). Generalized autoencoder-based fault detection for traction systems         of            high-speed             trains.      IEEE       Transactions          on          Vehicular               Technology,            73(2). https://doi.org/10.1109/TVT.2024.10057420.
  17. Kumar, A., & Patel, M. (2024). Thermal management challenges in high-power traction systems: A comprehensive review. Applied Thermal Engineering, 236, 121678. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2024.121678.
  18. Valderrabano-Gonzalez, A., Martinez, J., & Romero, P. (2025). Failure mode and effects analysis and sensitivity analysis. Reliability Engineering & System Safety. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772671125001755.
  19. Niewczas, A., Bieńczak, K., & Chłopek, Z. (2025). Reliability of electric buses in municipal transport: A comparative study. Energies, 18(2), 622. https://doi.org/10.3390/en18020622.
  20. Martyushev, N. V., Egorov, S. A., & Smirnov, A. A. (2023). Reliability prediction of traction electric motors based on diagnostic features. World Electric Vehicle Journal, 14(6), 112. https://doi.org/10.3390/wevj14060112.
  21. European Committee for Electrotechnical Standardization (CENELEC). (2017). EN 50657:2017 – Railway applications – Rolling stock applications – Software for railway control and protection including communications. Brussels: CENELEC. https://standards.cencenelec.eu/dyn/www/f?p=205:110:0::::FSP_PROJECT,FSP_ORG_ID:57985,6118&cs=1A8A4C2C C46B25D0D6D0F24B9A4A2A9A3.

https://doi.org/10.32703/2617-9040-2025-46-2