Репозитарій
Ласкаво просимо до репозитарію Херсонської державної морської академії!
Репозитарій ХДМА – це електронний архів, що виконує функції накопичення, систематизації, зберігання та
забезпечення довготривалого відкритого доступу до праць професорсько-викладацького складу.
Фонди
Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.
Нові надходження
Artificial intelligence techniques for ship electrical system condition monitoring.
(Видавничий дім «Гельветика», 2026-04) Дощенко Г.Г.; Doshchenko H.; Samoilov O.O.
The objective of this article is to analyze and organize AI techniques for predictive analytics of a vessel’s technical state. The need comes from these types of technical equipment failures, representing over a quarter of all incidents at sea. The scientific novelty in this review is based on the lack of a comprehensive analysis of the best neural network architectures for predicting the failures of such critical nodes within the maritime industry, for example, including diesel generators and transformers. We consider how deep learning architectures evolved, with an increasing importance to consider how attention is being used to analyze complex time series, from simple Recurrent networks to state-of-the-art transformers. Specifically, we compare the Informer, PatchTST, and Autoformer models, emphasizing that the latter have a 38% enhancement in forecasting accuracy achieved by the addition of trend and seasonality decomposition blocks. The merits of neural network architectures (LSTMs) compared to classical statistical-based models (ARIMA) for modeling high-dimensional data in a precise maritime environment, such as maritime data, were highlighted. Finally, we introduce a new method of diesel engine fault detection based on SqueezeNet and IVY-RF algorithms. The Random Forest ensemble method has an accuracy for dissolved gas analysis (95.2%-100%) in transformer diagnostics.
We further describe the employment of multi-task multilayer task networks MTL-DNN for electrical network protection against arcing and a method of analyzing circuit breaker fault contact wear without disassembly. The results are verified using testing. In summary, as a result of the present limitations, the future of marine predictive analytics is to create hybrid systems that will utilize the dynamic aspect that the machine learning method provides and the subject-matter knowledge that the user of the expert system has, in order to enhance safety and competitiveness in shipping.
Метою цієї статті є аналіз та систематизація методів штучного інтелекту для прогнозної аналітики технічного стану судна. Потреба виникає через такі типи відмов технічного обладнання, які становлять понад чверть усіх інцидентів у морі. Наукова новизна цього огляду ґрунтується на відсутності комплексного аналізу найкращих архітектур нейронних мереж для прогнозування відмов таких критичних вузлів у морській галузі, наприклад, включаючи дизель-генератори та трансформатори. Ми розглядаємо, як розвивалися архітектури глибокого навчання, при цьому зростає важливість розгляду того, як увага використовується для аналізу складних часових рядів, від простих рекурентних мереж до сучасних трансформаторів. Зокрема, ми порівнюємо моделі Informer, PatchTST та Autoformer, підкреслюючи, що останні мають 38% підвищення точності прогнозування, досягнуте завдяки додаванню блоків декомпозиції трендів та сезонності. Були виділені переваги архітектур нейронних мереж (LSTM) порівняно з класичними статистичними моделями (ARIMA) для моделювання високовимірних даних у точному морському середовищі, такому як морські дані. Нарешті, ми представляємо новий метод виявлення несправностей дизельного двигуна на основі алгоритмів SqueezeNet та IVY-RF. Метод ансамблю Random Forest має точність аналізу розчиненого газу (95,2%-100%) у діагностиці трансформаторів. Далі ми описуємо використання багатозадачних багатошарових мереж завдань MTL-DNN для захисту електричних мереж від дугового утворення та метод аналізу зносу контактів несправності автоматичного вимикача без розбирання.
Результати перевіряються за допомогою тестування. Підсумовуючи, внаслідок існуючих обмежень, майбутнє морської прогнозної аналітики полягає у створенні гібридних систем, які використовуватимуть динамічний аспект, що забезпечує метод машинного навчання, та предметні знання, які має користувач експертної системи, для підвищення безпеки та конкурентоспроможності у судноплавстві.
Advanced digital strategies for enhancing maritime language education.
(MANS w Łomży, 2026-02-25) Юрженко А.Ю.; Yurzhenko A.Y.; Кононова О.Ю.; Kononova O.Y.
The modern maritime industry is experiencing an intensive phase of digital transformation, which is changing the nature of the professional activities of ship specialists and putting forward new requirements for their language training. E-Navigation technologies, the concept of smart ships and the development of remote operations are forming a new type of operational environment in which the interaction of the seafarer with digital systems is dominant.
Сучасна морська галузь переживає інтенсивну фазу цифрової трансформації, яка змінює характер професійної діяльності морських фахівців та висуває нові вимоги до їхньої мовної підготовки. Технології електронної навігації, концепція «розумних суден» та розвиток дистанційних операцій формують новий тип операційного середовища, в якому домінуючою є взаємодія моряка з цифровими системами.
Conditional optimization of vessel controls with wind additional propulsion system.
(ХДМА, 2026) Товстокорий О.М.; Tovstokoryi O.; Зінченко С.М.; Zinchenko S.M.
The maritime industry is facing significant challenges due to increasingly stringent legislative requirements for reducing emissions of harmful substances into the atmosphere and mitigating climate change. Among the wide range of technologies and fuel solutions considered in this context, one of the most promising is wind additional propulsion systems (WAPS), which can significantly reduce fuel consumption by ships and, as a result, reduce emissions of greenhouse gases and other harmful substances into the atmosphere. At present, wind propulsion systems such as WindWings, Wind Challenger, CWS are already in operation on ships including Pyxis Ocean, Berge Olympus, Shofu Maru, Windcoop and others. The WindWings system does not require auxiliary power for operation and has a built-in feathering function to manage sail performance in different weather conditions. The Wind Challenger system uses advanced patented technologies that allow the determination of wind direction and speed in real time, providing fully automatic control of extending, retracting, compressing and rotating sails. These and other wind turbines operate autonomously, independently of the vessel motion control system. The object of the research is the process of finding optimal controls for the combined structure of the vessel's actuators, which includes traditional actuators (propeller, rudder) and additional wind turbines. A method for controlling the movement of a vessel with additional wind turbines has been developed, which allows for further reduction in fuel consumption. This is achieved by finding optimal controls for the combined structure of the vessel's actuators by solving the problem of conditional optimization with equalities and inequalities in the on-board computer of the automatic control system. Equalities ensure the creation of the forces and moments necessary to maintain the given motion, and inequalities take into account the permissible ranges of control changes. The results obtained can be used in the development of mathematical support for autonomous vessel control systems or mathematical support for automatic control modules in automated systems.
Морська галузь стикається зі значними викликами через дедалі жорсткіші законодавчі вимоги щодо скорочення викидів шкідливих речовин в атмосферу та покращення клімату. Серед широкого спектра технологій та паливних рішень, що розглядаються в цьому контексті, одними з найперспективніших є додаткові вітрові рушійні системи (WAPS), які можуть суттєво зменшити споживання палива суднами та, як наслідок, зменшити викиди парникових газів та інших шкідливих речовин в атмосферу.
Відомі рішення дозволяють зменшити витрати палива за рахунок використання енергії вітру, які полягають у розрахунку оптимальних керувань лише для вітрорушіїв. Об’єктом дослідження є процеси пошуку оптимальних керувань для об’єднаної структури виконавчих пристроїв судна, яка включає традиційні керування (гвинт, стерно) та додаткові вітрорушії. Розроблено метод керування рухом судна з додатковими вітрорушіями, який дозволяє ще більше зменшити витрати палива. Це досягається шляхом знаходження оптимальних керувань для об’єднаної структури виконавчих пристроїв судна шляхом вирішення у бортовому обчислювачі автоматичної системи керування задачі умовної оптимізації з обмеженнями типу рівностей та нерівностей. Обмеження типу рівностей забезпечують створення необхідних для підтримування заданого руху сил і моментів, а обмеження типу нерівностей враховують допустимі діапазони зміни керувань. Отримані результати можуть бути використані при розробці математичного забезпечення систем керування автономними суднами, або математичного забезпечення модулів автоматичного керування в автоматизованих системах.
Підвищення надійності суднових енергетичних систем.
(Миколаїв: Вид. Торубара В.В., 2023) Дощенко Г.Г.; Doshchenko H.; Наговський Д.А.; Nahovskyi D.
Безперервне ускладнення суднових технічних засобів при незмінній надійності комплектуючих елементів, вузлів і виробів неминуче веде до зниження надійності суднових систем, пристроїв і суден в цілому. Покращення надійності суднових енергетичних систем присвячена суднам з простим дизайном і відносно простим устаткуванням, а саме для загальних суден, контейнеровозів, суховантажних суден тощо. Щоб підвищити надійність суднових енергетичних систем, спершу слід визначити, які відмови стаються у механізмах. Головний двигун, рульове управління, паливна система, електрична система, система охолодження, дизельний генератор та інші мають найбільший вплив на фатальні технічні відмови [1]. Оскільки ці перші п'ять систем відповідають за найбільшу частину відмов, то більш уваги слід спрямувати на ці системи. Ці системи є важливими для фактичної навігації судна, тому поліпшення їх надійності вимагає великих зусиль з урахуванням безпілотної навігації у майбутньому.
Continuous complications of ship technical means while maintaining the reliability of components, assemblies, and products inevitably lead to a decrease in the reliability of ship systems, devices, and vessels as a whole. Improving the reliability of ship power systems is dedicated to ships with a simple design and relatively simple equipment, specifically for general cargo ships, container ships, bulk carriers, and the like. To enhance the reliability of ship power systems, it is first necessary to identify the failures that occur in the mechanisms. The main engine, steering control, fuel system, electrical system, cooling system, diesel generator, and others have the greatest impact on critical technical failures [1]. Since these first five systems are responsible for the majority of failures, more attention should be directed towards these systems. These systems are crucial for the actual navigation of the vessel, so improving their reliability requires significant efforts, taking into account unmanned navigation in the future.
Методологія прогнозування стану електрообладнання за показниками параметричних відмов.
(Гельветика, 2026-04) Дощенко Г.Г.; Doshchenko H.; Наговський Д.А.; Nahovskyi D.
У статті пропонується методичний підхід до оцінки технічного стану суднового електрообладнання на основі аналізу динаміки параметричних відмов. Актуальність цієї роботи випливає з необхідності переходу від планового технічного обслуговування до стратегії технічного обслуговування за станом (CBM), яка дозволяє запобігати раптовим відмовам обладнання.
Розглядається процес поступового формування відмов у технічних системах. Описано модель для ймовірнісної оцінки вихідної аварійної події або стану, спричиненого цим явищем. У дослідженні уточнено поняття «небезпечного стану» та його синоніма (за певних умов) «граничного стану». Досліджено можливі причини досягнення граничного стану, що призводить до повного виведення обладнання з експлуатації. Зокрема, у дослідженні проаналізовано критичні параметри, що визначають граничний стан виробу.
Встановлено, що під час експлуатації суднового обладнання граничне значення критичного параметра може коливатися. Представлено модель поступового формування відмов, що враховує фактори, що негативно впливають на роботу обладнання. Автори зазначають, що ймовірність безпечної експлуатації зменшується зі зносом та старінням обладнання, що призводить до постійного зміщення граничного значення.
Дослідження базується на моделюванні процесів деградації ключових характеристик у суднових електричних системах. Автори визначили ключові діагностичні індикатори, що сигналізують про початок параметричних змін до функціонального збою або аварійного вимикання.
Результати цієї роботи підвищують точність прогнозування залишкового ресурсу електрообладнання та оптимізують графіки технічного обслуговування. Запропонована методологія може бути впроваджена в енергетичному секторі та в автоматизованих системах моніторингу промислових об'єктів.
The article proposes a methodical approach to assessing the technical condition of ship electrical equipment based on the analysis of the dynamics of parametric failures. The relevance of this work stems from the need to transition from scheduled maintenance to a condition-based maintenance strategy (CBM), which allows preventing sudden equipment failures. The process of gradual failure formation in technical systems is considered. A model for the probabilistic assessment of the initial emergency event or state caused by this phenomenon is described. The study clarifies the concept of a “dangerous state” and its synonym (under certain conditions) “limit state”. Possible reasons for reaching a limit state, which leads to the complete removal of the equipment from operation, are investigated. In particular, the study analyzes critical parameters that determine the limit state of the product. It is established that during the operation of ship equipment, the limit value of the critical parameter may fluctuate. A model of gradual failure formation is presented, which takes into account factors that negatively affect the operation of the equipment. The authors note that the probability of safe operation decreases with wear and aging of the equipment, which leads to a constant shift of the limit value. The study is based on modeling the degradation processes of key characteristics in ship electrical systems. The authors identified key diagnostic indicators that signal the beginning of parametric changes leading to functional failure or emergency shutdown. The results of this work increase the accuracy of predicting the residual resource of electrical equipment and optimize maintenance schedules. The proposed methodology can be implemented in the energy sector and in automated monitoring systems for industrial facilities.