<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://iereview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-23T22:50:08Z</responseDate>
	<request identifier="oai:ojs2.iereview.ru:article/347" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://iereview.ru/index.php/IE/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:ojs2.iereview.ru:article/347</identifier>
				<datestamp>2026-08-11T17:16:38Z</datestamp>
				<setSpec>IE:ARI</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="" dtd-version="1.4" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="ru">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">IE</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">IE</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="ppub">0039-2391</issn>			<publisher><publisher-name>ИП Подколзин М.М.</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">347</article-id>
			<article-id pub-id-type="other" specific-use="edn">BDKQYK</article-id>
			<article-id pub-id-type="doi">10.25726/h3448-2341-6447-y</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>APPLIED RESEARCH</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Повышение эффективности эксплуатации строительных и дорожных машин на основе интеллектуального мониторинга технического состояния рабочих систем</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Improving the operational efficiency of construction and road machines based on intelligent monitoring of the technical condition of working systems</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Сырысев</surname>
							<given-names>Тимур Павлович</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Syrysev</surname>
							<given-names>Timur P.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>syrysev.timur@mail.ru</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Вахрушев</surname>
							<given-names>Владислав Алексеевич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Vakhrushev</surname>
							<given-names>Vladislav A.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>vladvah04@mail.ru</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Ибрагимов</surname>
							<given-names>Ренат Арсенович</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Ibragimov</surname>
							<given-names>Renat A.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>Renat7211@mail.ru</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Комаревцев</surname>
							<given-names>Михаил Игоревич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Komarevcev</surname>
							<given-names>Mihail I.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>rerewa345678@gmail.com</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Цветков</surname>
							<given-names>Никита Романович</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Tsvetkov</surname>
							<given-names>Nikita R.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>nik.tsvetkoff.2023@mail.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26</institution></aff>
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">National Research Moscow State University of Civil Engineering, 26 Yaroslavskoye Shosse, Moscow, 129337, Russia</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2026</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub">
				<day>30</day>
				<month>07</month>
				<year>2026</year>
			</pub-date>
			<volume seq="22">70</volume>
			<issue>7</issue>
				<issue-id>29</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Строительные и дорожные машины</issue-title><issue-title xml:lang="en">Stroitel'nye i dorozhnye mashiny</issue-title><fpage>256</fpage>
				<lpage>269</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2026-05-07">
					<day>07</day>
					<month>05</month>
					<year>2026</year>
				</date>
			</history>
			<permissions>
				<copyright-statement xml:lang="ru">© 2026 СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. Все права защищены.</copyright-statement>
				<copyright-statement xml:lang="en">© 2026 STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. All rights reserved.</copyright-statement>
				<copyright-year>2026</copyright-year>
				<copyright-holder xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</copyright-holder>
				<copyright-holder xml:lang="en">STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</copyright-holder>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="ru">
					<license-p>Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние).</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="en">
					<license-p>The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE/article/view/347"/>
			
			
			
			<abstract xml:lang="ru"><p>Парк строительных и дорожных машин подрядных организаций обновляется медленнее, чем расходуется его ресурс, а система планово-предупредительного обслуживания сохраняет привязку к календарной наработке и слабо реагирует на фактическую скорость деградации рабочих систем. Расхождение между регламентной периодичностью и реальным изменением технического состояния порождает две встречные потери – внезапный отказ между регламентными воздействиями и разборку исправного агрегата по достижении формального срока. Цель работы состояла в количественной оценке того, какая доля резерва эксплуатационной эффективности вскрывается переходом от регламентного обслуживания к обслуживанию по фактическому состоянию с прогнозированием остаточного ресурса. Построена авторская расчётная модель парка из 46 машин с разделением на пять рабочих систем; для каждой заданы параметр потока отказов, доля отказов с распознаваемым предвестником, продолжительность неплановой остановки и период работы со сниженной производительностью до момента отказа. Расчёт выполнен для трёх стратегий обслуживания при пороговых значениях контролируемых параметров по ГОСТ Р ИСО 20816-3-2023 и ГОСТ 17216-2001, баланс рабочего времени сведён итерационно, прирост выработки разложен методом цепных подстановок. Коэффициент технической готовности повышается с 0,885 до 0,909, годовая выработка машины возрастает на 82,1 маш-ч (4,64%), неплановые простои сокращаются на 37,9% при росте плановых на 4,6 ч. Сокращение неплановых простоев дало 62,0% прироста, устранение работы машины в деградированном состоянии – 43,5% при отрицательном вкладе планового обслуживания (−5,5%). На гидропривод приходится 35,0% отказов и 65,7% потерь производительности от деградации, что смещает приоритет инструментального контроля к параметрам рабочей жидкости и объёмного КПД насосов. Зависимость эффекта от глубины упреждения прогноза немонотонна: за пределами 120 мото-ч рост доли ложных срабатываний обесценивает выигрыш в полноте обнаружения, и мониторинг перестаёт окупать вносимые им дополнительные остановки.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The fleet of construction and road machines operated by contracting organizations is renewed more slowly than its service life is consumed, while the preventive maintenance system remains tied to calendar operating time and responds weakly to the actual degradation rate of working systems. The gap between the prescribed maintenance interval and the real change of technical condition generates two opposite losses – a sudden failure between scheduled interventions and the disassembly of a serviceable unit once a formal deadline is reached. The purpose of the work was to quantify the share of the operational efficiency reserve that is released by the transition from prescribed-interval maintenance to condition-based maintenance with residual life prediction. An author's computational model of a fleet of 46 machines has been built with a breakdown into five working systems; for each of them the failure flow parameter, the share of failures with a recognizable precursor, the duration of an unscheduled stoppage and the period of reduced-output operation before failure are specified. The calculation was performed for three maintenance strategies with threshold values of the monitored parameters taken from GOST R ISO 20816-3-2023 and GOST 17216-2001, the working time balance was closed iteratively, and the output increment was decomposed by the chain substitution method. The technical availability factor rises from 0.885 to 0.909, the annual output of a machine grows by 82,1 machine hours (4,64%), and unscheduled downtime is reduced by 37,9% with a 4,6-hour increase in scheduled downtime. The reduction of unscheduled downtime accounts for 62,0% of the increment, the elimination of operation in a degraded state accounts for 43,5%, while the contribution of scheduled maintenance is negative (−5,5%). The hydraulic drive accounts for 35,0% of failures and 65,7% of the productivity losses caused by degradation, which shifts the priority of instrumental control towards the parameters of the working fluid and the volumetric efficiency of pumps. The dependence of the effect on the prediction lead time is non-monotonic: beyond 120 engine hours the growing share of false alarms devalues the gain in detection completeness, and monitoring ceases to pay back the additional stoppages it introduces.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>construction and road machines</kwd><kwd>intelligent monitoring</kwd><kwd>technical condition</kwd><kwd>working systems</kwd><kwd>hydraulic drive</kwd><kwd>condition-based maintenance</kwd><kwd>technical availability factor</kwd><kwd>residual life prediction</kwd><kwd>operational efficiency</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>строительные и дорожные машины</kwd><kwd>интеллектуальный мониторинг</kwd><kwd>техническое состояние</kwd><kwd>рабочие системы</kwd><kwd>гидропривод</kwd><kwd>обслуживание по фактическому состоянию</kwd><kwd>коэффициент технической готовности</kwd><kwd>прогнозирование остаточного ресурса</kwd><kwd>эксплуатационная эффективность</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="14"/></counts>
			<custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			<custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://iereview.ru/public/journals/1/cover_issue_29_ru_RU.png"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<back>
		<ref-list xml:lang="ru">
			<title>Список литературы</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Богачкин М.Н., Жаров А.Е., Коваленко И.Н., Романченко И.П., Харазия А.Р. Предиктивное обслуживание строительной техники на основе нейросетевого анализа данных с датчиков: снижение простоев и увеличение срока службы // Строительные и дорожные машины. 2025. № 4. С. 24-42.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Грушецкий С.М. Прогнозирование критического снижения эксплуатационной производительности дорожных машин // Грузовик. 2022. № 1. С. 21-31.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Грушецкий С.М., Евтюков С.А., Репин С.В., Соболев А.В. Особенности постановки научных задач при исследовании систем мониторинга дорожных машин в современных условиях // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2021. № 1 (64). С. 30-38.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Дворцов Д.Ю., Коншин В.М., Старостина Ж.А. Обзор классификации видов мониторинга дорожно-строительных машин // Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2025. № 5. С. 9-14.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Евтюков С.А., Грушецкий С.М., Дедков И.Г., Селицкий Д.В. Анализ доступных систем мониторинга коммунальных машин для содержания автомобильных дорог // Грузовик. 2024. № 2. С. 45-48.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Жмуров В.В., Кобзов А.Ю., Жук Е.А. Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении строительной техникой // Механики XXI веку. 2025. № 24. С. 85-89.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Зорин В.А., Баурова Н.И., Степанов П.В., Стыскин М.М., Трегубов П.Г. Система распознавания и мониторинга технического состояния наземных транспортно-технологических машин // Технология металлов. 2021. № 5. С. 44-49.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Ишин Н., Адашкевич В., Гоман А., Скороходов А. Мониторинг состояния 4.0 – интеллектуализация оценки ресурса машин // Наука и инновации. 2022. № 8 (234). С. 61-68.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Нгуен Ч.М. Повышение надежности гидравлических систем строительных машин с помощью дистанционной диагностики // Грузовик. 2024. № 2. С. 26-28.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Репин С.В., Зазыкин А.В., Масленников Н.А. Метод оценки уровня работоспособности строительных транспортно-технологических машин на основании анализа времени простоев в ремонтах // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2023. № 4 (143). С. 111-120.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Семенюк Т.А., Репин С.В., Виноградова Т.В. Применение новой методики планирования мероприятий технического обслуживания и ремонта строительных машин (на примере мобильного бетоносмесителя) // Русский инженер. 2023. № 4 (81). С. 46-48.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Соболева Е.Д., Рисунов А.Р., Рыжко А.П., Карпова О.И. Совершенствование методов повышения надежности машин и механизмов // Инновации и инвестиции. 2024. № 4. С. 409-411.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Тагиева Н.К., Старков А.В., Войнаш С.А., Загидуллин Р.Р., Соколова В.А., Ореховская А.А. Анализ применения искусственного интеллекта на протяжении всего жизненного цикла дорожно-строительной техники // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024. № 7. С. 516-523.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Трофименко Б.П., Маркелов А.В., Корытов А.С. Анализ причин низкой эксплуатационной надежности строительных и дорожных машин // Транспортное, горное и строительное машиностроение: наука и производство. 2024. № 28. С. 66-71.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>Щеткин А.А., Бевз А.С., Анцыферов С.С., Минаева О.А., Аневский С.И., Останина О.И. Система мониторинга и прогнозирования поведения оборудования на базе IIOT // Автоматизация в промышленности. 2024. № 3. С. 51-55.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
		<ref-list xml:lang="en">
			<title>References</title>
			<ref id="RE1"><mixed-citation>Bogachkin M.N., Zharov A.E., Kovalenko I.N., Romanchenko I.P., Kharazia A.R. Predictive maintenance of construction equipment based on neural network analysis of sensor data: reduction of downtime and extension of service life // Construction and Road Building Machinery. 2025. № 4. pp. 24-42.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE2"><mixed-citation>Grushetsky S.M. Forecasting the critical decline in the operational productivity of road machines // Truck. 2022. № 1. pp. 21-31.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE3"><mixed-citation>Grushetsky S.M., Evtyukov S.A., Repin S.V., Sobolev A.V. Features of setting scientific tasks in the study of road machinery monitoring systems under modern conditions // Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI) Bulletin. 2021. № 1 (64). pp. 30-38.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE4"><mixed-citation>Dvortsov D.Yu., Konshin V.M., Starostina Zh.A. Review of the classification of monitoring types for road construction machines // Repair. Reconditioning. Modernization. 2025. № 5. pp. 9-14.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE5"><mixed-citation>Evtyukov S.A., Grushetsky S.M., Dedkov I.G., Selitsky D.V. Analysis of available monitoring systems for municipal machines used in road maintenance // Truck. 2024. № 2. pp. 45-48.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE6"><mixed-citation>Zhmurov V.V., Kobzov A.Yu., Zhuk E.A. Artificial intelligence and machine learning in the management of construction equipment // Mechanics to the XXI Century. 2025. № 24. pp. 85-89.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE7"><mixed-citation>Zorin V.A., Baurova N.I., Stepanov P.V., Styskin M.M., Tregubov P.G. A system for recognition and monitoring of the technical condition of ground transport and technological machines // Metal Technology. 2021. № 5. pp. 44-49.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE8"><mixed-citation>Ishin N., Adashkevich V., Goman A., Skorokhodov A. Condition monitoring 4.0 – intellectualization of machine life assessment // Science and Innovation. 2022. № 8 (234). pp. 61-68.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE9"><mixed-citation>Nguyen Ch.M. Improving the reliability of hydraulic systems of construction machines by means of remote diagnostics // Truck. 2024. № 2. pp. 26-28.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE10"><mixed-citation>Repin S.V., Zazykin A.V., Maslennikov N.A. A method for assessing the serviceability level of construction transport and technological machines based on the analysis of repair downtime // Transactions of R.E. Alekseev NNSTU. 2023. № 4 (143). pp. 111-120.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE11"><mixed-citation>Semenyuk T.A., Repin S.V., Vinogradova T.V. Application of a new methodology for planning maintenance and repair of construction machines (using the example of a mobile concrete mixer) // Russian Engineer. 2023. № 4 (81). pp. 46-48.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE12"><mixed-citation>Soboleva E.D., Risunov A.R., Ryzhko A.P., Karpova O.I. Improvement of methods for enhancing the reliability of machines and mechanisms // Innovation and Investment. 2024. № 4. pp. 409-411.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE13"><mixed-citation>Tagieva N.K., Starkov A.V., Voinash S.A., Zagidullin R.R., Sokolova V.A., Orekhovskaya A.A. Analysis of the application of artificial intelligence throughout the entire life cycle of road construction equipment // Tula State University Bulletin. Technical Sciences. 2024. № 7. pp. 516-523.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE14"><mixed-citation>Trofimenko B.P., Markelov A.V., Korytov A.S. Analysis of the causes of low operational reliability of construction and road machines // Transport, Mining and Construction Engineering: Science and Production. 2024. № 28. pp. 66-71.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE15"><mixed-citation>Shchetkin A.A., Bevz A.S., Antsyferov S.S., Minaeva O.A., Anevsky S.I., Ostanina O.I. A system for monitoring and predicting equipment behaviour based on IIoT // Automation in Industry. 2024. № 3. pp. 51-55.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
