<?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>2026-08-23T22:37:40Z</responseDate>
	<request identifier="oai:ojs2.iereview.ru:article/374" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://iereview.ru/index.php/IE/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:ojs2.iereview.ru:article/374</identifier>
				<datestamp>2026-08-11T21:15:25Z</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">374</article-id>
			<article-id pub-id-type="other" specific-use="edn">DDEKCW</article-id>
			<article-id pub-id-type="doi">10.25726/x3225-8755-3518-n</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">Совершенствование технологии технического обслуживания строительной техники с применением методов цифровой диагностики</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Improvement of the maintenance technology for construction machinery with the use of digital diagnostics methods</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>Лобанов</surname>
							<given-names>Артём Витальевич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Lobanov</surname>
							<given-names>Artem V.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>artemka.lob11@gmail.com</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Елькин</surname>
							<given-names>Леонид Игоревич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Elkin</surname>
							<given-names>Leonid I.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>adilbaevazanat131@gmail.com</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Сулайманов</surname>
							<given-names>Биймырза Алмазович</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Sulaimanov</surname>
							<given-names>Biymyrza A.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>beka.slmnv.20041@gmail.com</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Козырев</surname>
							<given-names>Георгий Алексеевич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Kozyrev</surname>
							<given-names>Georgiy A.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>kogeal20041@mail.ru</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Воробьёв</surname>
							<given-names>Дмитрий Дмитриевич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Vorobyev</surname>
							<given-names>Dmitriy D.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>vrbvdima5341@gmail.com</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>08</month>
				<year>2026</year>
			</pub-date>
			<volume seq="20">70</volume>
			<issue>8</issue>
				<issue-id>30</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>249</fpage>
				<lpage>262</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2026-05-05">
					<day>05</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/374"/>
			
			
			
			<abstract xml:lang="ru"><p>Регламентная система технического обслуживания землеройных машин задаёт периодичность операций через среднюю наработку узла до отказа, при рассеянии фактической наработки настолько широком, что один и тот же интервал оказывается запоздалым для части парка и преждевременным для большинства машин. Цифровые каналы контроля – виброизмерение, трибодиагностика рабочей жидкости, термография, телематическая регистрация режимов – снимают это расхождение частично, поскольку нормированные границы вибрационного состояния установлены для стационарного оборудования при постоянном режиме работы, а гидрофицированная строительная машина меняет частоту вращения и давление в контуре в пределах одного рабочего цикла длительностью 20-40 с. Цель работы состояла в количественной оценке того, каким решением достигается прирост эксплуатационной готовности парка: расширением набора измерительных каналов либо нормированием диагностического признака по режиму работы. На авторской модели парка из 42 гусеничных экскаваторов эксплуатационной массой 21-24 т выполнен расчёт наработки узлов по двухпараметрическому распределению Вейбулла с последующим имитационным моделированием методом Монте-Карло (20 000 реализаций) за 2021 год – первое полугодие 2026 года. Приведение среднеквадратичного значения виброскорости к номинальному режиму сокращает коэффициент вариации признака с 26,2 до 1,0%, а смещение порога срабатывания на границу зон B/C с подтверждением вторым физическим каналом даёт минимум удельных затрат 436 руб./мото-ч при доле выявления деградаций 86,1%. Прирост коэффициента технической готовности на 4,5 п. п. сопровождается сокращением удельных затрат лишь на 2,9%, откуда следует, что цифровая диагностика перестраивает структуру ремонтных воздействий в пользу плановых замен по состоянию, а результат складывается преимущественно на стороне доступности машины при почти неизменной себестоимости обслуживания.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Scheduled maintenance of earthmoving machinery sets the intervals between operations through the mean time to failure of a unit, while the scatter of the actual operating time is wide enough for one and the same interval to be belated for a part of the fleet and premature for most machines. Digital monitoring channels – vibration measurement, tribological analysis of the working fluid, thermography and telematic recording of duty modes – remove this discrepancy only in part, since the standardised boundaries of vibration condition are set for stationary equipment running in a steady mode, while a hydraulically driven construction machine passes the whole load range within a single working cycle of 20-40 s. The aim was a quantitative assessment of which decision produces the growth of fleet availability: an extension of the set of measuring channels or the normalisation of the diagnostic feature with respect to the duty mode. On the author's model of a fleet of 42 crawler excavators of 21-24 t operating mass the time to failure of the units was computed from the two-parameter Weibull distribution with subsequent Monte Carlo simulation (20 000 runs) for 2021 to the first half of 2026. Reduction of the root-mean-square vibration velocity to the rated mode lowers the coefficient of variation of the feature from 26,2 to 1,0%, and shifting the alarm threshold to the B/C zone boundary with confirmation by a second physical channel yields the minimum unit cost of 436 RUB per operating hour at a detection rate of 86,1%. A gain of 4,5 percentage points in the availability factor comes with a reduction of unit costs of only 2,9%, which shows that digital diagnostics rearranges the structure of repair actions in favour of condition-based replacements, the outcome accumulating mainly on the side of machine availability at an almost unchanged maintenance cost.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>condition-based maintenance</kwd><kwd>construction machinery</kwd><kwd>digital diagnostics</kwd><kwd>vibration monitoring</kwd><kwd>tribological analysis of working fluid</kwd><kwd>Weibull distribution</kwd><kwd>availability factor</kwd><kwd>diagnostic threshold</kwd><kwd>gamma-percentile life</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>техническое обслуживание по состоянию</kwd><kwd>строительная техника</kwd><kwd>цифровая диагностика</kwd><kwd>вибрационный контроль</kwd><kwd>трибодиагностика рабочей жидкости</kwd><kwd>распределение Вейбулла</kwd><kwd>коэффициент технической готовности</kwd><kwd>диагностический порог</kwd><kwd>гамма-процентная наработка</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_30_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>Гаряев А.Н., Железнов М.М., Кудрявцев А.А., Адамцевич Л.А. Применение искусственного интеллекта для мониторинга строительной техники в условиях комплексного освоения и развития территорий // Строительство и архитектура. 2025. Т. 13. № 3. Ст. C0004.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Гаряев А.Н., Железнов М.М. Интеллектуальная обработка данных мониторинга строительной техники в системе управления жизненным циклом объекта // Строительство и архитектура. 2026. Т. 14. № 1. Ст. C0031.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Звягин Л.С. Интеллектуальные информационно-измерительные системы на основе цифровых двойников для предиктивного обслуживания промышленного оборудования // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 4. С. 51-60.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Иванов Н.М., Криков А.М., Немцев А.Е., Федоров А.Г. Интегрированная электронная документация оснащенности пунктов технического обслуживания и технического диагностирования грузовых автомобилей агропромышленного комплекса // Наука в центральной России. 2021. № 4 (52). С. 96-106.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Ишмухаметова Д.Р., Нажмутдинов Р.А. Предиктивное обслуживание оборудования в машиностроении с применением методов искусственного интеллекта // Экономика и предпринимательство. 2025. № 8 (181). С. 1195-1203.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Ларин С.Н., Славянов А.С., Хрусталев Е.Ю. Организация ремонта и обслуживания сельскохозяйственной и строительной техники на отдаленных территориях // Экономика и предпринимательство. 2025. № 3 (176).</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Пастухов А.Г., Тимашов Е.П. Реализация технологии контроля узлов механических трансмиссий на основе цифровой термодиагностики // Вестник машиностроения. 2023. Т. 102. № 1. С. 24-29.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Ракитин В.А., Малахов Ю.В., Пашков Д.А. Сервисное обслуживание пневматических шин на самоходные машины для подземных горных работ // Горная промышленность. 2024. № 2. С. 65-69.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Alshboul O., Al Mamlook R.E., Shehadeh A., Munir T. Empirical exploration of predictive maintenance in concrete manufacturing: harnessing machine learning for enhanced equipment reliability in construction project management // Computers and Industrial Engineering. 2024. Vol. 190. Article 110046.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Alsmadi D., Ismail R., Shehadeh A., Alshboul O., Albtoush F. Integrated machine learning algorithms for predictive maintenance of construction equipment // International Journal of Construction Management. 2026. pp. 1-21.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Gericke B.L., Sushko A.E., Gericke P.B., Efremenkov A.B. Digital technologies used in technical diagnostics, assessment of technical condition, maintenance and repair of mining machines and equipment // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 2052. № 1. Article 012016.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Kolar D., Lisjak D., Curman M., Pajak M. Condition monitoring of rotary machinery using industrial IoT framework // Technical Journal. 2022. Vol. 16. № 3. pp. 343-352.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Kuftinova N.G., Ostroukh A.V., Maksimychev O.I., Vasil'ev Yu.E., Pletnev M.G. Predictive diagnostics and maintenance of industrial equipment // Russian Engineering Research. 2022. Vol. 42. № 2. pp. 158-161.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Kurasako A., Akita H., Hagiwara Y., Honda T. Applicability of online oil condition monitoring system to biodegradable hydraulic oil in construction machinery // Tribology Online. 2025. Vol. 20. № 4. pp. 197-205.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>Zhou H., Huang X., Wen G., Lei Z., Dong S., Zhang P., Chen X. Construction of health indicators for condition monitoring of rotating machinery: a review of the research // Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 203. Article 117297.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
		<ref-list xml:lang="en">
			<title>References</title>
			<ref id="RE1"><mixed-citation>Garyaev A.N., Zheleznov M.M., Kudryavtsev A.A., Adamtsevich L.A. Application of artificial intelligence for monitoring construction machinery under integrated development of territories // Construction and Architecture. 2025. Vol. 13. № 3. Article C0004.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE2"><mixed-citation>Garyaev A.N., Zheleznov M.M. Intelligent processing of construction machinery monitoring data in the facility life cycle management system // Construction and Architecture. 2026. Vol. 14. № 1. Article C0031.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE3"><mixed-citation>Zvyagin L.S. Intelligent information and measuring systems based on digital twins for predictive maintenance of industrial equipment // Computational Nanotechnology. 2025. Vol. 12. № 4. pp. 51-60.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE4"><mixed-citation>Ivanov N.M., Krikov A.M., Nemtsev A.E., Fedorov A.G. Integrated electronic documentation on the equipment of maintenance and technical diagnostics stations for agro-industrial trucks // Science in the Central Russia. 2021. № 4 (52). pp. 96-106.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE5"><mixed-citation>Ishmukhametova D.R., Nazhmutdinov R.A. Predictive maintenance of equipment in mechanical engineering using artificial intelligence methods // Journal of Economy and Entrepreneurship. 2025. № 8 (181). pp. 1195-1203.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE6"><mixed-citation>Larin S.N., Slavyanov A.S., Khrustalev E.Yu. Organisation of repair and maintenance of agricultural and construction machinery in remote areas // Journal of Economy and Entrepreneurship. 2025. № 3 (176).</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE7"><mixed-citation>Pastukhov A.G., Timashov E.P. Implementation of a condition monitoring technology for mechanical transmission units based on digital thermal diagnostics // Russian Engineering Research. 2023. Vol. 102. № 1. pp. 24-29.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE8"><mixed-citation>Rakitin V.A., Malakhov Yu.V., Pashkov D.A. Service maintenance of pneumatic tyres for self-propelled machines used in underground mining // Mining Industry Journal. 2024. № 2. pp. 65-69.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE9"><mixed-citation>Alshboul O., Al Mamlook R.E., Shehadeh A., Munir T. Empirical exploration of predictive maintenance in concrete manufacturing: harnessing machine learning for enhanced equipment reliability in construction project management // Computers and Industrial Engineering. 2024. Vol. 190. Article 110046.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE10"><mixed-citation>Alsmadi D., Ismail R., Shehadeh A., Alshboul O., Albtoush F. Integrated machine learning algorithms for predictive maintenance of construction equipment // International Journal of Construction Management. 2026. pp. 1-21.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE11"><mixed-citation>Gericke B.L., Sushko A.E., Gericke P.B., Efremenkov A.B. Digital technologies used in technical diagnostics, assessment of technical condition, maintenance and repair of mining machines and equipment // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 2052. № 1. Article 012016.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE12"><mixed-citation>Kolar D., Lisjak D., Curman M., Pajak M. Condition monitoring of rotary machinery using industrial IoT framework // Technical Journal. 2022. Vol. 16. № 3. pp. 343-352.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE13"><mixed-citation>Kuftinova N.G., Ostroukh A.V., Maksimychev O.I., Vasil'ev Yu.E., Pletnev M.G. Predictive diagnostics and maintenance of industrial equipment // Russian Engineering Research. 2022. Vol. 42. № 2. pp. 158-161.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE14"><mixed-citation>Kurasako A., Akita H., Hagiwara Y., Honda T. Applicability of online oil condition monitoring system to biodegradable hydraulic oil in construction machinery // Tribology Online. 2025. Vol. 20. № 4. pp. 197-205.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE15"><mixed-citation>Zhou H., Huang X., Wen G., Lei Z., Dong S., Zhang P., Chen X. Construction of health indicators for condition monitoring of rotating machinery: a review of the research // Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 203. Article 117297.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
