Рекламодатель: АО «ММЗ» / ИНН 4909001369 / erid:2SDnjehJcpk
реклама 16+
АО «ММЗ» / ИНН 4909001369 / erid:2SDnjehJcpk
Рекламодатель: ООО "АВИАЦИОННЫЕ РЕШЕНИЯ" / ИНН: 9701286611 / erid:2SDnjf2TiLU
реклама 16+
ООО "АВИАЦИОННЫЕ РЕШЕНИЯ" / ИНН: 9701286611 / erid:2SDnjf2TiLU

Оптимизация скоростного режима седельного тягача на основе гибридной модели расхода топлива с автоматической калибровкой по данным CAN-шины

DOI: https://doi.org/10.30686/1609-9192-2026-5-178-185

Читать на русском языке А.С. Дубровский, С.С. Шадрин, Д.А. Макарова, Ю.М. Фурлетов
Московский политехнический университет, г. Москва, Российская Федерация
Горная Промышленность №5/ 2026 стр. 178-185

Резюме: В исследовании предложен метод оптимизации скоростного режима магистрального седельного тягача, объединяющий физическую модель расхода топлива и машинную поправку с автоматической калибровкой по данным бортовой CAN-шины. Физическая составляющая построена на уравнении тягового баланса, параметры которого – КПД трансмиссии, коэффициент сопротивления качению, удельный эффективный расход и приведённые механические потери – определяются без стендовых испытаний путём минимизации методом Пауэлла расхождения между расчётным и измеренным мгновенным расходом; корректность калибровки контролируется по накопленному счётчику расхода (протокол SAE J1939). Машинная поправка реализована алгоритмом LightGBM, аппроксимирующим остаток физической модели; впервые в число признаков включён сигнал текущей передачи, извлекаемый непосредственно из CAN-шины. Оптимальный скоростной профиль рассчитывается методом динамического программирования при ограничении на прирост времени в пути; пространство скоростей дискретизировано на 13 значений в диапазоне 60–80 км/ч. Метод верифицирован в натурном эксперименте с тягачом Mercedes-Benz Actros 1845 на трассе М-11 «Нева» (Москва – СанктПетербург, 672,5 км; около 14 млн записей CAN-шины, обработка одного рейса менее двух минут). Погрешность калибровки составила 3,6%, включение признака передачи снизило среднеквадратическую ошибку прогноза с 13,7 до 11,5 л/ 100 км (на 16%), а отклонение накопленного расхода – до 1,4%. Расчётная экономия топлива достигла 9,3% при увеличении времени движения менее чем на 0,6%. Численное моделирование на маршруте Москва – Казань (809,1 км) подтвердило масштабируемость подхода: экономия 10,4% при приросте времени 2,8% без повторной калибровки модели.

Ключевые слова: седельный тягач, расход топлива, CAN-шина, SAE J1939, тяговый баланс, динамическое программирование, LightGBM, гибридная модель, оптимизация скорости, экономичное вождение

Благодарности: Проект выполнен при финансовой поддержке Московского политехнического университета в рамках программы грантов им. В.Е. Фортова (IV очередь).

Для цитирования: Дубровский А.С., Шадрин С.С., Макарова Д.А., Фурлетов Ю.М. Оптимизация скоростного режима седельного тягача на основе гибридной модели расхода топлива с автоматической калибровкой по данным CAN-шины. Горная Промышленность. 2026;(5):178–185. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2026-5-178-185

Информация о статье

Поступила в редакцию: 06.06.2026

Поступила после рецензирования: 15.07.2026

Принята к публикации: 17.07.2026

Информация об авторах

Дубровский Артём Семёнович – преподаватель Пере-овой инженерной школы технологического лидерства FDR, Московский политехнический университет, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0009-0001-1685-7039; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Шадрин Сергей Сергеевич – доктор технических наук, профессор Передовой инженерной школы технологического лидерства FDR, Московский политехнический университет, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0002-2606-9984; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Макарова Дарья Алексеевна – кандидат технических наук, старший преподаватель Передовой инженерной школы технологического лидерства FDR, Московский политехниче- ский университет, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0002-0752-5075; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Фурлетов Юрий Михайлович – кандидат технических наук, доцент Передовой инженерной школы технологического лидерства FDR, Московский политехнический университет, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0002-5180-4899; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Список литературы

1. Vahidi A., Sciarretta A. Energy saving potentials of connected and automated vehicles. Transportation Research Part C: Emerging Technologies . 2018;95:822–843. https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.09.001

2. Гаевский В.В., Иванов А.М., Тарраф М., Дьяков Ф.К., Одинокова И.В., Шадрин С.С. Проблемы определения энергоэффективности наземных транспортных средств. Труды НАМИ . 2025;(4):36–45. Режим доступа: https://nami.elpub.ru/jour/article/view/420 (дата обращения: 13.07.2026).

3. Кудрин А.Б., Никифорова П.А., Садовский Д.А., Шадрин С.С. Адаптация измерения расхода топлива автомобиля Renault Fluence, учитывающая давление в шинах. Автомобиль. Дорога. Инфраструктура . 2021;(1):1. Режим доступа: https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/979 (дата обращения: 13.07.2026).

4. Гечекбаев Ш.Д., Дадилов А.С., Абакаров А.А., Игитов Ш.М. Оценка финансовых потерь, обусловленных отклонениями давления в шинах от нормативных значений. Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2026;(2):16. Режим доступа: https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1565 (дата обращения: 13.07.2026).

5. Hellström E., Åslund J., Nielsen L. Design of an efficient algorithm for fuel-optimal look-ahead control. Control Engineering Practice. 2010;18(11):1318–1327. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2009.12.008

6. Ломов Д.А., Илюшин Д.Н., Салыкин Е.А. Оценка точности измерения расхода топлива по информации из бортовой CAN-шины автомобиля. Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2024;(2):5. Режим доступа: https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1352 (дата обращения: 13.07.2026).

7. Wang L., Gonder J., Wood E., Ragatz A. The accuracy and correction of fuel consumption from controller area network broadcast. SAE Technical Paper 2017-01-7005. https://doi.org/10.4271/2017-01-7005

8. Pavlovic J., Fontaras G., Broekaert S., Ciuffo B., Ktistakis M.A., Grigoratos T. How accurately can we measure vehicle fuel consumption in real world operation? Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2021;90:102666. https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102666

9. Савенков Н.В., Золотарев О.О. Метод определения характеристик двигателей автомобильной гибридной силовой установки в процессе дорожных испытаний. Автомобиль. Дорога. Инфраструктура . 2024;(2):2. Режим доступа: https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1353 (дата обращения: 13.07.2026).

10. Дубровский А.С., Шадрин С.С., Келлер А.В., Макарова Д.А., Фурлетов Ю.М. Определение повышенного расхода топлива автотранспортной техники с использованием методов глубокого обучения при анализе данных телеметрии. Тракторы и сельхозмашины . 2026;93(1):81–88. https://doi.org/10.17816/0321-4443-692985

11. Ke G., Meng Q., Finley T., Wang T., Chen W., Ma W. et al. LightGBM: A highly efficient gradient boosting decision tree. In: Proceedings of the 31 st International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, December 2017, pp. 3149–3157. Available at: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/6449f44a102fde84866 9bdd9eb6b76fa-Paper.pdf (accessed: 13.07.2026).

12. Химченко А.В., Мищенко Н.И., Колесникова Т.Н. Оптимизация режимов работы механизма отключения цилиндров двигателя. Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2025;(1):4. Режим доступа: https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1461 (дата обращения: 13.07.2026).

13. Савенков Н.В., Золотарев О.О. Рациональный выбор режимных параметров автомобильной гибридной силовой установки. Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2023;(1):18. Режим доступа: https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1197 (дата обращения: 13.07.2026).

14. Левин Д.Ю. Оптимизация скорости движения поездов. Мир транспорта. 2021;19(6):73–90. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-6-10

15. Шадрин С.С. Автономное транспортное средство команды BaseTracK в финале технологического конкурса «Зимний город». Труды НАМИ . 2020;(3):46–59. Режим доступа: https://nami.elpub.ru/jour/article/view/154 (дата обращения: 13.07.2026).

16. Шадрин С.С., Макарова Д.А. Тенденции формирования требований к отчетности об эксплуатации автономных транспортных средств на дорогах общего пользования России. Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ) . 2023;(1):35–41.

17. Тыняный А.Г., Кристальный С.Р., Красавин П.А., Топорков М.А., Андреев А.Н. Актуальные вопросы совершенствования технического зрения при использовании на автомобилях. Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2026;(1):6. Режим доступа: https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1547 (дата обращения: 13.07.2026).

18. Аземша С.А. Интеллектуальная система мультимаршрутного планирования работы пассажирских транспортных средств. Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2026;(1):13. Режим доступа: https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1552 (дата обращения: 13.07.2026).

19. Щербин А.В. Повышение энергоэффективности и безопасности движения электромобилей путём использования мехатронных приводов в системах рулевого и тормозного управления. Труды НАМИ . 2026;(1):138–148. Режим доступа: https://nami.elpub.ru/jour/article/view/448 (дата обращения: 13.07.2026).