Научный обзор: технологии высоких скоростей в железнодорожном транспорте

В статье представлен комплексный анализ современных тенденций развития высокоскоростного железнодорожного транспорта (ВСМ) в Китае, основанный на материалах XII Всемирного конгресса по высокоскоростным железным дорогам (Пекин, 2025). Рассматриваются ключевые технологические достижения, включая создание инновационного подвижного состава серии CR450 с рекордной скоростью 450 км/ч, внедрение интеллектуальных систем управления (CTCS) и переход на связь нового поколения (5G-R). Особое внимание уделено цифровой трансформации отрасли: применению искусственного интеллекта для диагностики и прогнозирования, созданию цифровых двойников инфраструктуры, а также масштабной роботизации процессов обслуживания. Анализируется роль Китайской академии железнодорожных наук (CARS) как системообразующего элемента национальной инновационной экосистемы, обеспечивающей полный цикл разработки от фундаментальных исследований до промышленного внедрения. Подчеркивается значение государственной стратегии, сочетающей масштабные инвестиции в НИОКР, развитие испытательной базы и активную патентную защиту технологий. Статья будет полезна специалистам в области транспортного машиностроения, железнодорожной автоматики и цифровых технологий, а также представителям органов управления транспортной отраслью, интересующимся передовым международным опытом.

1. Zhou, M., Peng, Y., & An, L. (2022). Technical advances, innovation and challenges of developing high-speed rail in China. Proceedings of the Institution of Civil Engineers. https://doi.org/10.1680/jcien.21.00149

2. Feng, L., & Yu, X. (2018). A Study on the Integration Innovation Mode of China Railway High-Speed (CRH) Technology. Portland International Conference on Management of Engineering and Technology. https://doi.org/10.23919/PICMET.2018.8481875

3. Fang, X., Yang, Z., & Lin, F. (2013). Virtual Development Platform of High-Speed Train Traction Drive System in View of Top-Level Goals. Vehicle Power and Propulsion Conference. https://doi.org/10.1109/VPPC.2013.6671741

4. Hao, W. (2012). Development of the High Speed Comprehensive Inspection Train

5. Ji, P. (2023). Head shape design of Chinese 450 km/h high-speed trains based on pedigree feature parameterization. https://doi.org/10.21606/iasdr.2023.231

6. Oh, K. T., Yoo, M.-S., Jin, N., Ko, J., Seo, J., Joo, H., & Ko, M. (2022). A Review of Deep Learning Applications for Railway Safety. Applied Sciences. doi: 10.3390/app122010572

7. Liu, J., Liu, G., Wang, Y., & Zhang, W. (2024). Artificial-intelligent-powered safety and efficiency improvement for integrated railway systems. High-speed railway. doi: 10.1016/j.hspr.2024.06.006

8. Liu, J., Liu, G., Wang, Y., & Zhang, W. (2024). Artificial-intelligent-powered safety and efficiency improvement for controlling and scheduling in integrated railway systems. High-speed railway. doi: 10.1016/j.hspr.2024.06.002

9. Yan, Z., Tiantian, W., JingSong, Y., & Guoqin, Z. (2023). Development and engineering application of integrated safety monitoring system for China’s high-speed trains. Transportation safety and environment. doi: 10.1093/tse/tdad017

10. Yi, S., Kuang, J., & Liu, R. (2023). Research on Safety Risk Prediction Model of High-Speed Railway Based on Chaotic RBF Neural Network. Journal Article. doi: 10.1109/ishc61216.2023.00025

11. Zihui, Z., Tian, X., & Zhiwei, S. (2023). Deepening Research on the Comprehensive Application and Development of Railway Intelligent Detection and Monitoring System and Key Technologies. Journal Article. https://doi.org/10.1109/itoec57671.2023.10291609

12. Zheng, Song, Xu, Lei. (2020). A Fault Diagnosis Method of Bogie Axle Box Bearing Based on Spectrum Whitening Demodulation. Sensors (Basel, Switzerland). doi: 10.3390/s20247155

13. Sai, D. H. (2024). Revolutionizing Railways: An AI-Powered Approach for Enhanced Monitoring and Optimization. Journal Article. doi: 10.55041/isjem01382

14. Miao, Z., Zhang, Q., Lv, Y., Wenzhe, S., & Wang, H. (2018). An AI based High-speed Railway Automatic Train Operation System Analysis and Design. Proceedings Article. doi: 10.1109/ICIRT.2018.8641650

15. Li, X., Zhu, M., Zhang, B., Wang, X., Liu, Z. A., & Han, L. (2024). A review of artificial intelligence applications in high-speed railway systems. High-speed railway. doi: 10.1016/j.hspr.2024.01.002

16. Sai, D. H. (2024). Revolutionizing Railways: An AI-Powered Approach for Enhanced Monitoring and Optimization. Journal Article. doi: 10.55041/isjem01382

17. Zihui, Z., Tian, X., & Zhiwei, S. (2023). Deepening Research on the Comprehensive Application and Development of Railway Intelligent Detection and Monitoring System and Key Technologies. Journal Article. doi: 10.1109/itoec57671.2023.10291609

18. Hong, P. (2017). Intelligent trouble diagnosis method for high-speed rail. Patent.

19. Dubljanin, D., Marković, F., Dimić, G., Vučković, D., Petković, M., & Mosurović, L. (2024). Educational Application of Artificial Intelligence for Diagnosing the State of Railway Tracks. International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education.

20. Chien-Kuo Chiu. (2024). AI-Driven railway regulator inspection planning system: enhancing railway safety inspection prioritisation and incident management. HKIE Transactions. https://doi.org/10.33430/v31n4thie-2024-0012