Предметно-ориентированная информационная модель объектов железнодорожной автоматики на базе архитектуры OPC UA как способ снижения сложности конфигурации и повышения функциональной безопасности

В статье рассматривается проблема интеграции микропроцессорных систем железнодорожной автоматики и систем диспетчерского контроля (SCADA). Традиционные сетевые протоколы с плоской адресацией памяти порождают семантический разрыв между физическим оборудованием и абстракциями управления движением, что увеличивает алгоритмическую сложность конфигурации и снижает уровень функциональной безопасности. Целью исследования является разработка предметно-ориентированной информационной модели базовых объектов напольного оборудования (стрелочный перевод, путевая секция, светофор) на основе стандарта IEC  62541 (OPC UA). В работе предложен метод инкапсуляции логики технологических блокировок централизации непосредственно в сетевой стек протокола с использованием программных вызовов (методов) и динамического управления системным атрибутом разрешения выполнения. Теоретически обосновано, что применение механизмов наследования свойств и машинного самоописания объектов контроллером позволяет снизить алгоритмическую сложность настройки автоматизированных рабочих мест с линейно-мультипликативной размерности O(N×M) до O(N). Результаты исследования подтверждают повышение защищенности систем от логических атак и ошибок оператора. Предложенная иерархия типов данных может служить прототипом для создания унифицированной отраслевой спецификации взаимодействия систем железнодорожной автоматики.

1. BusboomA. Combining OPC UA with Semantic Web Technologies and AI – State-of-the-Art and Future Research Directions // Automatisierungstechnik. 2025. Vol. 73. No. 7. DOI: 10.1515/auto-2024-0158 EDN: YYBUFI

2. Muñoz R., Ripa T. L. BIM-based Digital Twin for the Management of a Railway Station // Journal of Civil Engineering and Management. 2025. Vol. 31. No. 7. P. 747-762. DOI: 10.3846/jcem.2025.24091 EDN: BAVIPU

3. Digitalization of railway transportation through AIpowered services: digital twin trains // European Transport Research Review. 2024. Vol. 16. Article 58. DOI: 10.1186/s12544-024-00679-5 EDN: TZAYXA

4. Revolutionizing Railway Systems: A Systematic Review of Digital Twin Technologies // High-speed Railway. 2025. Vol. 3. No. 3. P. 238-250. DOI: 10.1016/j.hspr.2025.05.005 EDN: WLXZFK

5. Gorelik A.V., Istomin A.V., Kuzmina E.V. Digital Twins and the Harrington Scale in Railway Automation and Telemechanics Reliability Management // Transportation and Information Technologies in Russia. 2025. Vol. 15. No. 3. (рус.: Результаты подхода к управлению надежностью через цифровые двойники). DOI: 10.12731/3033-5965-2025-15-3-379 EDN: TLAFNQ

6. Sintez AT LLC. Развитие интеллектуальных транспортных систем: цифровые двойники в железнодорожной отрасли // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2025. № 4. С. 33-46. DOI: 10.20295/2413-2527-2025-444-33-46 EDN: BJMGDY

7. Ефанов Д.В. Технологии цифрового моделирования в железнодорожной отрасли // Автоматика, связь, информатика. 2020. № 2. С. 34-38. DOI: 10.34649/AT.2020.2.2.007 EDN: XIGZML

8. Дмитриев В.В., Гаранин М.А. Сквозные цифровые технологии на железнодорожном транспорте // Автоматика, связь, информатика. 2025. № 8. DOI: 10.62994/AT.2025.8.8.001 EDN: EQJOCK

9. Ларин А.Н., Ларина И.В. Цифровизация автотранспортной и железнодорожной отраслей как ключевой элемент цифровой экономики // Известия Транссиба. 2021. № 4(48). EDN: VWRXTL