Анализ времени простоя по форсункам при применении вероятностно-логического метода поиска неисправностей для автомобилей КАМАЗ

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

1

http://naukovedenie.ru 29TVN114

УДК
629.113.003

Лянденбурский Владимир Владимирович

ФГБОУ Пензенский государственный университет архитектуры и строительства

Россия, Пенза1

Доцент, кандидат технических наук

E-Mail: lvv789@yandex.ru

Кулаков Евгений Олегович

ФГБОУ Пензенский государственный университет архитектуры и строительства

Россия, Пенза

студент

E-Mail: lvv789@yandex.ru

Моряков Эльдар Касимович

ФГБОУ Пензенский государственный университет архитектуры и строительства

Россия, Пенза

студент

E-Mail: dekauto@pguas.ru

Анализ времени простоя по форсункам при применении 
вероятностно-логического метода поиска неисправностей 

для автомобилей КАМАЗ

Аннотация: Применение вероятностно-логического метода поиска неисправностей на 

автотранспортных предприятиях, позволяет оптимизировать транспортный процесс и снизить 
время простоя автомобилей, в частности величины простоя по форсункам от отказа элемента 
на один автомобиль, парк автомобилей, и на один день эксплуатации автомобилей КАМАЗ. В 
процессе сбора статистических материалов потребовалось анализировать топливную систему 
в целом и учитывать конструкционные различия между ними. При этом объект исследований 
(форсунка) рассматривалась как система, состоящая из корпуса и ее устройств, 
представляющих прецизионные пары и исполнительные устройства.

Методика исследований предполагала регистрацию моделей автомобилей, моделей 

(типов) двигателей, года выпуска автомобилей, пробега сначала эксплуатации, характеристик 
проявления отказов при эксплуатации, определение возможных причин появления отказов, а 
также дополнительных данных, позволяющих дать углубленную характеристику выявленному 
отказу элементов дизельной топливной системы.

В процессе проведения экспериментальных исследований была выявлена особенность в 

отказах элементов дизельной топливной системы при эксплуатации автомобилей в условиях 
России.

Введенная система вероятностно-логической модели с встроенным диагностированием 

на предприятии существенно улучшает показатели по сокращению времени простоя по 
сравнению 
с 
действующей 
на 
предприятии 
планово-предупредительной 
системой 

обслуживания автомобилей.

Ключевые слова: Анализ; время простоя; неисправность; вероятностно-логический 

метод; автомобиль.

Идентификационный номер статьи в журнале 29TVN114

1 440028, г. Пенза, ул. г. Титова, д. 28

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

2

http://naukovedenie.ru 29TVN114

Vladimir Ljandenbursky

Federal State Budgetary Educational Establishment «Penza State University of Architecture and 

Construction»
Russia, Penza

E-Mail: lvv789@yandex.ru

Evgeny Kulakov

Federal State Budgetary Educational Establishment «Penza State University of Architecture and 

Construction»
Russia, Penza

E-amil: dekauto@pguas.ru

Eldar Morjakov

Federal State Budgetary Educational Establishment «Penza State University of Architecture and 

Construction»
Russia, Penza

E-Mail: dekauto@pguas.ru

Analysis of downtime fuel injection pump when the application 

of probabilistic and logical method troubleshooting for 

KAMAZ trucks

Abstract: Application of probabilistic and logical method of troubleshooting for transport 

companies, to optimize the transportation process and reduce downtime of vehicles, in particular value 
for idle nozzles from failure element for one car, a car park, and one day operation of KAMAZ 
vehicles. The process of collecting statistical data needed to analyze the fuel system as a whole and 
take into account the structural differences between them. The object of research (nozzle) was 
considered as a system consisting of a body and its units, representing a pair of precision and actuators.

Research Methods assumed registration car models, models (types) engines, year cars run first 

operation, characteristics manifestations of failures in the operation, the identification of possible 
causes of failure, as well as additional data to give an in-depth characterization of failure detection 
elements of diesel fuel injection system.

In the course of experimental studies have found a fault in the feature elements of diesel fuel 

injection system for operation of vehicles in the Russian context.

The introduced system of probabilistic- logic models with built-in diagnosis of the company 

significantly improves performance by reducing downtime compared to enterprise system of 
preventive maintenance of vehicles.

Keywords: Analysis; downtime; malfunction; Probabilistic-logical method car.

Identification number of article 29TVN114

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

3

http://naukovedenie.ru 29TVN114

За последние десятилетия эффективность работы автомобилей, выпускаемых 

промышленностью 
существенно 
возросли. 
Несмотря 
на 
это, 
опыт 
эксплуатации 

автомобильного парка показывает, что значительная доля автомобилей эксплуатируется с 
неисправностями, которые ведут к снижению показателей их работы.

В процессе проведения экспериментальных исследований по сбору статистического 

материала по отказам элементов автомобилей КАМАЗ, кроме отказов по двигателю, 
рассматривались отказы по трансмиссии, ходовой части, тормозной системе, рулевому 
управлению и электрооборудованию. В качестве выбранного объекта исследований 
рассматривается топливная система и дизельный двигатель автомобиля, устанавливаемый на 
грузовых автомобилях КАМАЗ.

Собранные статистические материалы позволили выявить, что значительная часть отказов, по 

своим проявлениям диагностическим показателям указывает на отказы и неисправности в системе 
высокого давления подачи топлива. Вместе с тем более детальная обработка материалов и проведенные 
работы по диагностированию и выявлению причин неисправностей позволила сделать заключение, что 
27% отказов действительно относятся к отказам по двигателю, а 61,5% из них - отказы и неисправности 
в системе высокого давления подачи топлива.

Учитывая, что количество отказов возрастает с увеличением пробега автомобиля с 

начала эксплуатации, был проведен специальный анализ имеющихся статистических данных, 
который позволил установить зависимость нарастания отказов от года эксплуатации 
автомобиля и пробега. Исходные данные были получены в результате обработки 
статистической информации, собранной в г. Пензе и Рязани.

В начальный период при проведении экспериментальных исследований в качестве 

объекта принята дизельная топливная аппаратура грузовых автомобилей российского 
производства КАМАЗ.

Анализ парка дизелей в нашей стране, показывает, что подавляющее большинство 

оборудованы форсунками закрытого типа с запорной иглой распылителя.

По этим причинам в процессе сбора статистических материалов потребовалось 

анализировать топливную систему в целом и учитывать конструкционные различия между 
ними. При этом объект исследований (форсунка) рассматривалась как система, состоящая из 
корпуса и ее устройств, представляющих иглу, корпус и исполнительные устройства.

С целью получения наибольшего объема информации об исследуемых объектах 

дизельной топливной системы грузовых автомобилей методикой исследований предполагалось 
провести изучение всех обращений на АТП по грузовым автомобилям Российского 
производства при отказах элементов дизельной топливной системы.

Методика исследований предполагала регистрацию моделей автомобилей, моделей 

(типов) двигателей, года выпуска автомобилей, пробега сначала эксплуатации, характеристик 
проявления отказов при эксплуатации, определение возможных причин появления отказов, а 
также дополнительных данных, позволяющих дать углубленную характеристику выявленному 
отказу элементов дизельной топливной системы.

Эксперимент
проводился
по
разработанной
программе
исследований,
которая 

представляла собой план пассивного эксперимента.

Для построения зависимостей необходимо провести анализ случайной величины.

На основе указанных формул можно определить среднюю наработку на отказ, а так же 

среднеквадратичное отклонение и коэффициент вариации.

Средняя наработка на отказ:

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

4

http://naukovedenie.ru 29TVN114

;
(1)

Среднеквадратичное отклонение:

;
(2)

Коэффициент вариации:

(3)

По предложенным элементам топливной системы сформируем графики простоя по 

форсунке от отказа элемента на один автомобиль.

В первую очередь нас интересует - насколько перспективна вероятностно-логическая 

модель со встроенным датчиком для диагностирования в сравнении с существующей на 
предприятии системой обслуживания.

Так же необходимо проанализировать простой автомобиля от используемого способа 

диагностирования, для этого опираясь на экспериментальные данные (таблица 1) формируем 
график (рисунок 1) величины простоя по форсунке от отказа элемента на один автомобиль
используя показатель времени.

Таблица 1

Величины простоя по форсунке от отказа элемента на один автомобиль (t1a_f - для 

вероятностно-логической стратегии, t2a_f – для планово-предупредительной стратегии), 

на парк автомобилей (t1p_f - для вероятностно-логической стратегии, t2p_f – для 
планово-предупредительной стратегии), на один день (t1d_f - для вероятностно
логической стратегии, t2d_f – для планово-предупредительной стратегии)

Величины простоя по форсунке от отказа элемента на один автомобиль (t1a_f - для 

вероятностно-логической стратегии, t2a_f – для планово-предупредительной стратегии), 

на парк автомобилей (t1p_f - для вероятностно-логической стратегии, t2p_f – для 
планово-предупредительной стратегии), на один день (t1d_f - для вероятностно
логической стратегии, t2d_f – для планово-предупредительной стратегии)

№
п/п
t1a_f
t2a_f
t1p_f
t2p_f
t1d_f
t2d_f

1
0,21
0,22
13,53
17,02
0,17
0,21

2
0,36
0,41
23,14
29,49
0,29
0,38

3
0,65
0,78
40,92
52,88
0,50
0,68

4
1,03
1,29
64,25
83,94
0,78
1,10

5
1,08
1,36
67,36
88,1
0,81
1,15

6
1,15
1,47
72,07
94,42
0,87
1,24

7
1,16
1,48
72,59
95,11
0,88
1,25

8
1,21
1,55
75,56
99,1
0,91
1,30

9
1,33
1,72
83,03
109,1
1,00
1,44

1
2
1
...

n

i

n
i

x
x
x
x
x
n
n





 

2

1

(
)

1

n

i

i

x
x

n










x

 

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

5

http://naukovedenie.ru 29TVN114

№
п/п
t1a_f
t2a_f
t1p_f
t2p_f
t1d_f
t2d_f

10
1,35
1,73
83,69
110
1,01
1,45

11
1,43
1,85
88,66
116,7
1,06
1,54

12
1,45
1,88
89,88
118,4
1,08
1,56

13
1,45
1,88
90
118,5
1,08
1,56

14
1,47
1,92
91,49
120,5
1,10
1,59

15
1,54
2,01
95,58
126,1
1,15
1,66

16
1,57
2,05
97,34
128,4
1,17
1,70

17
1,63
2,14
101
133,4
1,21
1,76

18
1,80
2,39
111,3
147,4
1,33
1,95

19
1,83
2,42
112,8
149,4
1,35
1,98

20
1,83
2,43
113,2
150
1,35
1,99

21
1,86
2,47
115
152,3
1,37
2,02

22
1,87
2,48
115,4
152,9
1,38
2,03

23
1,90
2,53
117,4
155,6
1,40
2,06

24
1,99
2,66
122,4
162,5
1,46
2,16

25
2,00
2,68
123,6
164,1
1,47
2,18

26
2,04
2,73
125,4
166,5
1,49
2,21

27
2,04
2,74
125,9
167,1
1,50
2,22

28
2,11
2,83
129,8
172,5
1,54
2,29

29
2,13
2,86
130,9
173,9
1,56
2,31

30
2,19
2,95
134,5
178,8
1,60
2,38

31
2,20
2,96
135,1
179,7
1,61
2,39

32
2,21
2,99
136,2
181,2
1,62
2,41

33
2,28
3,09
140,4
186,8
1,67
2,49

34
2,42
3,30
148,5
197,9
1,76
2,64

35
2,49
3,41
152,9
203,9
1,81
2,72

36
2,63
3,61
161,2
215,3
1,91
2,88

37
2,72
3,75
166,6
222,7
1,97
2,98

38
2,75
3,80
168,5
225,3
1,99
3,01

39
3,02
4,21
184,5
247,3
2,18
3,31

40
3,10
4,33
189,3
253,9
2,23
3,40

41
3,13
4,36
190,7
255,7
2,25
3,43

42
3,14
4,38
191,4
256,7
2,25
3,44

43
3,21
4,49
195,5
262,3
2,30
3,52

44
3,23
4,52
196,7
263,9
2,32
3,54

45
3,23
4,52
196,7
264
2,32
3,54

46
3,25
4,56
198,4
266,4
2,34
3,58

47
3,38
4,75
205,6
276,2
2,42
3,71

48
3,55
5,01
215,9
290,5
2,54
3,91

49
3,84
5,46
232,8
313,8
2,73
4,23

50
4,75
6,90
287
388,7
3,35
5,26

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

6

http://naukovedenie.ru 29TVN114

№
п/п
t1a_f
t2a_f
t1p_f
t2p_f
t1d_f
t2d_f

51
4,76
6,91
287,3
389,2
3,35
5,27

Среднее
(Mean)
2,17
2,96
133,50
177,95
1,58
2,37

Средне
квадратическое

отклонение

StdDv

0,98
1,45
59,22
80,67
0,68
1,09

Коэффициент

Вариации

v

0,451
0,49
0,44
0,453
0,43
0,46

По парку автомобилей, для которых проводился эксперимент, суммарное время простоя 

составило следующие зависимости (рисунок 2, 3).

f(t),%

t, час.

1 – для вероятностно-логической модели определения технического состояния 

дизелей; 2 – для планово-предупредительной системы

Рис. 1 – Распределение времени простоя по форсунке от отказа элемента на один 

автомобиль

Var2 = 51*1*weibull(x; 2,45; 2,3392; 0)

Var3 = 51*1*weibull(x; 3,3409; 2,1357; 0)

t1
t2

-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8

0%

4%

8%

12%

16%

20%

24%

27%

31%

35%

39%

43%

47%

Percent of obs

 Var2:   N = 51, Mean = 2,1754902, StdDv = 0,986124361, Max = 4,76, Min = 0,21;
     D = 0,22958344, p < 0,0100, Lilliefors-p < n.s.
 Var3:   N = 51, Mean = 2,96509804, StdDv = 1,45954016, Max = 6,91, Min = 0,22;
     D = 0,228887897, p < 0,0100, Lilliefors-p < n.s.

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

7

http://naukovedenie.ru 29TVN114

f(t),%

t, час.

1 – для вероятностно-логической методики определения технического состояния дизелей; 2 –

для планово-предупредительной системы

Рис. 2. – Распределение времени простоя по по форсунке до отказа элемента на весь парк 

испытуемых

Var4 = 51*50*weibull(x; 150,4965; 2,4028; 0)
Var5 = 51*50*weibull(x; 200,3957; 2,3387; 0)

t1
t2

-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450

0%

4%

8%

12%

16%

20%

24%

27%

31%

35%

39%

Percent of obs

 Var4:   N = 51, Mean = 133,71549, StdDv = 59,1268698, Max = 287,3, Min = 13,53;
     D = 0,234581293, p < 0,0100, Lilliefors-p < n.s.
 Var5:   N = 51, Mean = 177,952157, StdDv = 80,6702052, Max = 389,2, Min = 17,02;
     D = 0,228060591, p < 0,0500, Lilliefors-p < n.s.

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

8

http://naukovedenie.ru 29TVN114

f(t),%

t, час.

1 – для планово-предупредительной системы; 2 – для вероятностно-логической 

методики определения технического состояния дизелей

Рис. 3. – Распределение времени простоя по форсунке до отказа элемента на один день 

эксплуатации по парку испытуемых

На данный момент предприятие использует планово-предупредительную стратегию 

обслуживания по данным предложенным заводом-изготовителем. Нормативы корректируются 
согласно «Положения о техническом обслуживании и ремонте подвижного состава 
автомобильного транспорта».

Анализ приведенных данных в таблице 1 и на рисунках 1,2,3 приводит к выводу, что 

введенная система вероятностно-логической модели с встроенным диагностированием на 
предприятии существенно улучшает показатели по сокращению времени простоя по форсунке 
дизелей автомобилей КАМАЗ на 16-26 % по сравнению с действующей на предприятии 
планово-предупредительной системой обслуживания автомобилей.

Var6 = 51*0,5*weibull(x; 1,7823; 2,4569; 0)
Var7 = 51*0,5*weibull(x; 2,6726; 2,2865; 0)

t1
t2

-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0

0%

4%

8%

12%

16%

20%

24%

27%

31%

35%

39%

Percent of obs

 Var6:   N = 51, Mean = 1,58411765, StdDv = 0,686816355, Max = 3,35, Min = 0,17;
     D = 0,237839454, p < 0,0100, Lilliefors-p < n.s.
 Var7:   N = 51, Mean = 2,3727451, StdDv = 1,09754468, Max = 5,27, Min = 0,21;
     D = 0,224459171, p < 0,0500, Lilliefors-p < n.s.

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

9

http://naukovedenie.ru 29TVN114

ЛИТЕРАТУРА

1.
Лянденбурский В.В. Вероятностно-логический метод поиска неисправностей 
автомобилей / Лянденбурский В.В., Тарасов А.И., Федосков А.В., Кривобок С.А. 
// Мир транспорта и технологических машин. –2011. – № 4. – С. 3-9.

2.
Лянденбурский В.В. Эффективность применения систем диагностирования и 
саморегулирования при эксплуатации автомобилей / Лянденбурский В.В., 
Тарасов А.И., Федосков А.В. // Мир транспорта и технологических машин. – 2011. 
– № 1. – С. 51-56.

3.
Лянденбурский В.В., Эффективность применения систем диагностирования и 
саморегулирования при эксплуатации автомобилей. / В.В. Лянденбурский, А.И. 
Тарасов, А.В. Федосков // Мир транспорта и технологических машин. 2011. № 1. 
– С. 51-56.

4.
Лянденбурский В.В. Анализ неисправностей топливных систем дизельных 
автомобилей. / Кривобок С.А., Лянденбурский В.В., Тарасов А.А., Федосков А.В. 
// Мир транспорта и технологических машин. 2011. № 3. – С. 3-11.

5.
Лянденбурский В.В. Вероятностно-логический метод поиска неисправностей 
автомобилей. / В.В. Лянденбурский, А.И. Тарасов, А.В. Федосков, С.А. Кривобок 
// Мир транспорта и технологических машин. 2011. № 4. – С. 3-9.

6.
Лянденбурский В.В. Встроенная система диагностирования автомобилей с 
дизельным двигателем / В.В. Лянденбурский, Ю.В. Родионов, С.А. Кривобок // 
Автотранспортное предприятие. 2012. № 11. – С. 45-48.

7.
Лянденбурский В.В. Совершенствование процесса диагностирования топливной 
системы дизельного двигателя / В.В. Лянденбурский, А.С. Иванов, Е.В. 
Кравченко // Мир транспорта и технологических машин. 2012. № 3. – С. 57-61.

8.
Лянденбурский В.В. Виртуальное диагностирование топливной системы 
дизельного двигателя / В.В. Лянденбурский, А.С. Иванов, Ю.В. Родионов, Е.В. 
Кравченко // Мир транспорта и технологических машин. 2012. № 4 (39). – С. 3-8.

9.
Лянденбурский В.В. морфологический анализ методов поиска неисправностей 
транспортных средств / В.В. Лянденбурский, Ю.В. Родионов, С.А. Кривобок, 
П.А. Мнекин // Интернет-журнал Науковедение. 2012. № 4 (13). – С. 84.

10.
Лянденбурский В.В. Программа поиска неисправностей дизельных двигателей. / 
В.В. Лянденбурский, А.И. Тарасов, С.А. Кривобок // Контроль. Диагностика. 
2012. № 8. – С. 28-33.

11.
Лянденбурский В.В. Вероятностный подход к определению вероятностнологического коэффициента поиска неисправностей автомобилей
/ В.В. 

Лянденбурский, Ю.В. Родионов, А.И. Тарасов, И.Е. Долганов // Вестник 
Таджикского технического университета. 2013. № 1 (21). – С. 57-60.

12.
Лянденбурский В.В. Анализ удельных затрат и эффективности применения 
вероятностно-логического метода поиска неисправностей для автомобилей 
КАМАЗ / В.В. Лянденбурский,
Л.А. Долганов // Мир транспорта и 

технологических машин, №3,. Орел., 2013, С. 29-36.

13.
Лянденбурский В.В. Коэффициент издержек вероятностно-логического метода 
поиска неисправностей / В.В. Лянденбурский, А.И. Проскурин, Л.А. Рыбакова, // 
Науковедение, №3. М:, 2013 С. 67-73.

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ»
Выпуск 1, январь – февраль 2014
Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru

Институт Государственного управления, 

права и инновационных технологий (ИГУПИТ)
Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru

10

http://naukovedenie.ru 29TVN114

14.
Лянденбурский В.В. Вероятностный подход к определению вероятностнологического коэффициента поиска неисправностей автомобилей
/ В.В. 

Лянденбурский, Ю.В. Родионов, А.И. Тарасов, И.Е. Долганов // Вестник 
Таджикского технического университета 2013. № 1. – С. 26-33.

15.
Лянденбурский В.В. Логический подход к определению вероятностнологического коэффициента поиска неисправностей автомобилей / В.В. 
Лянденбурский, А.И. Тарасов, Р.Р. Сейфетдинов // Вестник Оренбургского 
государственного университета. 2013. № 5. – С. 194-198.

16.
Лянденбурский В.В. Средства для диагностирования топливной аппаратуры 
автомобилей с дизельными двигателями: монография / В.В. Лянденбурский –
Пенза, ПГУАС 2012. 298 с.

17.
Лянденбурский 
В.В. 
Совершенствование 
комплекса 
КАД-300 
для 

диагностирования двигателей автомобилей / В.В. Лянденбурский – Пенза, 
ПГУАС 2012. 196 с.

18.
Лянденбурский В.В. Совершенствование компьютерного обеспечения технической 
эксплуатации автомобилей: монография / В.В. Лянденбурский, А.С. Иванов –
Пенза, ПГУАС 2012. 398 с.

19.
Лянденбурский В.В. Вероятностно-логический метод поиска неисправностей 
автомобилей: монография / В.В. Лянденбурский, А.И. Тарасов – Пенза, ПГУАС 
2013. 220 с.

20.
Лянденбурский В.В. Применение электро- и гироприводов на автомобильном 
транспорте: монография / В.В. Лянденбурский – Пенза, ПГУАС 2013. 279 с.

21.
Лянденбурский В.В. Техническая диагностика на транспорте: учебное пособие / 
В.В. Лянденбурский, П.И. Аношкин, А.С. Иванов, А.М. Белоковыльский. Пенза: 
ПГУАС, 2012. – 252 с.

22.
Лянденбурский В.В. Топливные системы современных и перспективных 
двигателей внутреннего сгорания: учебное пособие / В.В. Лянденбурский, А.А. 
Грабовский, А.М. Белоковыльский, В.В. Салмин, П.И. Аношкин. Пенза: ПГУАС, 
2013. – 323 с.

23.
Лянденбурский В.В. Основы научных исследований: учебное пособие / В.В. 
Лянденбурский, А.В. Баженов, В.В. Коновалов. Пенза: ПГУАС, 2013., – 388 с.

24.
Лянденбурский В.В. Дипломное проектирование: учебное пособие / В.В.
Лянденбурский. Пенза: ПГУАС, 2013. – 332 с.

25.
Лянденбурский В.В. Информационно-интелектуальные системы контроля и 
управления транспортными средствами / В.В. Лянденбурский, Г.И. Шаронов, 
А.В. Баженов: Учебное пособие. – Пенза: ПГУАС, 2014. – 372 с.

Рецензент: Жесткова Светлана Анатольевна, преподаватель, кандидат технических 

наук, ФГБОУ Пензенский государственный университет архитектуры и строительства, кафедра 
«Организация и безопасность движения».