Самарские ученые разработали систему предсказания технических неполадок для самолетов и промышленного оборудования

"Подобные решения могут использоваться для повышения безопасности авиационных перевозок, но уже сейчас полученные характеристики позволяют применять их в промышленности, в беспилотных летательных аппаратах и автомобилях. Создан прототип устройства для диагностики оборудования на производстве, который способен уменьшить вероятность простоев на промышленных предприятиях, предотвращая внезапные отказы оборудования",- говорится в сообщении.

По словам доцента кафедры эксплуатации авиационной техники Альберта Гареева, в разработке ученых вуза задействован нейросетевой базис, используется технология глубокого машинного обучения.

"В результате создан, по сути, уникальный программный продукт, который в процессе работы самообучается и, диагностируя состояние техники, сообщает человеку, какой элемент той или иной системы находится в предотказном состоянии и может вскоре выйти из строя", - цитирует пресс-служба слова Гареева.

 Он отметил, что в процессе работы идет постоянное сравнение с идеальным состоянием техники - "идеальным портретом", закрепленным в базе данных программы.

Чтобы обучить эту нейросетевую программу, ученые создали имитационные модели на базе немецкого программного пакета StimulationX. В качестве пробного объекта диагностики использовалась собранная на стенде гидравлическая система вертолетов семейства "Ми".

"Стенд имитировал утечку рабочей жидкости и газа гидравлической системы, изменения в частоте вращения насоса, повышение температуры и давления, а также различные действия пилота вертолета. Результаты показали, что нейросетевая система в ходе диагностирования может в буквальном смысле эволюционировать, постепенно обучаясь и набираясь опыта на практике, словно человек. Точность обнаружения неисправностей по результатам экспериментов достигла 98%",- уточняется в сообщении.

 Аппаратная платформа комплекса без датчиков выполнена на базе мобильного нейропроцессора с энергопотреблением 5-10 Вт и стоимостью порядка 9 тыс. рублей.

"Мы можем для любого технологического комплекса сделать свою индивидуальную диагностическую систему и это позволит снизить финансовые потери от возможного простоя оборудования. То есть, когда вы знаете, что на конвейере такой-то насос находится в предотказном состоянии, то вы сможете подключить резервную линию, не останавливая производство, а этот насос оперативно заменить или отремонтировать, причем у вас уже будет конкретная рекомендация от нашей системы, что надо снять вот такой-то агрегат и открутить такой-то золотник",- добавил Гареев.

В настоящее время ведутся переговоры с рядом предприятий по возможности внедрения данной разработки.

Читайте "Интерфакс-Образование" в "Facebook", "ВКонтакте", "Яндекс.Дзен" и "Twitter"