Самарские ученые ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева» - член Ассоциации СРСО - разработали систему предсказания технических неполадок |
Самарские ученые ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева» - член Ассоциации СРСО - разработали систему предсказания технических неполадок Ученые Самарского
национального исследовательского университета имени академика С.П.Королёва
создали интеллектуальный диагностический комплекс, способный предсказывать
технические сбои, неполадки и отказы в работе сложных технических систем,
предупреждая о них заранее, еще до того, как они произойдут. По замыслу
разработчиков, в перспективе 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. Ими создан прототип устройства для
диагностики технологического оборудования на производстве, который способен
повысить надежность и безопасность действующих технологических линий, уменьшить
вероятность простоев на промышленных предприятиях, предотвращая внезапные
отказы оборудования. "Мы разработали концепцию комплекса предсказательной диагностики технологического оборудования и эта концепция реализована нами на практике - созданы прототип комплекса и его аппаратные модули, сформирована база данных по типовым отказам и неполадкам, - рассказал начальник научно-исследовательской части Самарского университета, доцент кафедры эксплуатации авиационной техники Альберт Гареев. - Самое главное здесь - новый принцип: в нашей разработке задействован нейросетевой базис, то есть, 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". По словам Гареева,
уникальность изобретенного учеными метода диагностики заключается в программном
сопоставлении так называемых "динамических портретов" узлов и систем:
реальное, актуальное состояние оборудования, данные о котором собираются с
помощью набора датчиков, в процессе работы постоянно сравнивается с идеальным
состоянием техники - "идеальным портретом", закрепленным в базе
данных программы. Комплекс выявляет отклонения от этого "идеального
портрета" - например, это могут быть изменения в показателях давления в
маслосистеме, разница в уровнях температуры или расходе топлива, причем
показатели фиксируются на каждом участке узла или системы, после чего
нейросетевая программа на основе выработанных в ходе машинного обучения
алгоритмов принимает решение о вероятности возникновения неполадки. Точность обнаружения
неисправностей по результатам экспериментов достигла 98%. Ученым удалось сделать
комплекс предсказательной диагностики достаточно компактным, дешевым и
энергоэффективным - аппаратная платформа комплекса (без датчиков) выполнена на
базе мобильного нейропроцессора с энергопотреблением 5-10 Вт и стоимостью
порядка 9 тысяч рублей. Плата с процессором сравнима по размерам с обычным
смартфоном. Такие характеристики позволяют применять "предсказателя
неполадок" не только на земле, на промышленных предприятиях, но и в
воздухе, например, на беспилотных летательных аппаратах. Может пригодиться
комплекс и человекоподобным роботам. "Что дает нам эта
разработка: 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, - сказал Гареев. -
На практике наша система в первую очередь, конечно же, ориентирована на
использование на предприятиях, прежде всего в автомобильной и авиационной
промышленности, на конвейерах, в многокоординатных станках, антропоморфных
разработках, роботах. Но комплекс также можно использовать в авиационной
технике — например, на беспилотных летательных аппаратах и самолетах". В настоящее время
ведутся переговоры с рядом предприятий по возможности внедрения данной
разработки. |