Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение
«Экспертно-аналитический центр»
Москва, ул. Талалихина, д. 33, стр. 4. Телефон: (495) 663-20-13

Дата публикации: 03 августа 2020 г.

В Самарском государственном университете разработали систему предсказания технических неполадок

Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва создали интеллектуальный диагностический комплекс, который заранее предупреждает о технических сбоях, неполадках и отказах в работе сложных технических систем.


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.

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

Источник: ssau.ru

← предыдущая новость следующая новость →
Популярные издания ФГБНУ «Аналитический центр»
Издания 2019 года

Гасанбекова Л. А. Оценка эффективности финансово-хозяйственной деятельности государственных унитарных предприятий

Практическое пособие / Л. А. Гасанбекова, В. И. Никитина, Б. В. Сошников; под общ. науч. ред. канд. экон. наук О. А. Коробко. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2019. – 49 с. (ISBN 978-5-904670-54-2).

Доступна электронная версия печатного издания.

Издания 2018 года

Вопросы контроля хозяйственной деятельности и финансового аудита, национальной безопасности, системного анализа и управления

Сборник материалов III Всеросс. науч.-практ. конф., г. Москва, 29 декабря 2017. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2018. – 200 с. (ISBN 978-5-904670-53-5).

Доступна электронная версия печатного издания.

открыть полный список изданий Центра →

Документ был изменён 11.11.2019 в 10:50.

Поиск данных
об аттестации
педагогических работников
Издания Центра