Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали систему диагностики электропривода в двигателях на основе машинного обучения. Благодаря разработке можно делать заключение о состоянии двигателя без непосредственного участия человека, пишет ТАСС со ссылкой на пресс-службу вуза.
По словам инженера кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» Савелия Сальникова, для того, чтобы система определяла неисправности, можно использовать различные модели машинного обучения. Общая идея алгоритма сводится к последовательному применению предсказателя таким образом, что каждая последующая модель сводит ошибку предыдущей к минимуму. В итоге исследователи добились улучшения всех характеристик качества классификатора. Построенные графики, которые оценивают качество классификатора, подтвердили, что этот подход эффективен.
Сейчас система работает в режиме наблюдения, но результаты диагностики можно использовать для планирования скорого ремонта на предприятии. Разработка пермских ученых применима для диагностики асинхронных двигателей электрических машин. Этот тип двигателей распространен в широком спектре промышленной техники, но подвержен износу и поломкам из-за условий использования и плохого обслуживания. Существующие диагностические системы требуют остановки двигателя, участия эксперта для анализа, а также могут вызвать механический износ и искажения. Разработка пермских ученых обладает низкой стоимостью и высокой надежностью.