Поделиться
Новая методика LSTM для выявления дефектов в тягодутьевых установках улучшает производственную безопасность
Ученые ВМК МГУ разработали методику применения нейронных сетей для оценки остаточного времени работы и классификации дефектов в промышленных установках, обещав повышение надежности и эффективности производственных процессов.
В современной промышленности, где малейший сбой в оборудовании может привести к серьезным авариям и простоям, наличие эффективных методов раннего обнаружения дефектов имеет решающее значение. В последнем исследовании, проведенном специалистами в области инженерии, была представлена новая методика, основанная на анализе временных рядов вибрационных данных с использованием нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM). Об этом CNews сообщили представители МГУ.
«Наш подход позволяет не только обнаруживать текущие дефекты, но и предсказывать будущие сбои, что является критически важным для планирования технического обслуживания и минимизации незапланированных простоев», – отметила доцент кафедры автоматизации научных исследований ВМК МГУ Евгения Ечкина.
Используемые в исследовании метрики, включая метрику F1, подтвердили высокую эффективность предложенной модели в классификации различных типов дефектов. Эксперименты показали, что модель способна эффективно различать фрагменты без поломок, с существенными и несущественными поломками, предоставляя операторам ценную информацию для принятия решений.
«Результаты подтверждают, что наша модель обеспечивает высокую точность классификации, что делает ее незаменимым инструментом для обеспечения безопасности и надежности в промышленных приложениях», – сказала Евгения Ечкина.
Разработанная методика представляет собой значительный прогресс в направлении автоматизации процесса выявления и управления дефектами в критически важных промышленных системах. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение функциональности модели и ее адаптацию для использования в реальных условиях, что может кардинально изменить подходы к управлению рисками и техническому обслуживанию в различных отраслях промышленности.
Поделиться
Короткая ссылка
