Ученые в РФ научили ИИ предотвращать поломки в металлургии
Российские специалисты создали датчик и нейросеть, которые могут сократить число поломок на металлургических заводах
Инженеры из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) впервые в России разработали датчик и нейросеть, которые при работе в паре способны минимизировать количество поломок на металлургических заводах. Об этом рассказал заведующий научно-исследовательской лабораторией технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем университета Владимир Синицин.
По его словам, датчик и нейросеть отслеживают состояние низкоскоростных высоконагруженных подшипников, которые используются на металлургических заводах. Прямых аналогов такого решения в мире не существует, подчеркнул специалист. "Традиционные методы диагностики низкоскоростных подшипников на металлургических производствах малоэффективны, существует проблема аварийной остановки оборудования и незапланированного простоя", – добавил Синицин.
Как пишет ТАСС, инновационный датчик измеряет тепловой поток, отходящий от подшипника, а нейросеть получает данные по беспроводному каналу связи. Искусственный интеллект (ИИ) проводит анализ этой информации в режиме реального времени. При возникновении отклонений система самостоятельно делает выводы о приближающемся моменте разрушении подшипника, затем передает эту информацию оператору, и в результате подшипник вовремя меняют на новый.
Синицин также рассказал, что эту работу частично проводили в рамках государственного задания и программы "Приоритет 2030". Разработкой заинтересовались металлургические предприятия в Башкирии, Удмуртии и Челябинской области.
Читайте на смартфоне наши Telegram-каналы: Профиль-News, и журнал Профиль. Скачивайте полностью бесплатное мобильное приложение журнала "Профиль".