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.

Подписывайтесь на все публикации журнала "Профиль" в Дзен, читайте наши Telegram-каналы: Профиль-News, и журнал Профиль