Профиль

В России разработали устройство для поиска поломок техники на ранней стадии

В РФ создан ручной прибор, способный улавливать ультразвук и выявлять поломки различной техники на ранних стадиях

В студенческом конструкторском бюро Московского авиационного института (МАИ) разработали прибор, который предназначен для поиска неисправностей в радиоэлектронной аппаратуре, нарушений работы двигателей и других технических систем, а также поиска дефектов труб. Об этом рассказали в пресс-службе вуза.

По словам старшего преподавателя кафедры "Радиолокация, радионавигация и бортовое радиоэлектронное оборудование" МАИ Василия Егорова, у прибора небольшой размер, и он предполагает ручное использование.

Прибор может улавливать ультразвук с расстояния до полутора метров, пишет ТАСС. Это удобно для проведения проверок системы труб в квартирах, диагностики устройств небольших габаритов, включая автомобильные двигатели. "В перспективе, например, для обследования крупных по размеру объектов или магистральных трубопроводов, возможна интеграция прибора с беспилотной авиационной системой", – добавил Егоров.

Отмечается, что прибор может улавливать ультразвук на частотах в диапазоне от 30 до 50 кГц, а затем делать его слышимым. По характеру звука оператор сможет заметить неисправность на ранней стадии, что поможет предотвращать связанные с утечкой газов и других веществ техногенные аварии на производстве, поломки разных систем как в быту, так и на предприятиях, где в некоторых случаях остановка оборудования может быть критичной. Разработчики подчеркивают, что главное преимущество прибора состоит именно в такой универсальности.

"Мы знаем, что неисправное устройство издает звук: например, двигатель будет стучать, а поврежденный газопровод – шипеть. Но этому этапу предшествует другой: когда дефект еще небольшой, он проявляет себя незаметно для человека – не обычным звуком, а ультразвуком", – объяснил разработчик прибора, студент Дмитрий Горобец.

Сейчас уже готов прототип прибора. Продолжается сбор и анализ экспериментальных данных для выявления связи между характером звука и типом неисправности. На основе этих данных в дальнейшем планируют обучить нейросеть, которая сможет в автоматическом режиме определять наличие и особенности поломок. Работа осуществлялась в студенческом конструкторском бюро "Сигнал".

Самое читаемое
Exit mobile version