Российские инженеры научили нейросеть диагностировать подшипники

Инженеры Южно-Уральского государственного университета разработали инновационное решение, которое значительно повышает эффективность диагностики низкоскоростных подшипников на металлургических производствах. Прямых аналогов такой технологии еще не было.

Традиционные методы диагностики низкоскоростных высоконагруженных подшипников, применяемые на металлургических заводах, оказывались недостаточно эффективными, так как не позволяли предсказать возможные поломки, что приводило к незапланированным простоям.

Созданный российскими инженерами датчик основан на измерении теплового потока, который выделяется подшипником, и передает полученные данные по беспроводному каналу нейросети. Это позволяет искусственному интеллекту анализировать состояние подшипника в режиме реального времени. Когда система обнаруживает отклонения от нормы, она автоматически делает выводы о приближающемся моменте возможного разрушения. Полученная информация передается оператору, чтобы можно было вовремя заменить подшипник на новый.

Подобная инновационная технология диагностики низкоскоростных подшипников впервые была представлена не только в России, но и во всем мире. Её внедрение позволит снизить количество аварийных ситуаций и повысить эффективность производства.

Новая система диагностики подшипников имеет потенциал для применения и в других отраслях промышленности, где важно обеспечить надежную работу высоконагруженного оборудования.