Ученые из Орловского государственного университета имени И.С. Тургенева (ОГУ) разрабатывают систему с применением искусственного интеллекта для мониторинга, диагностирования и прогнозирования состояния технического оборудования. Об этом сообщает Минобрнауки. Система сможет осуществлять интеллектуальный мониторинг любого энергогенерирующего оборудования, в том числе позволит обеспечить безаварийную работу АЭС.

Идея проекта в том, чтобы научиться предсказывать состояние и остаточный ресурс оборудования до возникновения аварийной ситуации. Для этого программное обеспечение, в котором реализованы методы нейронных сетей и машинного обучения, собирают и обрабатывают поступающие сигналы. Первичные признаки будущей неисправности могут быть незаметны для человека, но нейросеть сможет их определить и вовремя подать сигнал для остановки технического оборудования и проведения ремонтных работ по фактическому состоянию. Такой подход предиктивной эксплуатации сложного технического оборудования позволит сократить число отказов и аварийных ситуаций.

Сейчас перед разработчиками стоит задача обучить нейросеть так, чтобы она максимально точно могла определить дефект в каждом конкретном узле оборудования. Для этого ученые моделируют различные ситуации и собирают большой массив данных с испытаний комплекса на площадках индустриальных партнеров.

«Уникальность разработки заключается в том, что ученые используют сразу несколько подходов для построения алгоритмов выявления дефектов энергогенерирующего оборудования. Один основан на создании шаблона нормальной работы оборудования, с которым искусственная нейросеть будет сравнивать данные о текущем состоянии и постоянно самообучаться. Второй базируется на более детальной расшифровке информации датчиков системы мониторинга на базе математических моделей объектов и процессов. Третий предполагает обучение нейросетей на данных штатных АСУ ТП оборудования или на искусственных данных модельных экспериментов. В настоящее время формируется и четвертый подход для обучения искусственных нейросетей, заключающийся в создании «синтетических» данных, которые моделируют переход технической системы от нормального к неработоспособному состоянию», — пояснил ведущий научный сотрудник Научно-образовательного центра интеллектуальных технологий мониторинга и диагностики энергогенерирующего оборудования ОГУ Роман Поляков.

По мнению ученых, комплексный подход повысит точность предиктивной диагностики – а вместе с тем и безопасность объектов энергетической генерации в России.  

На первом этапе уже выполнены эскизный проект аппаратного комплекса и макеты отдельных блоков, а также проведены соответствующие испытания.

Методы, которые используются при разработке этого аппаратного комплекса, универсальны и могут быть применены в различных областях. Система создается на базе отечественных комплектующих.  

Напомним, недавно ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) разработали метод на основе искусственного интеллекта, который позволяет осуществлять мониторинг опасных нефтяных объектов на российской территории Арктики.

Фото: Pixabay