В ПНИПУ разработана система диагностики электропривода в двигателях на основе машинного обучения. Эта разработка предоставляет возможность делать заключение о состоянии двигателя без непосредственного участия человека.
“Цель диагностической системы – выявить, исправен двигатель или поврежден, в связи с чем общий принцип идентификации сводится к классификации для каждого типа неисправности. Так, проблема сводится к поиску алгоритмов, которые обеспечивают классификацию с приемлемой точностью”, – поведали представители ВУЗа.
По их словам, чтобы обучить систему определять неисправности, могут быть применены разные модели машинного обучения. Эксперты сравнили некоторые из них и создали комплексный подход, когда из нескольких моделей собирается одна, наиболее действенная.
Идея алгоритма – последовательное использование предсказателя так, что каждая последующая модель сводит ошибку предыдущей к минимуму. В результате специалисты добились улучшения всех характеристик качества классификатора, а сооруженные графики, оценивающие качество классификатора, подтвердили, что предложенный метод эффективен.
“Система измеряет токи двигателя при помощи датчиков. Итоги поступают на предварительно обученную модель классификатора, которая по этим параметрам распознает неисправность. Сейчас система работает в режиме наблюдения, но итоги диагностики могут быть применены для планирования скорого ремонта на предприятии”, – приводит слова ученых ТАСС.
