Ученые ВолгГТУ создали новую модель оценки остаточного ресурса работы генерирующего оборудования, которая позволят точно предсказать, когда оно выйдет из строя. Исследовательскую работу публикует журнал ACM Transactions on Cyber-Physical Systems.
Гибридная структура, являющаяся особенностью модели, построенная на основе глубоких нейронных сетей, то есть мощного инструмента ИИ.
Профилактическое техническое обслуживание (ТО) не помогает исключить внезапный выход оборудования из строя. Но благодаря разработке российских ученых можно будет изменить подход к ТО, предсказывая отказы оборудования.
«Техническое обслуживание, ориентированное на обеспечение безотказности, является общемировым трендом. Основная идея такого подхода — определение оптимального набора операций ТО и частоты их применения с учетом вероятностей и последствий отказов оборудования», — рассказал Максим Щербаков – заведующий кафедрой Систем автоматизированного проектирования и поискового конструирования.
По словам ученого, новая модель и выделение интервалов жизненного цикла оборудования в 1,5 раза увеличили точность прогнозирования остаточного ресурса.
Теперь ученые планируют создать новую технологию, с помощью которой можно будет не просто прогнозировать отказы оборудования, а выяснить, что конкретно нужно сделать с оборудованием, чтобы продлить ресурс его использования.
