В Южно-Уральском государственном университете (ЮУрГУ) команда специалистов из лаборатории самодиагностики представила новое программное решение, направленное на повышение надежности вибродиагностики различных вращающихся механизмов, таких как насосы, компрессоры и турбины. Применяемый метод строится на основе каскада из двух нейросетей-автоэнкодеров, которые функционируют как интеллектуальный фильтр перед основной системой анализа.
Первый уровень обеспечивает выявление аномалий в поступающем сигнале, а второй определяет, вызваны ли они неисправностями датчиков, такими как плохой контакт или ослабление креплений. Использование традиционных алгоритмов анализа сигналов может привести к искажению результатов, если датчики установлены некорректно. Новый подход фильтрует такие искажения и достигает высокой точности диагностики в таких отраслях, как металлургия, автомобилестроение и пищевая промышленность.
Только те сигналы, которые успешно прошли оба уровня обработки и не попали в категории «штатный» или «неисправность датчика», передаются в основную диагностическую систему. Данная программа является первой разработкой такого рода в России и уже получила патент, что открывает новые возможности для повышения эффективности вибродиагностики в производстве, минимизируя риски, связанные с человеческим фактором.