Учёные из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ), разработали способ диагностики состояния электроприводов в моторах с использованием машинного обучения. Эта новая система может определить, исправен ли двигатель или повреждён, без участия человека.
Чтобы обучить эту систему обнаруживать неисправности, исследователи использовали различные модели машинного обучения и создали комплексный метод, который объединяет эффективность нескольких моделей. Этот метод позволяет системе последовательно уменьшать ошибку предыдущих моделей, что приводит к улучшению точности классификации.
Система работает, измеряя токи двигателя с помощью датчиков и передавая результаты на обученную модель классификатора, которая определяет наличие неисправности. Эта разработка может применяться для диагностики асинхронных двигателей электрических машин, которые широко используются в промышленности. Важно отметить, что данная система может проводить диагностику в реальном времени, без необходимости остановки двигателя, что делает её более удобной и эффективной.
Эта технология является частью стратегической программы «Приоритет 2030» и может быть важным шагом в улучшении диагностики и обслуживания промышленного оборудования.
Рекомендуемые комментарии
Комментариев нет
Присоединяйтесь к обсуждению
Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.