ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕСУРСА РАБОТЫ РЕДУКТОРОВ

Аннотация

В статье представлен анализ современных методов мониторинга состояния и прогнозирования срока службы редукторов, являющихся ключевыми узлами промышленных систем. Рассмотрены традиционные подходы к диагностике – виброанализ, акустическая диагностика и тепловой контроль, которые, несмотря на распространённость, обладают ограниченной информативностью и не позволяют в полной мере прогнозировать остаточный ресурс работы оборудования. Особое внимание уделено современным методам на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которые обеспечивают автоматическое извлечение параметров сигналов (виброакустических, тепловых и др.), несут информацию о состоянии оборудования, выявляют нелинейные закономерности и позволяют строить достоверные модели процессов поломки оборудования. Анализируются три основных направления интеллектуальной диагностики: методы машинного обучения, нейросетевые под-ходы и гибридные системы, объединяющие алгоритмы предобработки сигналов
с моделями глубокого обучения.