Учёные НИУ ВШЭ разработали метод диагностики промышленных двигателей на основе искусственного интеллекта. Технология позволяет выявлять поломки с точностью до 99%, сообщили «Газете.Ru» в пресс-службе вуза.
Разработка получила название Signature-Guided Data Augmentation (SGDA). Она предназначена для диагностики трёхфазных асинхронных двигателей, которые используются в насосах, компрессорах и конвейерах. Даже небольшая поломка такого оборудования может остановить производство и привести к серьёзным убыткам.
Сейчас диагностика требует от специалистов ручного анализа частотных характеристик тока — это долгий процесс, требующий высокой квалификации. Машинное обучение могло бы ускорить работу, но для обучения нейросетей нужны данные о реальных авариях, которых в промышленности недостаточно.
Команда исследователей Высшей школы экономики — Артём Рыжиков, Сараа Али, Александр Хижик, Степан Свирин и Денис Деркач — решила эту проблему. Их метод позволяет генерировать искусственные сигналы неисправностей прямо в данных исправного двигателя, опираясь на физические законы его работы.
«Нейросеть получает искусственные, но реалистичные примеры поломок и учится их распознавать. При этом наш метод опирается на физические законы работы двигателя и не требует сложных моделей или экспериментов с реальными неисправностями», — отметил заведующий лабораторией методов анализа больших данных Института ИИ и ЦН ВШЭ Денис Деркач.
Алгоритм добавляет в сигнал характерные для разных поломок частоты. Тесты на данных двух двигателей показали, что система определяет сам факт неисправности с точностью 99%, а тип поломки классифицирует верно в 86% случаев. Как пояснила аспирантка ФКН ВШЭ Сараа Али, для использования технологии достаточно записать данные нормальной работы конкретного двигателя, после чего система сможет искать отклонения без архивов аварий.
Авторы считают, что их разработка позволит находить поломки на ранних стадиях и сокращать простои оборудования. В планах учёных — протестировать метод в реальных производственных цехах.
Это не единственный пример внедрения искусственного интеллекта в промышленность для предотвращения убытков и травматизма. Как сообщала интернет-газета «ЖУК», учёные Университета ИТМО разработали алгоритм, который автоматически отслеживает опасные действия сотрудников — нейросеть способна распознавать до десяти видов нарушений одновременно, что позволяет повысить безопасность на предприятиях.