Учёные из Волгоградского государственного технического университета (ВолгГТУ) придумали новую модель оценки ресурса работы генераторов, которая точно предсказывает выход оборудования из строя.
Она основана на глубоких нейронных сетях, которые являются инструментом ИИ.
Научную работу опубликовал журнал ACM Transactions on Cyber-Physical Systems.
Генерирующим является оборудование, которое используют для электроснабжения. От него напрямую зависит снабжение светом и теплом жителей городов и промпредприятий без перебоев.
При этом профилактика в виде техобслуживания (ТО) не исключает внезапные фатальные поломки оборудования.
Однако инструмент точного прогнозирование способен поменять подход к ремонтам и ТО.
Один из авторов исследования Максим Щербаков отметил, что сейчас общемировым трендом является техобслуживание для обеспечения безотказности.
В проведенном эксперименте точность прогноза увеличилась в 1,5 раза.
Модель основана на нейронных сетях – технологиях, копирующих работу центральной нервной системы (ЦНС) и решающих сложные задачи, например, как в этом случае, прогнозирование отказов оборудования.
В работе предложили новую конфигурацию сети, основанную на сверхточной нейронной сети и сети долгой краткосрочной памяти.
Стратегический проект ВолгГТУ представил в рамках программы «Приоритет-2030».