| Разработчики: | Южно-уральский государственный университет (ЮУрГУ) |
| Дата премьеры системы: | апрель 2025 г. |
| Отрасли: | Информационные технологии |
Содержание |
История
2025: Успешное применение нового алгоритма для автоматической диагностики подшипников с использованием нейросети
Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) впервые в России успешно применили новый алгоритм для автоматической диагностики подшипников с использованием нейросети. Инновационный подход позволил увеличить скорость определения состояния подшипников в 15 раз по сравнению с традиционными методами. Об этом сообщила научно-исследовательская лаборатория Технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем в конце апреля 2025 года.
Как пишет ТАСС, ключевая научная и техническая проблема заключалась в том, что для автоматической диагностики подшипников ранее применялась гибридная модель нейросети Hybrid MLP-CNN. Данная модель требовала значительных вычислительных и временных затрат, а также больших объемов данных для обучения. При недостаточном объеме обучающих данных система работала с ошибками.
Заместитель заведующего научно-исследовательской лабораторией Технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем Владимир Синицын сообщил, что для решения этой проблемы российские ученые впервые успешно применили алгоритм LPC (Linear Predictive Coding), который требует в 15 раз меньше времени на обучение нейросети. Он пояснил, что LPC-алгоритм широко известен, но применялся в основном для распознавания человеческой речи и ее синтеза.В «Т1» — большое укрупнение. TAdviser составил карту активов холдинга 
Эффективность нового алгоритма была проверена на тестовых наборах данных, а результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом международном журнале Algorithms. Внедрение данной технологии имеет высокую практическую значимость для различных отраслей промышленности.
Упрощение и ускорение системы диагностики подшипников особенно актуально для промышленных предприятий, автотранспортных и железнодорожных компаний. Своевременное выявление неисправностей подшипниковых узлов позволяет предотвратить выход из строя дорогостоящего оборудования, сократить время простоя и снизить эксплуатационные расходы.[1]
Примечания
