Ученые ЮУрГУ научились при помощи ИИ обнаруживать дефекты в подшипниках по их температуре

Фото: СоюзМаш Челябинск.

Изобретение поможет промышленным предприятиям предотвратить аварии на производстве и сэкономить миллионы рублей.

Проблема в том, что если хотя бы один агрегат прокатного стана выходит из строя, останавливается вся производственная линия, рассказал сотрудник лаборатории НИЛ технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем Денис Лебедев.

«Даже пара часов внепланового простоя для крупных производств может обернуться миллионными убытками».

Дефекты в подшипниках возникают в процессе работы из-за износа, неблагоприятной окружающей среды, либо несвоевременного обслуживания. На сегодняшний день самый распространенный способ обнаружения дефектов подшипника – анализ сигналов вибрации. Ученые ЮУрГУ предложили новое решение: проводить диагностику механизма по температуре.

Разрушенный подшипник. Иллюстративное фото: sibcontrols.com

Метод челябинских ученых позволяет обнаруживать уже зародившиеся дефекты, а также предупреждать о потенциальной неисправности. Научная новизна состоит в том, что измерение температуры ведется в нескольких точках – это дает большую точность диагностической модели. Кроме того, диагностику можно проводить во время работы прокатного оборудования, не нарушая технологический процесс, а также в нестационарных режимах, при различной частоте вращения.

Коллектив лаборатории зарегистрировал программу, которая предназначена для построения специализированных нейросетевых моделей. На обучение и отладку модели уходит от одного до нескольких дней. Конечный пользователь со стороны производства будет видеть на графическом интерфейсе результат.

Подшипник 30032/850. Иллюстративное фото: Завод Подшипниковых Узлов.

Потенциально изобретение будет полезно везде, где используется оборудование с вращающимися элементами, например, в отрасли металлопрокатного производства.