Искусственный интеллект научили предотвращать поломки в металлургии

"Мы разработали и воплотили в реальность датчик и нейросеть, которые в связке отслеживают состояние низкоскоростных высоконагруженных подшипников, применяемых на металлургических заводах. Это сделано впервые в России, также в мире прямых аналогов нашего решения не существует. При этом традиционные методы диагностики низкоскоростных подшипников на металлургических производствах малоэффективны, существует проблема аварийной остановки оборудования и незапланированного простоя", - сказал собеседник агентства.

Созданный инновационный датчик измеряет тепловой поток, который отходит от подшипника, и передает данные по беспроводному каналу нейросети. "Искусственный интеллект анализирует эти данные в режиме реального времени. Когда возникают отклонения, система сама делает выводы о приближающемся моменте разрушения подшипника, информацию передает оператору, подшипник в результате вовремя меняют на новый", - пояснил Синицин.

По его словам, работа частично проводилась в рамках государственного задания и программы "Приоритет 2030" по линии Министерства науки и высшего образования РФ. Инженер отметил, что разработкой уже заинтересовались металлургические предприятия в Башкирии, Челябинской области, Удмуртии.

Южно-Уральский университет сфокусирован на междисциплинарных проектах в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В 2021 году он победил в конкурсе по программе "Приоритет 2030". Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра "Передовые производственные технологии и материалы". Он был создан, чтобы объединить деятельность образовательных и научных организаций реального сектора Свердловской, Челябинской и Курганской областей по нацпроекту "Наука и университеты".

Источник: ТАСС

Фото: freepik