МОСКВА, 25 февраля. /ТАСС/. Специалисты Южно-Уральского государственного университета разработали технологию, позволяющую обнаруживать дефекты в подшипниках заводского оборудования с вращающимися деталями (прежде всего, прокатных станов), сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ. В работе используется искусственный интеллект.

       "Мы устанавливаем многозонные датчики и измеряем температуру одновременно в нескольких точках в окрестности подшипника. С помощью такого подхода мы собираем информацию о температурном поле исправного подшипника в процессе его эксплуатации. Далее мы обучаем нейросетевую модель на полученных данных", - рассказал член авторского коллектива, сотрудник лаборатории НИЛ технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем Денис Лебедев.

       Обученная модель знает, как выглядит температурное поле исправного подшипника. Если оно меняется аномальным образом, реакция модели свидетельствует о неисправности. Метод позволяет обнаруживать, например, трещину на внешнем кольце подшипника, предупреждать о потенциальной неисправности, когда из-за недостаточной смазки механизма начинается его перегрев.

       Измерение температуры ведется в нескольких точках, что дает большую точность диагностической модели. Диагностику можно проводить во время работы оборудования. Авторы надеются, что изобретение поможет промышленным предприятиям предотвратить аварии на производстве и сэкономить миллионы рублей.