Определение аномалий
в работе оборудования

Цель

По данным вибрационного датчика определить режимы работы оборудования и аномалии в работе оборудования

Наше решение

Для имитации работы станка мы собрали вибростенд, вибрации в котором создаются за счет работы двух электродвигателей.

Мы разработали автоэнкодер на основе нейронной сети на движке PyTorch. Наше решение принимает и восстанавливает вибрационные сигналы, сравнивая восстановленный результат с исходным. Таким образом, мы получаем информацию об отклонениях в работе оборудования.

Используя автоэнкодер, мы определили 2 режима работы стенда: работа с одним и двумя включенными электродвигателями.

Далее, мы построили графики отклонений в работе вибрационного стенда.

К оси одного из электродвигателей был прикреплен стержень, имитируя соединение, подверженное износу и приводящее к неисправности.

На графике ниже можно четко различить момент крепления стержня к оси электродвигателя (начиная с отметки 120 и заканчивая на отметке 148).

Сразу за ним следует процесс развития аномалии рабочего режима, и, на отметке 175 - разрыв условного соединения.

Таким образом, используя нейронную сеть, обученную в режиме нормального функционирования оборудования, мы можем как различать штатные режимы работы оборудования, так и с высокой точностью предсказывать развитие аномалий в его работе.

Позвольте нам помочь вашему бизнесу

Позвоните нам ai@jet.team

Напишите нам

Спасибо! Ваше сообщение успешно доставлено!
Что-то пошло не так при отправке сообщения.

© Все права защищены. JetTeam Политика конфиденциальности