Обзоры, интервью, свежие новости и изменения в законодательстве — оперативно в наших каналах Max иTelegram. О самых важных событиях — в нашей группе ВКонтакте.
Ученые НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок.
Метод обучает нейросеть распознавать дефекты по сигналу тока, добавляя в данные исправного двигателя специальные частоты, имитирующие реальные поломки. Это решает проблему нехватки обучающих выборок и заменяет трудоемкий ручной анализ сигналов быстрой автоматической диагностикой.
SGDA применима к двигателям с разными параметрами: достаточно записать нормальную работу, и система заметит отклонения. Технология позволит заранее выявлять дефекты, снижать затраты на ремонт, уменьшать простои и повысить безопасность производства. В будущем метод планируют протестировать на большем числе двигателей в промышленных условиях.
Напишите, пожалуйста