Preskočiť na obsah
  • O nás
    • Kto sme a ako sa stať naším členom?
    • Stanovy spoločnosti
    • Predseda a správna rada
    • Kontakt
  • Oznamy
  • Politika
  • Kultúra a veda
    • Kultúrne novinky v slovenskom jazyku
    • Vedecké novinky v ruskom jazyku
  • Pel-mel
  • Kluby Arbat
  • Komentáre
  • O nás
    • Kto sme a ako sa stať naším členom?
    • Stanovy spoločnosti
    • Predseda a správna rada
    • Kontakt
  • Oznamy
  • Politika
  • Kultúra a veda
    • Kultúrne novinky v slovenskom jazyku
    • Vedecké novinky v ruskom jazyku
  • Pel-mel
  • Kluby Arbat
  • Komentáre
Источник фото: ru.123rf.com

Správa z oblasti ruskej vedy v pôvodnom znení (scientificrussia.ru)

  • srspol
  • 20. januára, 2025
  • 10:53 pm

Нейросети помогут быстрее выявлять дефекты в промышленных установках


Ученые ВМК МГУ разработали передовую методику применения нейронных сетей для оценки остаточного времени работы и классификации дефектов в промышленных установках, обещая повышение надежности и эффективности производственных процессов.

В современной промышленности, где малейший сбой в оборудовании может привести к серьезным авариям и простоям, наличие эффективных методов раннего обнаружения дефектов имеет решающее значение. В последнем исследовании, проведенном ведущими специалистами в области инженерии, была представлена новая методика, основанная на анализе временных рядов вибрационных данных с использованием нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM).

«Наш подход позволяет не только обнаруживать текущие дефекты, но и предсказывать будущие сбои, что является критически важным для планирования технического обслуживания и минимизации незапланированных простоев», – отметила доцент кафедры автоматизации научных исследований ВМК МГУ Евгения Ечкина.

Используемые в исследовании метрики, включая метрику F1, подтвердили высокую эффективность предложенной модели в классификации различных типов дефектов. Эксперименты показали, что модель способна эффективно различать фрагменты без поломок, с существенными и несущественными поломками, предоставляя операторам ценную информацию для принятия решений.

«Результаты подтверждают, что наша модель обеспечивает высокую точность классификации, что делает ее незаменимым инструментом для обеспечения безопасности и надежности в промышленных приложениях», – добавила Евгения.

Разработанная методика представляет собой значительный прогресс в направлении автоматизации процесса выявления и управления дефектами в критически важных промышленных системах. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение функциональности модели и ее адаптацию для использования в реальных условиях, что может кардинально изменить подходы к управлению рисками и техническому обслуживанию в различных отраслях промышленности.

Результаты исследования были представлены на Всероссийской конференции «Ломоносовские чтения-2024».

Информация предоставлена пресс-службой ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова

Источник фото: ru.123rf.com

Разместила: Ирина Усик

Информация взята с портала «Научная Россия» (scientificrussia.ru)
PrevPredchádzajúca správaPutin sa vyjadril k nástupu Trumpa do funkcie prezidenta USA
Ďalšia správaMarián Kéry: Matovič s Naďom, rovnako tak progresívci a liberáli klamú a ženú Slovensko na okraj priepastiĎalšie
  • Kto sme a ako sa stať naším členom?
  • Stanovy občianskeho združenia
  • Predseda a správna rada
  • Kontakt
  • Oznamy
  • Politika
  • Kultúra a veda
  • Kultúrne novinky v slovenskom jazyku
  • Vedecké novinky v ruskom jazyku
  • Pel-mel
  • Kluby Arbat
  • Komentáre

© Slovensko-ruská spoločnosť. Všetky práva vyhradené.

Spravujte súhlas so súbormi cookie
Na poskytovanie tých najlepších skúseností používame technológie, ako sú súbory cookie na ukladanie a/alebo prístup k informáciám o zariadení. Súhlas s týmito technológiami nám umožní spracovávať údaje, ako je správanie pri prehliadaní alebo jedinečné ID na tejto stránke. Nesúhlas alebo odvolanie súhlasu môže nepriaznivo ovplyvniť určité vlastnosti a funkcie.
Funkčné Vždy aktívny
Technické uloženie alebo prístup sú nevyhnutne potrebné na legitímny účel umožnenia použitia konkrétnej služby, ktorú si účastník alebo používateľ výslovne vyžiadal, alebo na jediný účel vykonania prenosu komunikácie cez elektronickú komunikačnú sieť.
Predvoľby
Technické uloženie alebo prístup je potrebný na legitímny účel ukladania preferencií, ktoré si účastník alebo používateľ nepožaduje.
Štatistiky
Technické úložisko alebo prístup, ktorý sa používa výlučne na štatistické účely. Technické úložisko alebo prístup, ktorý sa používa výlučne na anonymné štatistické účely. Bez predvolania, dobrovoľného plnenia zo strany vášho poskytovateľa internetových služieb alebo dodatočných záznamov od tretej strany, informácie uložené alebo získané len na tento účel sa zvyčajne nedajú použiť na vašu identifikáciu.
Marketing
Technické úložisko alebo prístup sú potrebné na vytvorenie používateľských profilov na odosielanie reklamy alebo sledovanie používateľa na webovej stránke alebo na viacerých webových stránkach na podobné marketingové účely.
Spravovať možnosti Správa služieb Spravovať predajcov Prečítajte si viac o týchto účeloch
Zobraziť predvoľby
{title} {title} {title}