Федеральная служба по интеллектуальной собственности Российской Федерации выдала свидетельство о государственной регистрации № 2025691382 на «Программу кластеризации технического состояния вращающихся узлов и агрегатов по вибродиагностическим параметрам с использованием методов машинного обучения» ( описание на сайте ФИПС ), разработанную учеными Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева (НГТУ).
Программа предназначена для использования в системах автоматизированного мониторинга и диагностики технического состояния вращающихся узлов и агрегатов (электродвигатели, редукторы, подшипниковые опоры и др.) по вибрационным характеристикам.
Авторами изобретения являются сотрудники НГТУ: Желонкин Максим Викторович , Манцеров Сергей Александрович , Аносов Максим Сергеевич , Шатагин Дмитрий Александрович , Михайлов Александр Михайлович , Асташкин Александр Николаевич и Шубаев Игорь Юрьевич .
Основная задача – это прогнозное обслуживание, сводящее к минимуму простои оборудования. Кластеризация выявляет аномалии в работе узлов станка на ранних этапах, что позволит спланировать ремонт, произвести закупку запчастей и перераспределять технологические цепочки.
Программа работает не только с вибрациями, а с комплексом диагностических параметров: сила тока, напряжение, температура и вибрации. Она подсказывает инженеру, что состояние узла меняется, и это не характерно для нормальной работы. Дальше задача сервисной службы - разобраться в причинах неисправности.
Шпиндельные узлы являются самыми ответственными в станках, обеспечивающие производительность и качество обработки. Именно там зарождаются дефекты, которые впоследствии могут привести к поломкам и долгим простоям оборудования. Программа кластеризации гораздо раньше выявляет аномальное состояние узла. Когда органы восприятия человека способны уловить неисправность (свист, посторонние звуки, нагревание узла и т.д.), это уже является предаварийным состоянием.
По словам одного из авторов программы Дмитрия Шатагина , инженер видит степень отклонения текущего состояния от нормального и скорость перехода в аномальное состояние в процентах. Расчет происходит в векторном пространстве состояний машины автоматически.
«Программа только указывает на отклонения в работе узлов, а человек уже принимает решение об опасности дефекта и возможности продолжения работы. Самой сложной частью проекта стали многофакторные испытания и сопоставление полученных телеметрических данных с фактическим состоянием машины. В частности, с шумоподавлением данных боролись за счет отработки методики сбора данных и их фильтрации с использованием частотных и вейвлет-фильтров», – отметил разработчик.
