Российские ученые в два раза улучшили систему, которая предсказывает поломки в газовых турбинах.
Как сообщается в журнале Energies, специалисты ВолгГТУ смогли создать новый нейросетевой подход к прогнозированию поломок газовых турбин и других силовых установок. Данный метод прогнозирования в два раза эффективнее уже существующих.
Чтобы повысить надежность оборудования, необходимо разрабатывать гибкие методы контроля износа оборудования. Данные системы обеспечат эффективный ремонт установок. Для этого ученые ВолгГТУ разработали подход, основанный на нейросетевых моделях глубокого обучения, который можно будет применять для любых промышленных двигателей и силовых установок.
Ученые заявляют, что разработка способна давать точные прогнозы при минимальном наборе данных об исходных характеристиках оборудования. Благодаря нейросетевым механизмам, способ не требует заранее обработанного массива данных.
Ранее «PRO город будущего» сообщал, что НАСА произведет тест лазерной связи в 100 раз быстрее имеющихся.
