Автоматизированная система прогнозирования технического состояния промышленного оборудования на базе методов искусственного интеллекта

Актуальность исследования обусловлена растущей сложностью современного промышленного оборудования, увеличением объемов данных, генерируемых в рамках концепции Индустрии 4.0, и необходимостью перехода от реактивного к предиктивному обслуживанию. Традиционные методы мониторинга технического состояния становятся недостаточно эффективными из-за высокой трудоемкости обработки больших массивов данных в реальном времени. Внедрение систем на основе искусственного интеллекта позволяет не только автоматизировать процесс анализа оборудования, но и выявлять скрытые закономерности, прогнозировать возможные отказы и оптимизировать сервисное обслуживание. Это приводит к сокращению простоев, снижению эксплуатационных расходов и повышению промышленной безопасности, что особенно важно для опасных производственных объектов, где неисправности могут привести к авариям с человеческими жертвами. Целью работы является разработка автоматизированной системы прогнозирования технического состояния промышленного оборудования на основе методов искусственного интеллекта. Для достижения этой цели решен комплекс взаимосвязанных задач, включающий анализ существующих аналогов, разработку новой функциональной структуры системы, создание и обучение моделей машинного обучения для прогнозирования неисправностей, разработку методов обработки данных в реальном времени, а также реализацию веб-сервиса с возможностью автоматического дообучения моделей. Научная новизна исследования заключается в разработке оригинальной функциональной структуры системы, включающей подсистему управления моделями для их адаптации к изменяющимся условиям производства. Впервые предложен комплексный подход к прогнозированию, сочетающий анализ отказов и оценку остаточного ресурса оборудования. Разработан новый метод обработки данных с учетом их физической природы и предложен оригинальный ансамблевый алгоритм диагностики, обеспечивающий высокую точность прогнозирования. Практическая значимость работы подтверждена внедрением разработанной системы на промышленных предприятиях, где достигнуто существенное снижение затрат на обслуживание оборудования и повышение надежности его работы. Результаты исследования могут быть применены в различных отраслях промышленности для перехода к предиктивным методам технического обслуживания.