Аңдатпа. Бұл мақалада суару жүйелерінде қолданылатын сорғылардың қалдық қызмет ету мерзімін бақылау және болжау әдістері қарастырылады. Бұл зерттеудің өзектілігі сорғы жабдықтарының сенімділігі мен тиімділігін арттыру, күтпеген бұзылулардың ықтималдығын азайту және техникалық қызмет көрсетуді оңтайландыру қажеттілігімен байланысты.
Бұл зерттеу суару жүйесінің қалдық қызмет ету мерзімін (RUL) болжаудың жоғары дәлдіктегі әдісін жасауға және қолдануға бағытталған. Әдістің негізінде конволюциялық нейрондық желіні (CNN) пайдалану жатыр.
Зерттеу міндеттері:
Сорғы жабдықтарының техникалық жағдайын бақылау мен болжаудың қолданыстағы әдістерін зерттеу.
Екі параллель деректерді өңдеу арналары бар конволюциялық нейрондық желі (CNN) архитектурасын әзірлеу: уақыт және уақыт-жиілік.
Діріл және температура датчиктерінен келетін деректерді жинау, өңдеу және талдау үшін «AITUM» бағдарламалық кешенін құру.
Сорғы жабдықтарына техникалық қызмет көрсету жүйелерінде әдісті қолдану бойынша ұсыныстар әзірлеу.
Терең оқытуға негізделген инженерлік әдіс RUL сорғыларын болжаудың жоғары дәлдігін көрсетеді, бұл жалпы қабылданған тәсілдерден айтарлықтай асып түседі. Сорғы жүйелерінің нақты деректері бойынша бірқатар тәжірибелер жүргізілді, бұл жабдықтың деградация заңдылықтарын анықтауға көмектесті. Бұл технологияны қолдану апаттық істен шығу қаупін азайтуға, пайдалану шығындарын азайтуға және жабдыққа уақтылы техникалық қызмет көрсету арқылы суару жүйелерінің тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді.

Түйін сөздер: қалдық ресурсты болжау (RUL), IoT сенсорлары, CNN, суару жүйелерінің сорғы агрегаттары, деректерді зияткерлік талдау алгоритмі