Промышленная техника
Роторное оборудование
Предиктивная аналитика
Обеспечение непрерывности производства
Безопасность на предприятии
Центр искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ
Искусственный интеллект для раннего выявления износа деталей и предотвращения внеплановых простоев
Мониторинг состояния роторного оборудования
  • Не более 30 минут
    требуется для оценки состояния оборудования методом ученых СПбГУ
  • Впервые в мире
    стало возможным определять параметры вибраций отдельных деталей работающего роторного оборудования благодаря разработке Университета
  • ≈ 15 минут
    на замену деталей в рамках планового ремонта будет уходить у пользователей в результате внедрения метода ученых СПбГУ вместо недельной вынужденной остановки всего производства в случае обнаружения неисправностей

О проекте

Ученые Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ разработали способ сверхточной оценки состояния роторного оборудования. Он позволяет определять степень износа деталей в машинах, не разбирая их и не останавливая производственный процесс, а также предсказывать поломки и тем самым предотвращать аварии на предприятиях.
Сегодня вибрационная диагностика позволяет определять возникновение неисправностей в промышленных машинах, однако какие именно детали становятся причинами неполадок, зачастую невозможно выяснить без полной остановки и разборки оборудования.

Исследователи Университета предлагают решить эту проблему с помощью системы, состоящей из генератора колебаний и нескольких мониторов со встроенными датчиками вибраций. Пользователю требуется установить их на корпус интересующего роторного устройства: генератор и первый монитор — максимально близко к месту расположения детали, требующей проверки, остальные мониторы — на удалении. Далее необходимо лишь запустить систему, остальную работу она «проделает» сама. Генератор создаст эталонный сигнал, а алгоритмы проанализируют его распространение по конструкции роторной машины и отделят вибрации интересующей детали от общего вибрационного фона.

Зная показатели вибраций конкретных комплектующих, инженеры предприятий смогут точно определять локализацию неисправностей. Также они получат возможность достоверно их классифицировать благодаря тому, что каждая степень и тип деградации деталей имеет свой уникальный вибрационный «рисунок». Более того: с помощью способа, предложенного учеными СПбГУ, пользователи смогут на постоянной основе отслеживать состояние всех элементов роторного оборудования и заблаговременно узнавать об их возможном выходе из строя.

Разработка позволяет проводить мониторинг станков, насосов, компрессоров, турбин, электродвигателей и других видов роторного оборудования практически без вмешательства в производственный процесс. В настоящее время технология защищена патентом, а команда проекта занимается созданием полнофункционального прототипа для последующего внедрения на промышленных предприятиях.
Преимущества
  • Диагностика каждой детали в отдельности
    Разработка ученых СПбГУ позволяет определять состояние конкретных подшипников, валов и других элементов роторного оборудования
  • Без остановки производства
    Мониторинг проводится во время штатной работы оборудования
  • Раннее выявление неисправностей
    Позволяет определять риск износа деталей до возникновения аварии
  • Снижение затрат
    Дает возможность продлевать срок работы оборудования, заранее планировать обслуживание, уменьшать количество внеплановых простоев и финансовых затрат на устранение последствий аварий
  • Масштабируемость
    Может использоваться на различных типах роторного оборудования — от насосов до турбогенераторов
  • Безопасность на производстве
    Разработка позволяет снижать риски возникновения аварий на предприятиях и тем самым уменьшать вероятность получения работниками производственных травм
Пользователи
Промышленные предприятия, в том числе машиностроительные, энергетические, нефтегазовые, химические, а также сервисные организации и инженерные службы всех типов производств
Цели

Создать систему мониторинга, способную на ранних стадиях определять износ различных деталей роторного оборудования без остановки производства и разборки машин.

Выгоды
Промышленные предприятия смогут на ранних стадиях выявлять неисправности различных деталей оборудования и планировать ремонт до возникновения аварийной ситуации. Это позволит сократить количество вынужденных простоев, уменьшить затраты на техническое обслуживание, отказаться от преждевременной замены исправных комплектующих и увеличить срок службы оборудования.
Авторы
  • Борис Викторович Викторов

    программист Центра искусственного интеллекта СПбГУ

  • Михаил Сергеевич Козин

    ведущий аналитик Центра искусственного интеллекта СПбГУ

  • Анна Геннадьевна Головкина

    доцент СПбГУ (кафедра теории систем управления электрофизической аппаратурой)

  • Владимир Александрович Козынченко

    доцент СПбГУ (кафедра теории систем управления электрофизической аппаратурой)

Документы
История успеха
Ученые Санкт-Петербургского университета разработали способ сверхточной оценки состояния роторного оборудования.
Читать историю успеха
Больше возможностей
  • Искусственный интеллект для прогнозирования потенциальных сбоев и поломок на производстве
    Подробнее
  • Прибор учета электроэнергии с функцией распознавания нелегального майнинга криптовалют
    Подробнее
Оставить заявку
Укажите контактную информацию, мы вам перезвоним и ответим на интересующие вопросы
Наши эксперты готовы ответить на ваши вопросы
Получить консультацию
Простым языком об исследованиях и разработках ученых СПбГУ
Журнал «Санкт-Петербургский университет»