В России разработают цифровую систему мониторинга объектов энергетики на базе искусственного интеллекта

Интеллектуальную систему разрабатывают специалисты Орловского государственного университета совместно с индустриальными партнерами. Причем новый цифровой инструмент создан на базе на базе отечественных аппаратных и программных средств. Объектами интеллектуального мониторинга может быть любое энергогенерирующее оборудование. Система способна проводить не только диагностику, но и предотвращать нештатные ситуации на объектах энергетики, в том числе на АЭС, сообщает сайт Минобрнауки РФ.

Результатом проекта станет высокотехнологичное производство российских программно-аппаратных комплексов предиктивной диагностики технического оборудования с применением технологии искусственного интеллекта на базе ЗАО «ЭЛСИЭЛ».

Цель новой разработки российских ученых - предсказывать состояние и остаточный ресурс оборудования до возникновения аварийной ситуации. Для этого поступающие сигналы собираются и обрабатываются программным обеспечением, в котором реализованы методы искусственных нейронных сетей и машинного обучения. Первичные признаки будущей неисправности могут быть незаметны для человека, но нейросеть сможет их определить и вовремя подать сигнал для остановки технического оборудования и проведения ремонтных работ по фактическому состоянию. Такой подход предиктивной эксплуатации сложного технического оборудования позволит уменьшить количество отказов и аварийных ситуаций.

Этот проект — продолжение прикладной научно-исследовательской работы «Разработка интеллектуальной технологии мониторинга и прототипа программно-аппаратного комплекса безопасности объектов энергетического комплекса» в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы». Проект выполнен научным коллективом НОЦ интеллектуальных технологий мониторинга и диагностики энергогенерирующего оборудования ОГУ им. И.С. Тургенева совместно с индустриальным партнером АО «НПО ВЭИ Электроизоляция» в 2019-2020 гг.

В настоящее время разработанный прототип программно-аппаратного комплекса проходит опытную эксплуатацию во Всероссийском научно-исследовательском институте технической физики им. академика Е.И. Забабахина.

Еще на этапе подачи заявки на конкурс в партнерстве с ЗАО «ЭЛСИЭЛ» было принято решение о создании аппаратного комплекса на базе отечественных комплектующих для системы интеллектуального мониторинга, в отличие от прототипа. В настоящее время при выполнении 1-го этапа проекта разработан эскизный проект аппаратного комплекса, выполнены макеты отдельных блоков, и проведены соответствующие испытания.

«Уникальность разработки заключается в том, что ученые используют сразу несколько подходов для построения алгоритмов выявления дефектов энергогенерирующего оборудования. Один основан на создании шаблона нормальной работы оборудования, с которым искусственная нейросеть будет сравнивать данные о текущем состоянии, и постоянно самообучаться. Второй базируется на более детальной расшифровке информации датчиков системы мониторинга на базе математических моделей объектов и процессов. Третий предполагает обучение нейросетей на данных штатных АСУ ТП оборудования или на искусственных данных модельных экспериментов. В настоящее время формируется и четвертый подход для обучения искусственных нейросетей, заключающийся в создании «синтетических» данных, которые моделируют переход технической системы от нормального к неработоспособному состоянию. Такой комплексный подход позволит все точнее предсказывать отказы технического оборудования, более эффективно использовать штатные системы мониторинга для предиктивной диагностики, внедрять новые регламенты ремонта по фактическому состоянию и тем самым повышать безопасность объектов энергетической генерации Российской Федерации», — рассказал ведущий научный сотрудник НОЦ интеллектуальных технологий мониторинга и диагностики энергогенерирующего оборудования Роман Поляков.

Фото - сайт Минобрнауки РФ