Фильтр по тематике
Электроника и автоматизация
Прогнозирование времени отказа оборудования технологического процесса с помощью искусственной нейронной сети
Одной из целей интеллектуальной индустрии является снижение количества сбоев и времени, потраченного на устранение этих сбоев, что сокращает производственные издержки. Профилактическое обслуживание помогает решить эту проблему, но не всегда является эффективным способом. В контексте повышения эффективности технологического процесса основной вклад в эту работу может заключаться в том, чтобы предложить методику прогнозирования выполнимости технологического процесса. Обработка и преобразование собранных данных технологического процесса для обучения нейронной сети способны предсказать будущее состояние оборудования, указав, когда может произойти сбой, что позволяет точнее составлять график обслуживания. В результате лишних остановок оборудования для обслуживания становится меньше. Для достижения этой цели была создана модель, имитирующая технологический процесс, вывод параметров и ожидаемое время возникновения отказа. Данные были использованы для обучения нейронной сети, а кроссвалидация – для тестирования. Также были применены другие методы обучения нейронной сети. СЭ №5/2022 3418 0 1
