Anil Lokesh Gadi, udhëheqës i teknologjisë dhe hulumtues ka qenë një kontribues i rëndësishëm për të bërë sistemet e monitorimit të motorëve më efikase dhe më inteligjente.
Hulumtimet e Gadi kanë çuar në krijimin e një zgjidhjeje të shkallëzueshme dhe praktike që përdor sensorët e IoT për të mundësuar monitorimin e vazhdueshëm dhe zbulimin e defekteve.Për më tepër, korniza e tij mund të integrohet me modelet e mësimit automatik të aftë për analizë në kohë reale të grupeve të të dhënave komplekse.Kjo integrim e bën të mundur kryerjen e analizës parashikuese, e cila përmirëson efikasitetin e përgjithshëm të motorit duke reduktuar ndërprerjet e paplanifikuara.
Need for Improving Engine Performance Monitoring
Në peizazhin industrial të sotëm që vazhdon të bëhet më i digjitalizuar nga dita në ditë, kufizimet dhe mangësitë e diagnostikave konvencionale të motorëve janë bërë më të dukshme. Këto sisteme tradicionale janë shumë të varur nga mirëmbajtja e planifikuar, inspektimi manual dhe sistemet e alarmit të bazuara në prag që janë rudimentare. Këto metoda shpesh nuk arrijnë të ofrojnë inteligjencën në kohë reale të nevojshme për të ndërhyrë në kohë. Si rezultat, degradimi i performancës, kohëzgjatja e shtuar e ndërprerjes, dështimet e papritura dhe shpenzimet e mbushura të mirëmbajtjes mund të mbeten të panjohura.
Gjithashtu, me ardhjen e njësive elektronike të kontrollit (ECU) dhe nën-sistemeve të ndërlidhura, motorët janë bërë më komplekse.Pa qasje në analitikë të avancuar dhe telemetri të thellë, është bërë jashtëzakonisht e vështirë për operatorët njerëzorë të identifikojnë faktorët që çojnë në probleme me performancën.
Me anë të hulumtimeve të tij, Anil Lokesh Gadi iu përgjigj kësaj nevoje gjithnjë e më të madhe për transformim duke paraqitur një alternativë dinamike, të drejtuar nga AI. Me një qasje proaktive, korniza e tij diagnostike në kohë reale skan vazhdimisht për anomali dhe parashikon dështimet para se të ketë ndonjë ndikim në performancë.
Understanding the Framework
Një arkitekturë fleksibël që kombinon tubacione inteligjente të të dhënave, ndjenjat e bazuara në internetin e gjërave dhe algoritmet e fuqishme të mësimit automatik formojnë thelbin e hulumtimit të Gadi-t, i cili është çelësi për të mundësuar
- Mbledhja dhe para-përpunimi i të dhënave: Në fillim të kornizës, sensorët IoT janë vendosur në komponentët kryesorë të motorit, të tilla si injektorët e karburantit, crankshafts, njësitë e shkarkimit dhe sistemet e ftohjes. Këto sensorë kryejnë funksionin e mbledhjes së telemetri në parametra të ndryshëm jetësorë si shpejtësia, dridhja, temperatura dhe presioni. Për shkak të natyrës së pakonsistente të të dhënave të tilla, rutina të qëndrueshme të para-përpunimit janë gjithashtu të përfshira në këto sisteme.
- Vendosja hibrid: Arkitektura gjithashtu arrin një ekuilibër midis thellësisë kompjuterike dhe reagimit në kohë reale duke mbështetur vendosjen në të dy cloud (për analizat e grumbulluara) dhe Edge (përpunimi në pajisje ose në afërsi të motorëve). Edge computing ofron alarme të dështimeve me vonesë të ulët, të cilat janë thelbësore për operacionet kritike në kohë. Nga ana tjetër, sistemet e bazuara në cloud lejojnë njohuri në të gjithë flotën, analizën e tendencave historike dhe parashikimin e performancës afatgjatë. ky model i vendosjes hibrid e bën zgjidhjen kosto-efikase, të shkallëzueshme dhe të zbatueshme në të gjitha llojet e industrive.
- Klasifikimi inteligjent i defekteve: Korniza e propozuar nga Gadi përdor rrjetet nervore dhe modelet e mësimit të makinës si Support Vector Machines (SVM) dhe Random Forest për klasifikimin e gjendjeve të motorëve bazuar në grupet e të dhënave të etiketuara. Këto modele janë trajnuar në zbulimin e anomalive të reja si dhe modelet e defekteve të njohura përmes njohjes së modelit. Retraining në hyrjet e të dhënave të reja lejon këto modele të ofrojnë nivele të larta të adaptueshmërisë dhe saktësisë. Kjo i bën ato të përshtatshme për një gamë të gjerë kushtesh dhe arkitekturash të motorëve.
Benefits across Industries
Gadi pretendon se korniza e tij ka implikime të gjera dhe zbatim të gjerë në shumë industri të ndryshme ku shtylla operative është shumë e varur nga motorët dhe sistemet mekanike.
- Transporti dhe Automotive: Diagnostika në kohë reale mund të ndihmojë prodhuesit e automobilave dhe operatorët e flotës logjistike për të përmirësuar efikasitetin e karburantit, për të zvogëluar dëmtimet në rrugë dhe për të zgjeruar jetën e motorëve.
- Hekurudhat dhe aviacioni: Operacionet ajrore dhe hekurudhore kërkojnë sisteme të avancuara të zbulimit të defekteve, sepse siguria është jashtëzakonisht kritike për këto sektorë.
- Turbinat me gaz dhe gjeneratorët me naftë janë dy fusha në sektorin e prodhimit të energjisë ku ky sistem mund të jetë jashtëzakonisht i dobishëm në reduktimin e emetimeve, sigurimin e furnizimit të qëndrueshëm me energji dhe monitorimin e parametrave kritike të shëndetit të motorëve.
- Pajisjet industriale dhe prodhimi: Ky kornizë mund të përdoret në fabrikat e prodhimit për monitorimin e motorëve të përdorur në sistemet e përpunimit të rëndë, gjeneratorët dhe makineritë CNN. Parashikimi i defekteve të mundshme lejon menaxherët e fabrikave të planifikojnë aktivitetet e riparimit gjatë kohëve të planifikuara të ndërprerjes, gjë që parandalon ndërprerjet e prodhimit dhe minimizon humbjet.
Conclusion
Korniza diagnostike e mbështetur nga AI e paraqitur nga Anil Lokesh Gadi ka potencialin të jetë një përparim i rëndësishëm në monitorimin e performancës së motorit. ai është i bindur se do të hapë rrugën për krijimin e një opsioni më të zgjuar dhe më të përgjegjshëm për menaxhimin e shëndetit të makinave.
“Arkitektura e propozuar nuk është vetëm në gjendje të diagnostikojë dështimet e motorëve në kohë reale, por është gjithashtu e shkallëzueshme dhe e përshtatshme për lloje të ndryshme të motorëve industrialë dhe mjediseve operative”, përfundon Gadi. “Ky sistem përfaqëson një hap të madh përpara në integrimin e diagnostikimit inteligjent në sistemet moderne industriale”.
