Технологічний лідер і дослідник Аніл Локеш Гаді зробив значний внесок у те, щоб системи моніторингу двигунів були більш ефективними та розумними.
Дослідження Гаді призвели до створення масштабованого і практичного рішення, яке використовує датчики IoT для забезпечення безперервного моніторингу та виявлення помилок.Крім того, його рамки можуть бути інтегровані з моделями машинного навчання, здатними в реальному часі аналізувати складні набори даних.
Need for Improving Engine Performance Monitoring
У сучасному промисловому ландшафті, який продовжує ставати все більш цифровим з кожним днем, обмеження та недоліки звичайної діагностики двигунів стали більш помітними. Ці традиційні системи в значній мірі залежать від запланованого технічного обслуговування, ручної інспекції та систем попередження на основі порогів, які є початковими. Ці методи часто не можуть забезпечити розвідку в реальному часі, необхідну для своєчасного втручання.
Крім того, з появою електронних контрольних одиниць (ECU) і взаємозалежних підсистем двигуни стали більш складними.Без доступу до передових аналітичних технологій та глибокої телеметрії, людським операторам стало надзвичайно важко визначити фактори, що призводять до проблем з продуктивністю.
Завдяки своїм дослідженням Аніл Локеш Гаді відповів на цю постійно зростаючу потребу в трансформації, запропонувавши динамічну альтернативу, орієнтовану на штучний інтелект.
Understanding the Framework
Гнучка архітектура, що поєднує в собі інтелектуальні трубопроводи даних, давання на базі Інтернету речей та надійні алгоритми машинного навчання, є ядром досліджень Гаді, що є ключем до забезпечення безперервної роботи.
- Придбання та попередня обробка даних: На початку рамки, датчики IoT розміщуються по ключових компонентах двигуна, таких як паливні ін'єктори, кранкшарт, вихлопні агрегати та системи охолодження. Ці датчики виконують функцію збирання телеметрії за різними життєво важливими параметрами, такими як швидкість, вібрація, температура та тиск. Через невідповідний характер таких даних, в ці системи також входять міцні процедури попередньої обробки. Ця рутина включає в себе обробку відсутніх значень, фільтрування аномалій, забезпечення тимчасової синхронізації та нормалізації різноманітних наборів даних.
- Гібридне розгортання: Архітектура також досягає балансу між обчислювальною глибиною та реактивністю в реальному часі, підтримуючи розгортання як в хмарі (для агрегованої аналітики), так і на краю (на пристрої або на ближньому двигуні). Edge computing забезпечує попередження про помилки низької затримки, які необхідні для критичних операцій.
- Інтелектуальна класифікація помилок: рамка, запропонована Гаді, використовує нейронні мережі та моделі машинного навчання, такі як Support Vector Machines (SVM) і Random Forest для класифікації станів двигуна на основі наборів даних, що мають етикетку. Ці моделі навчаються виявляти виникаючі аномалії, а також відомі шаблони помилок за допомогою розпізнавання шаблонів.
Benefits across Industries
Гаді стверджує, що його рамки мають далекосяжні наслідки і широке застосування в багатьох різних галузях, де операційний хребет сильно залежить від двигунів і механічних систем.
- Транспорт та автомобільний сектор: Діагностика в режимі реального часу може допомогти автовиробникам та операторам логістичного флоту поліпшити паливну ефективність, зменшити аварії на дорозі та продовжити термін служби двигуна.
- Залізниці та авіація: Авіація та залізничні операції вимагають передових систем виявлення збоїв, оскільки безпека є надзвичайно важливою для цих секторів.
- Енергетика та комунальні послуги: Газові турбіни та дизельні генератори є двома сферами в секторі виробництва електроенергії, де ця система може бути надзвичайно корисною у зменшенні викидів, забезпеченні послідовного постачання електроенергії та моніторингу критичних параметрів здоров'я двигуна.
- Промислове обладнання та виробництво: ця рамка може бути використана на виробничих заводах для моніторингу двигунів, що використовуються в важких системах обробки, генераторах та машинах CNN. Прогнозування потенційних збоїв дозволяє керівникам заводів планувати ремонтні роботи під час запланованих зупинок, що запобігає припиненням виробництва та мінімізує втрати.
Conclusion
Диагностична рамка, створена Анілом Локешем Гаді, має потенціал стати значним кроком у моніторингу продуктивності двигуна.Він впевнений, що це відкриє шлях для створення більш розумного та реагуючого варіанту управління здоров'ям машин.
«Запропонована архітектура не тільки здатна діагностувати відхилення двигуна в реальному часі, але також масштабується і адаптується до різних типів промислових двигунів і робочих середовищ», – підсумовує Гаді. – Ця система являє собою великий крок вперед у інтеграції інтелектуальної діагностики в сучасні промислові системи».
