Программа ученых ЮУрГУ поможет предотвратить аварию прокатного стана
![Программа ученых ЮУрГУ поможет предотвратить аварию прокатного стана]()
Изобретение, которое поможет предприятиям предотвратить экономические потери от аварии агрегатов прокатных станов и другого технического оборудования с вращающимися элементами из-за выхода из строя подшипников качения, сделали ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ), 3 марта сообщает пресс-служба вуза.
Сотрудник НИЛ технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем ЮУрГУ Денис Лебедев пояснил:
«Проблема в том, что, если хотя бы один агрегат прокатного стана выходит из строя, останавливается вся производственная линия. Даже пара часов внепланового простоя для крупных производств может обернуться миллионными убытками».
Дефекты в подшипниках в процессе работы могут возникнуть из-за их износа, неблагоприятной окружающей среды или несвоевременного обслуживания. В настоящее время такие дефекты обнаруживают с помощью анализа сигналов вибрации.
Ученые ЮУрГУ предложили проводить диагностику исправности работающих подшипников по температуре нагрева. Для этого, уточнил Денис Лебедев, челябинские ученые применяют многозонные датчики температуры, которые устанавливают в нескольких точках в окрестности подшипника и получают с них данные о температуре одновременно.
«С помощью такого подхода мы собираем информацию о температурном поле исправного подшипника в процессе его эксплуатации. Далее мы обучаем нейросетевую модель на полученных данных. Обученная модель знает, как выглядит температурное поле исправного подшипника. Если оно изменяется аномальным образом, реакция модели позволяет понять, что в подшипнике возникла неисправность», — рассказал Лебедев.
Таким образом, с помощью метода ученых ЮУрГУ можно точно выявлять возникновение дефектов, например, трещину на внешнем кольце подшипника, а также предупреждать о перегреве механизма из-за недостаточной смазки, что может привести к его неисправности.
Примененный в ЮУрГУ новый подход, когда данные о температуре получают из нескольких точек, обеспечивает диагностической модели большую точность. Еще одним достоинством нового метода является возможность проводить диагностику в процессе работы прокатного оборудования, не мешая технологическому процессу, а также при нестационарных режимах работы (различной частоте вращения).
На программу построения специализированных нейросетевых моделей коллектив научно-исследовательской лаборатории получил свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025611913. Обучение и отладка модели для конкретного оборудования занимает от одного до нескольких дней.
В результате ее пользователю на производстве будет виден на графическом интерфейсе результат мониторинга температуры: зеленая лампочка свидетельствует о штатной работе подшипника, желтая — о необходимости дополнительного контроля, а красная — о неисправности подшипника, грозящей аварией.
Изобретение ученых ЮУрГУ можно применять везде, где используется оборудование с вращающимися элементами и где его авария может обернуться серьезными убытками, например, в отрасли металлопрокатного производства.
Изобретение, которое поможет предприятиям предотвратить экономические потери от аварии агрегатов прокатных станов и другого технического оборудования с вращающимися элементами из-за выхода из строя подшипников качения, сделали ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ), 3 марта сообщает пресс-служба вуза.
Сотрудник НИЛ технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем ЮУрГУ Денис Лебедев пояснил:
«Проблема в том, что, если хотя бы один агрегат прокатного стана выходит из строя, останавливается вся производственная линия. Даже пара часов внепланового простоя для крупных производств может обернуться миллионными убытками».
Дефекты в подшипниках в процессе работы могут возникнуть из-за их износа, неблагоприятной окружающей среды или несвоевременного обслуживания. В настоящее время такие дефекты обнаруживают с помощью анализа сигналов вибрации.
Ученые ЮУрГУ предложили проводить диагностику исправности работающих подшипников по температуре нагрева. Для этого, уточнил Денис Лебедев, челябинские ученые применяют многозонные датчики температуры, которые устанавливают в нескольких точках в окрестности подшипника и получают с них данные о температуре одновременно.
«С помощью такого подхода мы собираем информацию о температурном поле исправного подшипника в процессе его эксплуатации. Далее мы обучаем нейросетевую модель на полученных данных. Обученная модель знает, как выглядит температурное поле исправного подшипника. Если оно изменяется аномальным образом, реакция модели позволяет понять, что в подшипнике возникла неисправность», — рассказал Лебедев.
Таким образом, с помощью метода ученых ЮУрГУ можно точно выявлять возникновение дефектов, например, трещину на внешнем кольце подшипника, а также предупреждать о перегреве механизма из-за недостаточной смазки, что может привести к его неисправности.
Примененный в ЮУрГУ новый подход, когда данные о температуре получают из нескольких точек, обеспечивает диагностической модели большую точность. Еще одним достоинством нового метода является возможность проводить диагностику в процессе работы прокатного оборудования, не мешая технологическому процессу, а также при нестационарных режимах работы (различной частоте вращения).
На программу построения специализированных нейросетевых моделей коллектив научно-исследовательской лаборатории получил свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025611913. Обучение и отладка модели для конкретного оборудования занимает от одного до нескольких дней.
В результате ее пользователю на производстве будет виден на графическом интерфейсе результат мониторинга температуры: зеленая лампочка свидетельствует о штатной работе подшипника, желтая — о необходимости дополнительного контроля, а красная — о неисправности подшипника, грозящей аварией.
Изобретение ученых ЮУрГУ можно применять везде, где используется оборудование с вращающимися элементами и где его авария может обернуться серьезными убытками, например, в отрасли металлопрокатного производства.
