В ПсковГУ разработали нейронные сети, способные анализировать «здоровье» машин

Учёные из Псковского государственного университета разработали искусственные нейронные сети для диагностики технического состояния механизмов. Такие сети могут не только анализировать «здоровье» машин, но и облегчить процесс постановки диагноза людям. Об этом Псковскому агентству информации сообщили в пресс-службе ПсковГУ.

Искусственные нейронные сети – сокращенно ИНС – способны решать широкий круг задач распознавания образов, идентификации, прогнозирования, оптимизации и управления сложными объектами. Высокую эффективность ИНС показывают в задачах диагностики и прогнозирования технического состояния различных промышленных объектов. Псковскими учёными был разработан ряд многослойных перцептронных ИНС для аппроксимации сложных многофакторных динамических процессов. Например, ИНС, предназначенная для диагностики узлов скользящего токосъёма турбогенераторов.

«Она использует такие параметры, как переходное падение в напряжении, уровень электромагнитного излучения в зоне узла, температурные показатели, переменная и постоянная составляющие тока узла, уровень и спектральные характеристики вибрации», – рассказал профессор, заведующий кафедрой электропривода и систем автоматизации ПсковГУ Игорь Плохов.

Ещё одним перспективным направлением является применение искусственных нейронных сетей для оптимального управления активным магнитным подвесом. Кроме того в вузе ведутся работы по применению ИНС для медицинской диагностики и классификации биологических систем.

«Достаточно простая модернизация данных программ может позволить реализовать такие функции, как распознавание образов, техническая и медицинская диагностика и другие», – отметил профессор.