Разрабатываемая система (прибор СТМ-12Т + программное обеспечение интеллектуального анализа) будет универсальной для различных типов технологического оборудования (необходима только программная настройка), будет использована в качестве прибора стационарного контроля и удаленного мониторинга и анализа, будет обладать высокой способностью к диагностике текущего состояния машин с функцией удаленного управления.

     Концептуальное решение распределенной системы мониторинга и диагностики оборудования на примере зерноперерабатывающих предприятий заключается в следующем:

1.   Технологические машины снабжены стационарно установленными датчиками физических величин (вибрации, температуры, тока, звука и пр.) информация с которых поступает в первичный прибор сбора данных;

2.   Первичный прибор диагностики, который реализован на базе недорогого одноплатного микрокомпьютера, встроен в систему управления машиной и имеет канал доступа к сети Internet.

3.   Программное обеспечение прибора обеспечивает:

• процедуры измерения сигналов с датчиков, их предварительную обработку методами ЦОС (фильтрацию, масштабирование, математические преобразования Фурье, вейвлет-преобразование, интегрирование и пр.) и хранение сигналов в БД прибора;
• формирование диагностических признаков для нейросетевых классификаторов (векторов значений амплитуд спектров сигналов, изображения вейвлет-скалограмм сигналов);
• формирование трендов значений диагностических признаков для построение регрессионной модели с использованием ИНС и последующего прогнозирования сроков безопасной эксплуатации машины;
• ввод обслуживающим персоналом и сохранение в БД прибора дополнительной информации о функционировании машины (сроках и видах выявленных дефектов, проведенных мероприятий по ТОиР, параметрах перерабатываемого продукта и пр.) в виде числовой информации, кодов технических состояний и видов ТОиР;
• постановку окончательного диагноза машине с использованием ИНС-супервизора по совокупности результатов классификации специализированными ИНС и дополнительных признаков, отражающих работу машины (нагрузку, температуру, строки проведения ТОиР и пр.), с последующей выдачей интеллектуальных решений и рекомендаций по дальнейшей эксплуатации, обслуживанию и совершенствованию оборудования;
• отражение текущего технического состояния машины на дисплее прибора, вывод рекомендаций по режимам и срокам дальнейшей эксплуатации машины в виде текстовой и/или голосовой информации;
• передачу результатов измерений, классификации, прогнозирования и введённой персоналом дополнительной информации в БД на удаленный сервер.

4.   Собранная на сервере в БД информация статистически обрабатывается с использованием специализированных математических пакетов, таких как Matlab, Statistica, анализируется специалистами в области технического диагностирования с целью оценки корректности работы системы, проводится дополнительное обучение ИНС на новых данных, обновление  нейросетевых классификаторов для ПО первичных приборов. Процедура обработки данных и создание ИНС также может быть реализована на популярном языке Python с применением специализированных библиотек Pandas, TensorFlow, Keras и др.;

5.   Обновление ПО первичных приборов обеспечивается удаленно, через сеть Internet;

6.   Доступ заинтересованных лиц к информации из БД о текущем техническом состоянии машины и результатах прогнозирования обеспечивается через сеть Internet посредством веб-браузера или через мобильное приложение.

На страницу проекта