Применения вибродмагностики с элементами машинного обучения для прогнозирования поломок турбоагрегатов

Abstract

В статье рассматриваются современные подходы к диагностике и прогнозированию отказов турбоагрегатов с помощью анализа вибрационных сигналов и методов машинного обучения. Описаны этапы сбора и обработки данных, подходы к выделению признаков во временной, спектральной и временно-частотной областях. Показано, как различные модели позволяют выявлять зарождающиеся дефекты и оценивать оставшийся ресурс оборудования. Отдельно отмечены перспективные направления, включая использование нейросетей и гибридных алгоритмов для предиктивного обслуживания. Приведены примеры практического применения и рекомендации по внедрению таких систем в промышленности.