Исследователи Высшая школа экономики создали нейросеть, способную выявлять неисправности в электродвигателях с точностью до 99%.

Команда предложила новый подход к машинному обучению, позволяющий решить проблему нехватки данных о реальных поломках. Вместо использования ограниченных архивов специалисты генерируют искусственные, но реалистичные примеры неисправностей.

Алгоритм формирует такие данные, добавляя в сигнал исправного двигателя специальные частоты, характерные для различных типов поломок. На основе этих данных нейросеть обучается распознавать отклонения в работе оборудования.

Технология была протестирована на данных двух электродвигателей. В задаче определения исправности точность достигла 99%, а при классификации типов неисправностей — 86%.

Разработчики отмечают, что решение особенно актуально для предприятий, у которых отсутствуют накопленные данные об авариях и практический опыт диагностики поломок оборудования.

Информация и изображение: t.me/elecru