Ученые ЮУрГУ обучили нейросеть выявлять дефекты в подшипниках по температуре

Учёные Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) разработали систему на базе искусственного интеллекта, способную обнаруживать дефекты в подшипниках качения. Технология может предотвратить аварии на промышленных предприятиях и сократить потери от внеплановых простоев.

Вместо традиционного анализа вибраций, исследователи предложили использовать многозонные температурные датчики. Нейросеть обучается по температурному полю исправного подшипника, а затем отслеживает отклонения в процессе работы оборудования.

По словам сотрудника лаборатории технической самодиагностики ЮУрГУ Дениса Лебедева, метод позволяет выявлять как уже возникшие повреждения (например, трещины), так и потенциальные риски перегрева. Диагностику можно проводить без остановки оборудования и при изменяющихся режимах работы.

Разработка уже получила государственную регистрацию как программное обеспечение (№ 2025611913). Визуально результаты выводятся в виде индикатора: зелёный — норма, жёлтый — требуется проверка, красный — неисправность.

Решение может применяться в металлургии и других отраслях, где используются механизмы с вращающимися элементами.