Новосибирск. 16 марта. ИНТЕРФАКС - Ученые Новосибирского государственного технического университета (НГТУ НЭТИ) разрабатывают унифицированную платформу нового поколения для оценки и прогнозирования надежности, а также остаточного ресурса технических систем различного назначения, включая транспортные, энергетические и производственные объекты, сообщает пресс-служба вуза.
Работа ведется в рамках гранта Российского научного фонда.
Руководитель проекта, доцент кафедры электротехнических комплексов НГТУ НЭТИ Борис Малозёмов отмечает, что современные транспортные и промышленные системы стали настолько сложными и энергонасыщенными, что классический подход обслуживания по регламенту и реакции на поломку перестал быть экономически и технологически оправданным, поскольку отказ оборудования зачастую происходит из-за сочетания множества факторов и в целом имеет скорее стохастический (случайный) характер.
"В контексте нашей разработки важно понятие "унифицированная" - речь идет не об узкоспециализированной программе для одного объекта, а о модульной цифровой среде, которую можно настраивать под разные классы оборудования и интегрировать в индустриальные контуры. Платформа выполняет три ключевые функции: во-первых, превращает эксплуатационные данные и сценарии работы в формальные модели деградации и риска, во-вторых, связывает эти модели с цифровыми двойниками, чтобы оценка ресурса была не "в среднем по больнице", а для конкретного объекта и его режимов. И в-третьих, добавляет интеллектуальные модули прогнозирования, включая самообучающиеся нейросетевые компоненты, чтобы система "подстраивалась" по мере накопления данных", - говорит Малозёмов.
"Это как прогноз погоды для техники. Нам важно не только, "будет дождь или нет", а с какой вероятностью, в каком диапазоне и при каких условиях риск становится неприемлемым, чтобы управлять обслуживанием, управляя рисками, а не реагируя на аварии", - добавляет ученый.
Платформа объединяет стохастическое моделирование, физико-химические и мультифизические модели старения (тепловые, электрические, механические, химические процессы) и модули машинного обучения (ML-модули), обеспечивающие точность за счет эксплуатационных данных.
Платформа в перспективе позволит перейти от планового обслуживания к предиктивному (ремонт и замена не "по календарю", а по риску и ресурсу), сокращение внеплановых простоев, обоснование графиков модернизации, замены и оптимизация затрат на жизненный цикл.
Целевыми потребителями разрабатываемой в НГТУ НЭТИ платформы являются операторы городского и междугороднего электротранспорта, машиностроительные и энергетические предприятия, а также компании, занимающиеся мониторингом и автоматизацией.
Проект рассчитан на два года. Сейчас он на стадии развертывания фундаментальных модулей: ученые закладывают математическое ядро и архитектуру цифрового двойника, чтобы дальше уже "наращивать мышцы" - подключать новые классы оборудования, ML-модули, интерфейсы интеграции.
В этом году планируется создать "скелет" платформы - библиотеку базовых стохастических моделей оценки остаточного ресурса, прототипы цифровых двойников, стартовую ИТ-версию, структурированную базу эксплуатационных сценариев. В 2027 году предполагается выход на полнофункциональную версию платформы, создание гибридных моделей высокой точности и проверка в реальной эксплуатации.
Самое важное и интересное — "Интерфакс-Россия" в Мax