Використання алгоритмів машинного навчання для діагностики систем керування рухомим обладнанням - Третяк, О. В. (Енергетика і автоматика, 2025)
Досліджується застосування алгоритмів машинного навчання для автоматизованої діагностики систем керування рухомим обладнанням. Актуальність роботи зумовлена зростаючою складністю систем керування, де відмова окремих компонентів може призводити до значних економічних втрат та загроз безпеці. В умовах сучасного промислового виробництва та транспорту необхідність створення автоматизованих рішень для моніторингу технічного стану є особливо важливою.Метою дослідження є розробка та впровадження методів машинного навчання для підвищення ефективності виявлення та прогнозування відмов у системах керування. Завдання роботи включають створення моделей на основі глибоких нейронних мереж, їх тренування на даних про роботу систем керування та оцінку їхньої продуктивності.Аналіз даних роботи систем керування, отриманих із сенсорів рухомого обладнання, створення та тестування моделей машинного навчання беруться за методи дослідження. Для експериментів використовувалися дані з відкритих джерел та синтетично згенеровані набори. Основними інструментами були нейронні мережі типу LSTM та CNN, які реалізовано у фреймворках TensorFlow та PyTorch. Дослідження проводилося з використанням обчислювальних кластерів для пришвидшення тренувань.Результати дослідження показали, що використання машинного навчання дозволяє досягти високої точності діагностики технічного стану. Наприклад, моделі LSTM забезпечили точність прогнозування відмов до 95 %, тоді як CNN ефективно визначали аномалії в реальному часі. Проведено порівняльний аналіз із класичними методами машинного навчання, який продемонстрував переваги глибоких нейронних мереж у швидкості адаптації до нових даних та стійкості до шуму. Водночас основними викликами залишаються потреба у великих обсягах даних для тренування моделей та забезпечення їхньої енергетичної ефективності під час використання в реальних умовах.Ключові слова: машинне навчання, діагностика систем керування, нейронні мережі, прогнозування відмов, автоматизація обслуговування