Найти

Результаты поиска

• ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОСТАТОЧНОГО СРОКА ПОЛЕЗНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ МЕТОДОМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ LSTM

  Ю.А. Кораблев

  277-288

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  Актуальность данного исследования обусловлена повсеместным внедрением предиктивных систем технического обслуживания. В современных промышленных условиях особую важность приобретает точное прогнозирование остаточного срока службы (RUL) критического оборудования. Однако традиционные методы анализа данных демонстрируют существенные ограничения при работе с многомерными нестационарными временными рядами, характеризующимися высокой степенью зашумленности и сложными нелинейными зависимостями. Это приводит к значительным погрешностям в прогнозах, неоптимальному планированию ремонтных работ и возрастанию рисков внезапных отказов, способных вызвать серьезные экономические потери и нарушения производственных процессов. Цель работы заключалась в разработке усовершенствованной модели прогнозирования RUL на основе глубоких рекуррентных нейронных сетей. Для достижения поставленной цели последовательно решались следующие задачи: проведение детального анализа и многоэтапной предобработки данных многомерного мониторинга; проектирование специализированной двухслойной LSTM-архитектуры с интегрированными механизмами регуляризации. Методы и подходы включали применение оригинальной методики, сочетающей каскадную организацию LSTM-слоев с нормализацией и dropout-регуляризацией. Обучение модели осуществлялось на наборе данных NASA Turbofan Engine Degradation Simulation с задействованием современного оптимизатора Adam и стратегии ранней остановки для предотвращения переобучения. Особое внимание уделялось разработке специализированных алгоритмов предобработки, позволяющих эффективно работать с зашумленными временными последовательностями и сохранять долгосрочные зависимости в данных. Основные результаты проведенных экспериментов демонстрируют высокую точность прогноза. Детальный визуальный анализ временных рядов подтвердил точное соответствие прогнозных значений реальной траектории износа механических компонентов. Выводы исследования свидетельствуют о высокой практической эффективности разработанной модели для решения актуальных задач промышленной прогностики. Установлена возможность успешной интеграции модели в современные системы предиктивного обслуживания технологического оборудования. Практическая значимость работы заключается в потенциале существенной оптимизации затрат на техническое обслуживание и минимизации рисков критических отказов. Перспективы дальнейших исследований связаны с развитием гибридных архитектур, интеграцией механизмов внимания и адаптацией модели для различных типов промышленного оборудования