Продолжая пользоваться сайтом, вы принимаете условия и даете согласие на обработку пользовательских данных и cookies

  • Город
  • Наука и образование
  • News
Наука и образование

Поделиться:

Уфимский вуз разрабатывает датчик для ранней диагностики поломок техники

Уфимские ученые занялись созданием системы для ранней диагностики неисправностей двигателей, трансмиссий и редукторов.

Фото: правительство Башкортостана

Проектом занимается Уфимский государственный нефтяной технический университет – резидент Межвузовского студенческого кампуса Евразийского НОЦ совместно с компанией «Химмотолог».

Разработка позволяет оценивать состояние агрегатов по работающему маслу. Его состав и свойства меняются при износе деталей, попадании воды или других отклонениях. Такие сигналы помогают обнаружить проблему до серьезной поломки и дорогостоящего ремонта.

«Моторное и трансмиссионное масло в технике можно сравнить с кровью в организме человека. Оно циркулирует в системе, "омывает" все узлы, собирает всю "грязь" и доводит до фильтра. Анализ масла помогает выявить проблемы агрегата на ранней стадии. Например, критическое превышение концентрации металлов может показать, какой узел находится под угрозой разрушения», – пояснили в ООО «Химмотолог».

Испытания датчика уже проходят на пяти тепловозах РЖД и нескольких автомобилях «КамАЗ» компании «Газпром трансгаз Уфа». Доцент кафедры «Эксплуатация наземного транспорта в нефтегазовой промышленности и строительстве» УГНТУ Данир Шамсутдинов отметил, что поначалу разработку не воспринимали всерьез. 

«До испытания на производстве некоторые инженеры-практики относились к нашему проекту скептически. Но полученные результаты показывают перспективность разработки. Дешевле установить датчик и предотвратить поломку дорогостоящей техники, чем менять двигатель или агрегат. В перспективе система будет использовать возможности искусственного интеллекта. Сейчас идет формирование базы качественных размеченных данных для машинного обучения», – сказал он.

Комментарии (0)

Наши проекты

Купить журнал:

Выберите проект: