Цель:
Обнаружение аномалий в параметрах трансформатора, в частности, для диагностики ухудшения изоляции обмоток.
Сложность:
Отсутствие данных для обучения моделей ИИ, невозможность проведения экспериментов из-за их вредоносного влияния на оборудование.
Результат:
Создан цифровой двойник трансформатора, с помощью которого были получены сигналы с различной степенью проявления аномалии: от переходных (ранняя стадия, когда аномалия начинает возникать) до граничных (близкое к поломке). Сгенерированный датасет использовался для обучения моделей ИИ и внедрения технологии предиктивной аналитики.
Цель:
Система мониторинга и диагностики асинхронных двигателей.
Результат:
Система датчиков снимала сигнал при работе двигателей в нормальном состоянии и при аномальном состоянии, которое является предпосылкой к возникновению отказов. В собранном датасете представлены сигналы различных дефектов и их комбинаций. Разработан алгоритм предсказания отказов, осуществляющий обнаружение аномалий и их классификацию на основе моделей ИИ.