Учёные СФУ нашли новый способ диагностики техники

0
31
наука и техника Боготол

Учёные СФУ нашли новый способ диагностики техники. Учёные Сибирского федерального университета предложили использовать «электронных клонов» для онлайн-оценки состояния техники и представили соответствующую модель нейрокомпьютерной диагностики.

Не так давно для контроля над состоянием техники было достаточно простого осмотра. Сейчас эта задача перепоручена компьютерам, которые с помощью искусственных нейросетей (ИНС) способны решать целый комплекс задач по неразрушающему контролю и онлайн-диагностике.

Учёные СФУ предложили свой подход с опорой на разработку и обучение ИНС, а также моделирование контролируемого изделия на основе множества тестовых примеров реакции наблюдаемой системы – например, по изменению напряжённого состояния или нагрева изделия.

ИНС и моделирование позволяют создать электронных клонов изделия (или элемента конструкции) с чтением любой информации о состоянии контролируемого объекта в режиме онлайн, сообщили профессора Института информационных и космических технологий СФУ Владимир Кошур и Сергей Ченцов.

Клон может быть настроен на пассивный или активный режим работы. В пассивном режиме он только отражает состояние физического объекта, не вмешиваясь в его работу, в активном – клон, «почувствовав боль», генерирует управление доступными ему параметрами физического объекта для «уменьшения боли» или её устранения.

«В активном режиме работы – это новая интеллектуальная система, выполняющая основные функции и стремящаяся максимально сохранить жизнеспособность адаптивного подстраивающегося технического устройства», – рассказал Владимир Кошур.

По его словам, настройка нейросетевых блоков ведётся по принципам минимизации контролируемой ошибки выхода нейросетевой системы и принятого ответа паттерна. Особенно важно найти глобальный минимум суммарной ошибки – оптимальные параметры, которые являются наилучшими для принятой модели.

Результаты учёных СФУ были представлены на XX международной научно-технической конференции «Нейроинформатика-2018». На данный момент они продолжают исследовать адаптивные алгоритмы оптимизации нейросетевого управления.

Поделиться
comments powered by HyperComments