В Иркутске завершили второй этап проекта ФЦП по созданию программно-аппаратного комплекса с обработкой больших данных

Иркутск, 28.01.20 (ИА «Телеинформ»), - В Иркутске завершен второй этап выполнения проекта ФЦП по теме «Разработка и создание программно-аппаратного СВЧ-плазменного комплекса для мониторинга, контроля и безопасной эксплуатации маслосистемы двигателей наземного и воздушного назначений».

Как сообщает пресс-служба ИРНИТУ, проект выполняется в кооперации с индустриальным партнером ПАО «КАМАЗ», который осуществляет внебюджетное софинансирование проекта.

В рамках второго этапа команда сотрудников ИРНИТУ под руководством доцента института информационных технологий и анализа данных Николая Иванова выполнила комплекс работ по созданию сцинтилляционного спектрального комплекса с СВЧ плазменным возбуждением для комплексного анализа частиц износа, накапливающихся в смазывающих жидкостях: моторных и трансмиссионных маслах, а также гидрожидкостях.

Как сообщил Николай Иванов, выполнение проекта в рамках этой ФЦП включает в себя как выполнение НИР, так и большой объем работ по разработке эскизной конструкторской документации на испытательные стенды и на изготовление экспериментальных образцов устройств. Были разработаны стенды для оптимизации конструкции системы регистрации сцинтилляционного сигнала, для исследования наработки частиц износа в гидросистеме автомобиля КАМАЗ. Кроме того, разработан и изготовлен малогабаритный монохроматор для СВЧ-плазменного комплекса, создан экспериментальный образец СВЧ-плазменного комплекса и проведены его предварительные испытания.

Для СВЧ-плазменного комплекса разработано многофункциональное программное обеспечение, включающее возможности управления многочисленными параметрами комплекса, регистрацию и обработку оптических сигналов элементов частиц износа, а также ведение и обработку архива больших данных.

СВЧ-плазменный комплекс разрабатывается как средство определения технического состояния узлов трения маслосистем воздушных и наземных двигателей с высокой степенью достоверности. При эксплуатации двигателей в масле и на фильтрующих элементах двигателей накапливаются частицы изнашивания, которые подвергаются СВЧ-плазменному анализу и по объему которых судят о техническом состоянии. Результаты анализа характеризуются большим количеством определяемых параметров (до 1000) для каждого измерения, что обусловлено, в основном, множеством различных комбинаций химических элементов в частицах изнашивания. Такой объем информации достаточно сложно обработать вручную для разработки рекомендаций по эксплуатации двигателя. Для облегчения этой задачи созданы статистические модели исправных двигателей различных типов и наработок, для которых рассчитаны предельные значения параметров.

Дальнейшая автоматизация этой задачи производится разработкой алгоритмов принятия диагностического решения с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта на основе больших данных.