ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОСТАТОЧНОГО СРОКА СЛУЖБЫ ГИДРАВЛИЧЕСКОГО НАСОСА С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

В настоящей статье рассматривается алгоритм формирования выборки для машинного обучения в целях фиксации тенденции совокупного ухудшения характеристик гидравлического насоса (кумулятивная деградация – cumulative degradation), которое отражается на эффективности его работы и проявляется в виде падения объемного КПД.

Для генерации данных используется имитационная модель типовой станции подачи рабочей жидкости в технологических комплексах, разработанная в программе SimulationX. Описаны переходные процессы изменения давления в системе, из анализа которых прослеживается тенденция снижения средней составляющей сигнала давления, что используется в качестве диагностического признака – индикатора состояния системы. А также рассматривается пример, описывающий возможность оценки остаточного срока службы системы на основе данных, характеризующих прошлое состояние системы, и может быть адаптирован при формировании более сложной базы с учетом применения искусственных нейронных сетей.