En la Universidad Estatal del Sur de los Urales (ЮУрГУ), por primera vez en Rusia, se aplicó con éxito un nuevo algoritmo para el diagnóstico automático de rodamientos utilizando una red neuronal. Así lo informó el subdirector del laboratorio de investigación de Autodiagnóstico técnico y autocontrol de instrumentos y sistemas, Vladimir Sinitsyn.
El problema científico y técnico radicaba en que para el diagnóstico automático de rodamientos, en el que participan redes neuronales, se utiliza un modelo híbrido Hybrid MLP-CNN. Este modelo requiere costos computacionales y de tiempo, así como un gran volumen de datos para el entrenamiento, de lo contrario, funciona con errores.
Para solucionar este problema, los científicos utilizaron el algoritmo LPC, que requiere 15 veces menos tiempo para entrenar la red neuronal. Anteriormente, este algoritmo se utilizaba para el reconocimiento y la síntesis del habla humana. Ahora se ha adaptado para el diagnóstico de rodamientos.
Anteriormente, www1.ru informó que en Skolkovo presentaron una plataforma para robots colaborativos con una función de control de calidad.
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