Ingenieros de la Universidad Técnica Estatal de Novosibirsk "NETI" han desarrollado un programa para clasificar los soportes de las líneas de transmisión de energía en grupos según el grado de desgaste, lo que permite clasificar automáticamente las estructuras en categorías para una planificación más eficiente de los costos de mantenimiento y reparación.
Por lo general, el diagnóstico del estado de los soportes de las líneas de transmisión de energía lo realizan especialistas que, cada seis años, registran alrededor de 20 parámetros: grado de deformación de los ángulos, daño de los aisladores, debilitamiento de la fijación del soporte a la base, inclinación de la estructura, etc. En la NSTU "NETI" propusieron determinar el grado de desgaste de los soportes utilizando un programa especial que se basa en las frecuencias de vibración de la estructura determinadas experimentalmente.
El diagnóstico de los soportes se basa en un parámetro de control como la frecuencia de las vibraciones propias, que se determina mediante un sensor especial "LEPTON-1", desarrollado en la NSTU "NETI" hace varios años.
Los sensores instalados en la estructura del soporte recopilan grandes cantidades de datos, por lo que necesitábamos un software que procese automáticamente la información y clasifique los soportes según el grado de desgaste, desde en buen estado hasta con capacidad de funcionamiento limitada.
El software de la NSTU "NETI" ya ha recibido un certificado de registro de programa informático (№2025688297 del 17.10.2025) y se utiliza en el proceso educativo para familiarizar a los estudiantes con los enfoques modernos para el diagnóstico del estado de las estructuras energéticas.
El programa fue escrito en conjunto con el estudiante de posgrado del Departamento de PLA, Pável Lastochkin, durante la preparación de su tesis de candidato. En la NSTU "NETI" consideran que el desarrollo es único.
No hay análogos de nuestro programa, que funciona por frecuencia, en la industria energética nacional. Además, nuestro software permite ahorrar significativamente en los costos de diagnóstico y el tiempo de trabajo de los especialistas.
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