В Южно-Уральском государственном университете (ЮУрГУ) впервые в России успешно применили новый алгоритм для автоматической диагностики подшипников с использованием нейросети. Об этом сообщил заместитель заведующего научно-исследовательской лаборатории Технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем Владимир Синицын.
Научная и техническая проблема заключалась в том, что для автоматической диагностики подшипников, в которой участвуют нейросети, применяется гибридная модель Hybrid MLP-CNN. Эта модель требует вычислительных и временных затрат, а также большого объема данных для обучения, иначе она работает с ошибками.
Для решения этой проблемы ученые использовали алгоритм LPC, который требует в 15 раз меньше времени на обучение нейросети. Ранее этот алгоритм использовался для распознавания человеческой речи и ее синтеза. Теперь его адаптировали для диагностики подшипников.
Ранее www1.ru сообщал, что в Сколково представили платформу для коллаборативных роботов с функцией контроля качества.
Читать материалы по теме:
Производитель микроэлектроники «Элемент» запустил направление промышленной робототехники
В цехах «КАМАЗа» испытывают коллаборативных роботов из Казани
В Москве начнут производить новые промышленные роботы с ИИ
