Діагностика машин у мехатронних системах: методи аналізу та інтелектуальні технології

Анотація

У статті розглянуто сучасні підходи до діагностики машин у складі мехатронних систем із використанням методів обробки сигналів та інтелектуальних технологій машинного навчання. Проаналізовано структуру мехатронних комплексів та визначено їх специфічні особливості, що впливають на формування діагностичних моделей, зокрема високий рівень взаємозалежності між механічними, електронними та програмними компонентами. Обґрунтовано доцільність застосування гібридних діагностичних систем, у яких згорткові нейронні мережі (CNN) використовуються для автоматичного вилучення інформативних ознак із вібраційних та сенсорних даних, а рекурентні мережі типу LSTM забезпечують аналіз часової динаміки процесів та прогнозування деградаційних станів. Запропоновано узагальнену теоретичну модель діагностування, що поєднує спектральні методи попередньої обробки сигналів, багатосенсорну інтеграцію та модулі прогнозування технічного стану. Отримані результати демонструють високу ефективність інтелектуальних алгоритмів у виявленні ранніх ознак несправностей, навіть за умов шумових завад і зміни режимів роботи машин. Розроблений підхід може бути використаний у системах технічного обслуговування на промислових підприємствах для підвищення надійності та продовження ресурсу мехатронних систем.