Интеллектуальный мониторинг состояния подшипников электропоезда

Заказчик: ООО «Алгоритм С»
Проблема:
В современном железнодорожном транспорте остро стоит задача ранней диагностики состояний подшипников для повышения безопасности и долговечности подвижного состава. Несмотря на наличие множества известных алгоритмов диагностики, многие из них либо недостаточно надежны, либо эффективны только для частных случаев дефектов. Выбор подходящего алгоритма остается сложной задачей, так как прямой подход (без учёта особенностей конкретной ситуации) не всегда приносит ожидаемый результат. Нейросетевые алгоритмы предлагают больший потенциал, но требуют тщательного анализа и тестирования. Существует необходимость в сравнении и проверке различных подходов на реальных данных для выбора оптимального варианта.
Ограничения и рекомендации:
Рекомендуется изучить опубликованные методики диагностики подшипников, протестировать несколько алгоритмов, представленных в научной литературе и нормативных документах, а также проанализировать их работоспособность на реальных данных, полученных с экспериментального стенда (Ссылка на материалы в центре проектной деятельности ВИШ). Возможно самостоятельное получение дополнительных данных или их моделирование в специализированном программном обеспечении.
Требуемые компетенции:
Цифровая обработка сигналов (анализ вибрации, спектрограммы и др.).
Математическое моделирование механических систем.
Навыки работы с данными и тестирование алгоритмов.

«Мы тратим время и ресурсы на алгоритмы, которые в теории работают идеально, а на реальных данных — нет. Я хочу понять, что действительно работает для диагностики подшипников, когда на кону безопасность поездов и людей».