УДК 004

Обнаружение и классификация электрических неисправностей с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта

Зинатова Лейсан Дарвиновна – студент кафедры Информационных технологий и интеллектуальных систем Казанского государственного энергетического университета

Аннотация: Данная статья исследует роль машинного обучения и искусственного интеллекта в обнаружении и классификации электрических неисправностей. Авторы освещают методы применения, включая анализ сигналов, визуальное обнаружение неисправностей и прогнозирование отказов, а также предоставляют примеры успешного использования в различных сферах, таких как промышленность и энергетика. В итоге статья подчеркивает важность этих технологий для надежности и безопасности электрических систем.

Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, электрические неисправности, обнаружение, классификация, анализ сигналов, визуальный осмотр, прогнозирование отказов, промышленность, энергетика.

В современном мире электрические системы играют решающую роль в широком спектре сфер, начиная от промышленных предприятий и заканчивая бытовыми приложениями. От надежности работы этих систем зависит эффективность производства, безопасность людей и окружающей среды, а также качество жизни.

Традиционные методы обнаружения электрических неисправностей, такие как визуальный осмотр и ручная диагностика, часто оказываются недостаточно эффективными в современных условиях [6, c. 8]. Они могут упустить скрытые или сложные проблемы, а также не предоставляют возможности для анализа больших объемов данных.

Именно здесь машинное обучение и искусственный интеллект вступают в игру. Они предоставляют возможность автоматизировать процесс обнаружения неисправностей, анализируя большие объемы данных и выявляя скрытые паттерны, которые могут указывать на потенциальные проблемы [7, c. 91]. Более того, алгоритмы машинного обучения могут адаптироваться к новым условиям и обучаться на основе новых данных, что позволяет им быть более эффективными и точными в долгосрочной перспективе.

Примеры успешного применения машинного обучения в этой области впечатляющи. В промышленности, например, алгоритмы машинного обучения используются для мониторинга работы оборудования и выявления потенциальных отказов до их возникновения. В энергетических сетях, машинное обучение помогает оптимизировать распределение энергии и предотвращать аварии [8, c. 28]. В автомобильной промышленности, оно применяется для диагностики электрических систем автомобилей и обеспечения безопасности на дорогах.

Таким образом, машинное обучение и искусственный интеллект становятся неотъемлемой частью современных технологий обеспечения безопасности и надежности электрических систем. Их использование позволяет эффективно предотвращать неисправности, повышать производительность и обеспечивать безопасность, что делает их незаменимыми инструментами в современном мире.

В современном мире применение машинного обучения для обнаружения электрических неисправностей играет ключевую роль в поддержании надежности и безопасности электрических систем [9, c. 45]. Различные методы и подходы машинного обучения обеспечивают эффективные инструменты для анализа данных и выявления аномалий, указывающих на потенциальные проблемы. Вот некоторые из основных методов применения машинного обучения в этой области.

Машинное обучение может использоваться для анализа сигналов и данных, собранных из различных источников в электрических системах. Эти данные могут включать в себя информацию о напряжении, токе, частоте и других параметрах работы системы [2, c. 91]. Алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать эти данные и выявлять аномалии, которые могут указывать на потенциальные проблемы в работе системы.

С использованием алгоритмов компьютерного зрения и глубокого обучения можно проводить визуальный анализ компонентов электрических систем для выявления дефектов, повреждений и других аномалий [1, c. 38]. Это может включать в себя анализ фотографий или видеозаписей с камер, установленных на оборудовании, или анализ изображений, полученных с помощью дронов или роботов.

Модели машинного обучения могут быть использованы для прогнозирования вероятности отказа компонентов электрических систем. Они могут анализировать данные о прошлых отказах, условиях эксплуатации, окружающей среде и других факторах, чтобы предсказать вероятность отказа в будущем. Это позволяет предпринимать проактивные меры для предотвращения отказов и минимизации потенциальных проблем.

Применение машинного обучения и искусственного интеллекта для обнаружения электрических неисправностей находит широкое применение в различных отраслях и сферах деятельности. В промышленности системы машинного обучения используются для постоянного мониторинга состояния оборудования и предсказания возможных отказов. Например, предприятия могут использовать данные с датчиков для определения изменений в рабочем состоянии оборудования, а алгоритмы машинного обучения могут выявлять аномалии, которые могут указывать на потенциальные проблемы.

В энергетике машинное обучение применяется для оптимизации работы электроэнергетических сетей и снижения риска аварийных ситуаций [5, c. 396]. Системы машинного обучения могут анализировать данные о нагрузке, состоянии оборудования и прогнозах погоды для оптимального распределения электроэнергии и предотвращения перегрузок и отказов в сетях.

В автомобильной и железнодорожной отраслях машинное обучение играет важную роль в обнаружении и предотвращении неисправностей в электрических системах транспортных средств [4, c. 65]. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные с датчиков и электрических систем автомобилей для выявления ранних признаков потенциальных проблем и предотвращения аварийных ситуаций на дорогах.

Даже в бытовых условиях машинное обучение может быть полезным инструментом для обнаружения и предотвращения неисправностей в домашних электрических системах. Умные домашние устройства могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа данных о потреблении энергии и выявления аномалий, свидетельствующих о потенциальных проблемах с оборудованием.

Современные электрические системы играют ключевую роль в различных сферах деятельности, и обеспечение их надежной работы является приоритетной задачей [3, c. 137]. Традиционные методы обнаружения неисправностей часто недостаточно эффективны, особенно при обработке больших объемов данных и выявлении скрытых проблем.

Применение машинного обучения и искусственного интеллекта предоставляет мощные инструменты для решения этих проблем. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые паттерны и адаптироваться к изменяющимся условиям, что позволяет им быть эффективными в обнаружении различных типов неисправностей. Визуальное обнаружение неисправностей с использованием компьютерного зрения также демонстрирует потенциал машинного обучения в этой области.

Примеры применения машинного обучения и искусственного интеллекта в различных отраслях, таких как промышленность, энергетика, транспорт и бытовые приложения, подтверждают значимость этих технологий для обеспечения надежности и безопасности электрических систем. Они помогают предотвращать отказы, оптимизировать производственные процессы и улучшать качество обслуживания.

Таким образом, машинное обучение и искусственный интеллект становятся неотъемлемой частью современных технологий обеспечения безопасности и устойчивости электрических систем, и их применение будет продолжать расти в будущем.

Список литературы

1. Астапова М. А., Лебедев И. В. Обзор подходов к детектированию дефектов элементов ЛЭП на изображениях в инфракрасном, ультрафиолетовом и видимом спектрах //Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2020. – Т. 8. – №. 4. – С. 38-39.
2. Верзунов С. Н. Концепция интеллектуальной системы геоэкологического мониторинга //Проблемы автоматики и управления. – 2023. – №. 2. – С. 91-108.
3. Епишко Н. Л. Инженерное дело. Строительство //Концептуальные пути развития гуманитарных и социальных наук: сборник материалов XXXIV-ой международной очно-заочной научно-практической конференции, в 2 т., Том 2, 30 сентября, 2023–Москва: Издательство НИЦ «Империя», 2023. – С. 137.
4. Касьянова О. Н., Репина Е. Д., Эрлих Н. В. Информационно-управляющие системы на грузовой станции //Под редакцией НВ Яшковой–к. э. н., доцент, зам. директора по научно-методической работе филиала СамГУПС в г. Нижнем Новгороде. – 2022. – С. 65.
5. Колесников Н. Е. Использование искусственного интеллекта в электроэнергетике //ББК 31.2 П78 Рецензенты: доктор технических наук, профессор ФГБОУ ВО «КГЭУ» ИВ Ившин, доктор технических наук, профессор филиала ФГБОУ ВО «УГНТУ». – С. 396.
6. Макаров Л. М. и др. Национальные российские рекомендации по применению методики холтеровского мониторирования в клинической практике //Российский кардиологический журнал. – 2014. – №. 2 (106). – С. 6-71.
7. Морозов И. Г., Носова Н. А., Храмова Л. Н. Роль машинного обучения в будущем бухгалтерского учета //BULL. – 2018. – С. 91.
8. Осипова К. Ю. ИИ для оптимизации работы электроэнергетических систем, управления нагрузками, прогнозирования и диагностики //Современные наука и образование: достижения и перспективы развития: сборник материалов XXX-ой международной очно-заочной научно-практической конференции, в 4 т., Том 3, 7 июня, 2023–Москва: Издательство НИЦ «Империя», 2023.–153с. – 2023. – С. 28.
9. Соловьев И. С. Термоэлектрические генераторы в авиации как способ экономии топлива //Современная наука, общество и образование 3. – 2024. – С. 45.