Voditelj tehnologije i istraživač Anil Lokesh Gadi bio je značajan doprinos činjenici da su sustavi za praćenje motora efikasniji i pametniji. Istraživanje pod nazivom „A Framework for Real Time Engine Fault Diagnosis using Machine Learning and IoT Enabled Data Pipelines” objavljeno je u International Journal of Finance and Innovation, nudeći rešenje koje menja igru za industrije koje se uvelike oslanjaju na mašinerije. Optimizacija performansi motora Optimizacija performansi motora Gadijevo istraživanje dovelo je do stvaranja skalabilnog i praktičnog rešenja koje koristi IoT senzore kako bi omogućilo kontinuirano praćenje i otkrivanje grešaka. Štoviše, njegov okvir može biti integrisan sa modelima strojnog učenja sposobnim za analizu složenih skupova podataka u realnom vremenu. Need for Improving Engine Performance Monitoring U današnjem industrijskom krajoliku koji i dalje postaje sve više digitalizovan, ograničenja i nedostatci konvencionalne dijagnostike motora postali su sve vidljiviji. Ovi tradicionalni sustavi uvelike se oslanjaju na planirano održavanje, ručnu inspekciju i sisteme upozorenja na osnovu praga koji su rudimentarni. Ovi načini često ne pružaju inteligenciju u realnom vremenu koja je potrebna za pravovremenu intervenciju. Kao rezultat, pogoršanje performansi, povećano zaustavljanje rada, neočekivane neuspehe i napunjeni troškovi održavanja mogu ostati neotkriveni. Osim toga, s pojavom elektronskih kontrolnih jedinica (ECU) i međusobno zavisnih podsustava, motori su postali složeniji. Bez pristupa naprednoj analitici i dubokoj telemetriji, postalo je izuzetno teško za ljudske operatere da identifikuju čimbenike koji dovode do problema sa performansi. Kroz svoje istraživanje, Anil Lokesh Gadi je odgovorio na ovu sve veću potrebu za transformacijom tako što je predložio dinamičnu, AI-drivenu alternativu.S proaktivnim pristupom, njegov dijagnostički okvir u realnom vremenu kontinuirano skenira anomalije i predviđa neuspehe prije nego što postoji bilo kakav utjecaj na performanse. Understanding the Framework Fleksibilna arhitektura koja kombinuje inteligentne podatkovne cijevi, senzorije zasnovane na IoT-u i robusne algoritme za strojno učenje čine jezgru Gadijevog istraživanja, što je ključ za omogućavanje kontinuiranog učenja. . Praćenje performansi motora Praćenje performansi motora 
 
 Prikupljanje i prethodna obrada podataka: Na početku okvira, IoT senzori su raspoređeni na ključne komponente motora, kao što su injektori goriva, crankshaftovi, jedinice za ispuštanje i sistemi hlađenja. Ovi senzori obavljaju funkciju prikupljanja telemetije na različitim vitalnim parametrima kao što su brzina, vibracije, temperatura i pritisak. Zbog nedosljedne prirode takvih podataka, robusne rutine predprerađivanja su takođe uključene u ove sisteme. Ova rutina uključuje rješavanje nedostajućih vrijednosti, filtriranje anomalija, osiguravanje vremenske sinhronizacije i normaliziranje raznovrsnih skupova podataka. 
 
 Hibridna implementacija: Arhitektura takođe postiže ravnotežu između računarske dubine i odgovornosti u realnom vremenu podržavajući implementaciju na oblaku (za agregirane analize) i na rubu (na uređaju ili u blizini obrade motora). Edge computing pruža alarme o neispravnosti niskog latencije, koje su neophodne za vremenski kritične operacije. S druge strane, cloud-based sustavi omogućuju uvid širom flote, istorijsku analizu trendova i dugoročno predviđanje performansi. 
 
 Inteligentna klasifikacija grešaka: Okvir koji je predložio Gadi koristi neuralne mreže i modele strojnog učenja kao što su Support Vector Machines (SVM) i Random Forest za klasifikaciju stanja motora na osnovu označenih skupova podataka. Ovi modeli su obučeni na otkrivanju novih anomalija kao i poznatih uzoraka grešaka kroz prepoznavanje uzoraka. Obuka na novim ulazima podataka omogućava tim modelima da pruže visoku razinu prilagodljivosti i preciznosti. Benefits across Industries Gadi tvrdi da njegov okvir ima dalekosežne implikacije i široku primjenjivost u mnogim različitim industrijama u kojima je operativna kralježnica uvelike ovisna o motorima i mehaničkim sistemima. 
 
 Transport i automobil: Diagnostika u realnom vremenu može pomoći proizvođačima automobila i operatorima logističkih flota da poboljšaju potrošnju goriva, smanje kvarove na putu i produže životni vijek motora. 
 
 Željeznice i avijacija: Aviacija i željeznički poslovi zahtijevaju napredne sustave za otkrivanje grešaka jer je sigurnost izuzetno važna za ove sektore. 
 
 Energija i komunalne usluge: Gasne turbine i dizelski generatori su dva područja u sektoru proizvodnje energije u kojima ovaj sistem može biti izuzetno koristan u smanjenju emisija, osiguravanju dosljedne isporuke energije i praćenju kritičnih parametara zdravlja motora. 
 
 Industrijska oprema i proizvodnja: Ovaj okvir se može koristiti u proizvodnim postrojenjima za praćenje motora koji se koriste u sistemima za tešku obradu, generatorima i CNN mašinama. Predviđanje potencijalnih kvarova omogućuje rukovodiocima postrojenja da rasporede aktivnosti popravka tokom planiranih neaktivnosti, što sprečava prekide u proizvodnji i smanjuje gubitke. Conclusion Anil Lokesh Gadi predstavio je dijagnostički okvir zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji ima potencijal da bude značajan napredak u praćenju performansi motora. "Predložena arhitektura nije samo u stanju da dijagnosticira kvarove motora u realnom vremenu, već je i skalabilna i prilagodljiva različitim tipovima industrijskih motora i operativnim okruženjima", zaključuje Gadi. "Ovaj sistem predstavlja veliki korak naprijed u integraciji inteligentne dijagnostike u moderne industrijske sisteme."

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Ovaj audio je proizveden na originalnom jeziku priče!

Anil Lokesh Gadi predstavlja AI-powered framework za optimizaciju performansi motora u realnom vremenu

About Author

KOMENTARI

HANG TAGS

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps