Все о Цифровых системах - новости, статьи, обзоры, аналитика. Более 1000 компаний, товаров и услуг в каталоге.
Добавить компанию

Ctrl2GO представила возможности SmartDiagnostics на научно-технической конференции

Инженер-математик Дарья Немирович-Скрабатун Ctrl2GO Solutions выступила с докладом по теме «Разработка Алгоритма автоматического построения моделей работы энергетического оборудования в системе SmartDiagnostics» на 69-й научно-технической сессии по проблемам газовых турбин «Научно-технические проблемы полной локализации производства и технического обслуживания стационарных газотурбинных установок в РФ». Мероприятие состоялось на территории АО «Невский завод» в Санкт-Петербурге 20-21 сентября 2022 года.

На 69-й научно-технической сессии по проблемам газовых турбин

В докладе был рассмотрен вопрос использования математических методов в системах мониторинга энергетического оборудования и представлен алгоритм автоматической подготовки модельной выборки работы энергетического оборудования, реализованный в системе SmartDiagnostics. Данный алгоритм является одним из ключевых преимуществ аналитического ядра системы, так как расширяет следующие возможности системы:

  • автоматическое построение статистических моделей работы оборудования и их обновление по мере необходимости;
  • группировка параметров для построения модели различными способами формировать модели работы узла, группировать на основе корреляций или произвольным способом на усмотрение пользователя;
  • построение модели по всем параметрам агрегата;
  • использование задаваемых экспертом диагностических правил для определения возможного типа дефекта или неисправности;
  • высокоточное прогнозирование технического состояния подключенных к системе агрегатов с помощью специальных математических методов, которые являются уникальной компонентой системы.

Немирович-Скрабатун отметила, что использование возможностей системы Smart Diagnostics позволяет существенно снизить количество аварийных остановов, спланировать ремонтные работы и улучшить другие аспекты надежности производственных активов благодаря представленным инструментам и методам аналитики и прогнозирования технического состояния турбомашин.