• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Способы прогнозирования отказов функциональных элементов изделий ракетно-космической техники с применением визуальной декомпозиции и машинного обучения / А. Ю. Вирясова, А. И. Власов, Д. И. Климов [и др.]. - DOI 10.18127/j19998554-202401-06. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры: разработка, применение : международный научно-технический журнал. - 2024. - Том 26, N 1. - С. 54-66. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.
    (Шифр в БД У2414/2024/26/1)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.25004.032.26
    28.23.37004.85
    РУБ ИИ
    04.01
    04.07
    07.05

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Машинное обучение
    Нейронные сети

    Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- подсистема виброизмерений -- разовые команды -- прогнозирование отказов -- машинное обучение -- обратное распространение ошибки -- прогнозирование временных рядов -- сверточные нейронные сети -- видеотелеметрия -- термо-видеотелеметрия -- deep analytics -- глубокая аналитика
    Аннотация: Постановка проблемы. В настоящее время задача прогнозирования отказов функциональных элементов промышленных изделий является актуальной в части возможности дополнительного анализа и предотвращения нештатной или аварийной ситуации. С развитием технологии нейронных сетей возможности для этого сильно увеличиваются. Предлагается прогнозировать причины возникновения отказов функциональных элементов изделий ракетно-космической техники посредством алгоритмов, применимых для работы систем машинного зрения. Цель. Провести анализ возможных методов применения нейронных сетей в космической промышленности для уменьшения возникновения отказов функциональных элементов. Результаты. Рассмотрены два основных направления нейронных сетей: машинное зрение и прогнозирование временных рядов. Приведены примеры возможного применения искусственного интеллекта для задачи прогнозирования отказов функциональных элементов в космической промышленности. Рассмотрены следующие направления: алгоритм определения термоопасных зон бесконтактным методом при помощи HSV-преобразования, комплексный анализ данных от подсистемы виброизмерений и системы «СКУТ-40» с возможностью прогнозирования отказов и определения источника повышенных механических воздействий, а также, возможность видеорегистрации с последующей выдачей разовых команд в автоматическом режиме. Практическая значимость. Результаты анализа могут иметь практическую ценность для разработчиков в космической отрасли, поскольку приведены сведения о возможности улучшения показателей космических систем путем внедрения перспективных направлений нейронных сетей, а именно компьютерное зрение и прогнозирование временных рядов.
    Доп. точки доступа:
    Вирясова, Анастасия Юрьевна
    Власов, Андрей Игоревич
    Климов, Дмитрий Игоревич
    Мамедов, Т.Т.
    Мягков, А.П.

    Экз-ры полностью У2414/2024/26/1
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽