Назад
Нейросеть для предиктивного обслуживания

ML-анализ

Платформа выполняет FFT спектральный анализ и Wavelet-декомпозицию сигнала вибрации в реальном времени, выделяя характерные частоты износа подшипников, расцентровки и дисбаланса.

ML-модель (LSTM + CNN) обучена на 2 000 000+ паттернов отказов из металлургии, машиностроения, энергетики и нефтегаза. Модель адаптируется под конкретный станок за 7–14 дней.

Точность прогноза — 98%. Ложных срабатываний менее 2%.

Характеристики

МетодыFFT + Wavelet + LSTM + CNN
Обучающая выборка2 000 000+ паттернов
Адаптация7–14 дней
Точность98%
Ложные срабатывания< 2%
ОбработкаReal-time