В условиях расширения использования беспилотников в самых разных сферах – от сельского хозяйства и геодезии до доставки и мониторинга инфраструктуры – остро встает проблема их надежности и безопасности. Выход из строя БАС в процессе работы может привести к срыву выполнения важных задач и финансовым потерям, а в некоторых случаях – и к возникновению опасных ситуаций. Чтобы решить эту проблему, ученые ТГУ разрабатывают ИИ, который после обучения за счёт анализа технических данных будет предсказывать возможные поломки БАС.
Беспилотники, как и любая сложная техника, подвержены износу и поломкам. При продолжительной работе основные компоненты и узлы, такие как электронная плата, сенсоры, моторы и другие, могут быть подвержены повреждениям. В настоящее время техническое обслуживание БПЛА проводится, как правило, по регламенту – через определенный период времени, но такой подход не позволяет своевременно выявлять скрытые дефекты и предсказывать будущие поломки.
- Станислав Шидловский, руководитель проекта, декан факультета инновационных технологий ТГУ
Ученые ТГУ намерены решить эту задачу с помощью ИИ, для обучения которого сейчас формируется библиотека данных. Она будет содержать в себе примеры аномалий в технологических сигналах, которые свидетельствуют о возможности поломки. Усвоив эти данные, нейросеть впоследствии сможет в автоматическом режиме вести диагностику состояния БАС.
Сложность заключается в сборе данных, на которых необходимо обучать ИИ. Дело в том, что промышленники и любые другие организации, которые используют беспилотные авиасистемы, как правило, крайне неохотно делятся технологическими данными. В наших исследованиях мы используем реальные сигналы с узлов и агрегатов БАС, которые мы запускаем в рамках лаборатории и на полигоне, который есть в ТГУ. Наличие полигона дает нам определенное преимущество перед другими научными центрами. Наряду с этим мы используем «синтетические» данные, которые имитируются с помощью специальных симуляторов.
- Станислав Шидловский
Данные, которые используются для анализа, поступают с различных датчиков, установленных на беспилотнике. Они фиксируют параметры вибрации, температуры, электрические показатели, скорость вращения двигателя и многое другие. ИИ научат распознавать определенные совокупности сигналов, которые являются признаками приближающихся сбоев, незаметных для человеческого глаза.
Новый инструмент может быть использован двумя способами. Первый – диагностика непосредственно в процессе полета. Нейросеть будет работать на миникомпьютере, установленном на борту, снимать показатели с датчиков и сразу же их обрабатывать. Второй вариант – предполетная и послеполетная диагностика. Информация с датчиков будет сбрасывать на вычислитель с последующей обработкой ИИ и выдачей заключения по техническому состоянию БАС. Результаты своей работы ученые представят в середине 2025 года.
Фото пресс-службы ТГУ
