Обучение нейросетевой модели для прогнозирования отказа электродвигателя на примере АИМУ 112 МВ6 У1
Аннотация
Дата поступления статьи: 13.12.2025Рассматривается способ применения математического анализа и машинного обучения для организации предиктивного обслуживания электрического мотора на примере электродвигателя АИМУ 112 МВ6 У1. Предложена комплексная методика диагностики технического состояния электродвигателя на основе анализа вибрационных сигналов, регистрируемых трехосевым акселерометром, которая может быть адаптирована для мониторинга состояния различных типов вращающегося оборудования в промышленных условиях.
Ключевые слова: предиктивное обслуживание, электродвигатель, вибрационный анализ, машинное обучение, нейронные сети, диагностика неисправностей, акселерометр, классификация состояний