УГНТУ разрабатывает датчик для ранней диагностики поломок техники

В рамках этого партнёрства разрабатывается новая система для своевременного обнаружения неисправностей в двигателях, трансмиссиях и редукторах.

Система анализирует состояние агрегатов по качеству и свойствам работающего масла. При износе деталей, попадании воды или других проблемах состав масла изменяется, что позволяет обнаружить неисправность до серьезной поломки и необходимости дорогостоящего ремонта.

Ришат Нигматуллин, руководитель базовой кафедры УГНТУ и директор ООО «Химмотолог», сравнил моторное и трансмиссионное масло с кровью в организме человека, подчеркнув его важность для диагностики состояния техники. Анализ масла позволяет выявить проблемы на ранней стадии, например, критическое превышение металлов указывает на потенциальный износ узлов.

Система включает датчик мониторинга смазочного материала и вычислительный блок, который обрабатывает данные и передаёт их оператору. В будущем планируется интеграция искусственного интеллекта для отслеживания показателей через мобильное приложение, где резкие изменения будут отражаться на графике и сигнализировать о необходимости проверки масла и узлов.

Александр Шельдяев, заместитель Премьер-министра и министр промышленности, энергетики и инноваций Республики Башкортостан, отметил, что разработка учёных отвечает потребностям промышленности, помогая перейти от устранения последствий к предотвращению отказов техники. Проект реализуется в тесном сотрудничестве с индустриальными партнёрами и уже проходит испытания на технике крупнейших компаний, подтверждая высокий потенциал научных исследований в Башкортостане и эффективность Межвузовского кампуса как платформы для внедрения инноваций в экономику.

В этом году испытания проводятся на пяти тепловозах РЖД и нескольких автомобилях «КамАЗ» компании «Газпром трансгаз Уфа». Проект направлен на создание системы прогнозирования и предотвращения отказов.

Данир Шамсутдинов, доцент кафедры «Эксплуатация наземного транспорта в нефтегазовой промышленности и строительстве» УГНТУ, отметил, что результаты испытаний развеяли скептицизм некоторых инженеров-практиков. Установка датчика и своевременное обнаружение неисправностей обходятся дешевле, чем замена двигателя или агрегата. В будущем система будет использовать возможности ИИ, для чего сейчас формируется база данных для машинного обучения.

В университете подчеркивают практическую значимость Межвузовского кампуса, который позволяет науке и промышленности работать вместе над реальными производственными задачами. Разработка проходит путь от научной идеи до практических испытаний на оборудовании крупных предприятий.