Разработка нейронных сетей для анализа вибрационных сигналов горного оборудования и предупреждения аварийных ситуаций

О.В. Панина, Н.А. Завалько, С.Г. Еремин, К.В. Харченко, С.А. Зуденкова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация
Горная Промышленность №2 / 2025 стр.97-104

Резюме: В статье рассматривается применение нейронных сетей для анализа вибрационных сигналов горнодобывающего оборудования с целью прогнозирования и предотвращения аварийных ситуаций. Разработана многослойная архитектура нейронной сети, обученная на данных с датчиков вибрации реального оборудования. Предложенный метод позволяет с высокой точностью (95%) классифицировать паттерны вибраций, соответствующие различным состояниям оборудования – от нормального режима работы до предаварийных состояний. На основе анализа спектральных и временных характеристик вибраций метод обеспечивает раннее (за 30–120 мин) предупреждение о развитии потенциальных неисправностей. Экспериментальные исследования на реальных данных подтверждают способность нейросетевого подхода снизить количество аварийных простоев оборудования на 40% и затраты на аварийные ремонты до 25%. Предложенный метод открывает перспективы для создания интеллектуальных систем обеспечения безопасности и эффективности работы горнодобывающей техники на основе предиктивной аналитики.

Ключевые слова: вибродиагностика, нейронные сети, прогнозирование аварий, горное оборудование, интеллектуальный анализ данных

Для цитирования: Панина О.В., Завалько Н.А., Еремин С.Г., Харченко К.В., Зуденкова С.А. Разработка нейронных сетей для анализа вибрационных сигналов горного оборудования и предупреждения аварийных ситуаций. Горная промышленность. 2025;(2):97–104. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-2-97-104

Информация о статье

Поступила в редакцию: 18.01.2025

Поступила после рецензирования: 27.02.2025

Принята к публикации: 02.03.2025

Информация об авторах

Панина Ольга Владимировна – кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Завалько Наталья Александровна – доктор экономических наук, профессор кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Еремин Сергей Геннадьевич – кандидат юридических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Харченко Константин Владимирович – кандидат социологических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Зуденкова Светлана Александровна – кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Список литературы

1. Ai X., Liu K., Zheng W., Fan Y., Wu X., Zhang P. et al. Ball mill fault prediction based on deep convolutional auto-encoding network. arXiv:2311.13571. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.13571

2. Huňady R., Pavelka P., Lengvarský P. Vibration and modal analysis of a rotating disc using high-speed 3D digital image correlation. Mechanical Systems and Signal Processing. 2019;121:201–214. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2018.11.024

3. Morkun V.S., Shashkina A.A., Bobrov E.Y. Methods for analysing vibration and acoustic emission of a drilling rig in the process of well drilling. Mining Journal of Kryvyi Rih National University. 2024;(1):144–153. https://doi.org/10.31721/2306-5435-2024-1-112-144-153

4. Wang H., Xiong D., Duan Y., Liu J., Zhao X. Advances in vibration analysis and modeling of large rotating mechanical equipment in mining arena: A review. AIP Advances. 2023;13(11):110702. https://doi.org/10.1063/5.0179885

5. Wang T., Han Q., Chu F., Feng Z. Vibration based condition monitoring and fault diagnosis of wind turbine planetary gearbox: A review. Mechanical Systems and Signal Processing. 2019;126:662–685. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.02.051

6. Абрамов И.Л. Частотные характеристики виброакустических сигналов горного оборудования. Наукоемкие технологии разработки и использования минеральных ресурсов. 2021;(7):147–149. Abramov I.L. Frequency characteristics of vibroacoustic signals from the mining equipment. Naukoemkie Tekhnologii Razrabotki i Ispolzovaniya Mineralnykh Resursov. 2021;(7):147–149. (In Russ.)

7. Бранцевич, П. Ю. Анализ вибрационных сигналов при аварийно-опасной ситуации на детандере. В кн.: Автоматизированные системы управления технологическими процессами АЭС и ТЭС: материалы 2-й Междунар. науч.-техн. конф., г. Минск, 27–28 апр. 2021 г. Минск: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; 2021. С. 164–170.

8. Герике П.Б. Вибродиагностика оборудования угольной и горнорудной промышленности. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2013;(S6):440–446. Gericke P.B. Vibrodiagnostics of equipment operating in the coal and mining industry. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2013;(S6):440–446. (In Russ.)

9. Герике П.Б., Герике Б.Л., Ещеркин П.В. Поиск параметров для универсальной прогнозной математической модели на основе анализа вибрации оборудования горных машин. Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. 2022;(3):60–69. Gericke P.B., Gericke B.L., Eshherkin P.V. Parameters search for a universal forecasting mathematical model based on mining machinery equipment vibration analysis. Bulletin of Research Center for Safety in Coal Industry (Industrial Safety). 2022;(3):60–69. (In Russ.)

10. Гончаров О.Ю. Методы анализа сигналов вибрации и их применимость для систем бортовой диагностики. Технические науки – от теории к практике. 2013;(22):29–33. Goncharov O.Yu. Analysis methods vibration signals and their applicability to-board diagnostic system. Tekhnicheskie Nauki – ot Teorii k Praktike. 2013;(22):29–33. (In Russ.)

11. Гриценко А.В., Шепелев В.Д., Альметова З.В., Шепелева Е.В. Диагностирование газораспределительного механизма виброакустическим методом. Вестник южно-Уральского государственного университета. Серия: Машиностроение. 2017;17(3):48–57. https://doi.org/10.14529/engin170306 Gritsenko A.V., Shepelev V.D., Almetova Z.V., Shepeleva E.V. Diagnosis of the gas distribution mechanism by the vibroacoustic. Bulletin of the South Ural State University. Series: Mechanical Engineering Industry. 2017;17(3):48–57. (In Russ.) https://doi.org/10.14529/engin170306

12. Дрыгин С.Ю. Обоснование метода вибродиагностики технического состояния одноковшовых карьерных экскаваторов: дис. ... канд. техн. наук. Кемерово; 2007. 169 с.

13. Барков А.В., Баркова Н.А., Якобсон П.П. Современное состояние технических средств анализа вибрации. 2003. Режим доступа: https://masters.donntu.ru/2006/kita/kiselyov/library/analiz.htm (дата обращения: 27.12.2024).

14. Мишанов Н.А., Захарова А.Г. Вибрация и вибродиагностика синхронных машин переменного тока. Современные методы технической диагностики и неразрушающего контроля деталей и узлов. 2017;(5). Режим доступа: https://panor.ru/articles/vibratsiya-i-vibrodiagnostika-sinkhronnykh-mashin-peremennogo-toka/42037.html# (дата обращения: 27.12.2024). Mishanov N.A., Zakharova A.G. Vibration and vibrodiagnostics of synchronous ac motors. Sovremennye Metody Tekhnicheskoi Diagnostiki i Nerazrushayushchego Kontrolya Detalei i Uzlov. 2017;(5). (In Russ.) Available at: https://panor.ru/articles/vibratsiya-i-vibrodiagnostika-sinkhronnykh-mashin-peremennogo-toka/42037.html# (accessed: 27.12.2024).

15. Шулешко А.Н. Вибродиагностика и виброзащита оборудования и конструкций обогатительных фабрик горнообогатительных комбинатов: дис. ... канд. техн. наук. Иркутск; 2004. 124 с.