Она была протестирована на грузовиках «КамАЗ» и сумела сообщить о будущих поломках, сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу вуза.
Как рассказал разработчик системы, доцент кафедры «Вычислительные машины, системы и сети» Роман Ким, принцип работы системы можно проиллюстрировать на примере перегорающей лампочки. Перед тем, как перегореть, лампа накаливания начинает моргать, горит ярче либо тускнеет.
«Точно так же и с автомобилями: существует ряд критических параметров, которые сигнализируют о будущей поломке, и если нам удастся обнаружить такое сочетание в еще работающих машинах, то мы сможем предсказать скорую поломку и своевременно ее устранить», — сказал Ким.
Работы системы тестировали на данных, снятых с бортовых регистраторов автомобилей «КамАЗ». Исследователи анализировали сочетания 20 ключевых параметров, которые характеризуют работу силовой установки и электрических узлов грузовиков. Отмечается, что система анализировала выборку из 10 машин «вслепую», не зная, в какой момент и какой именно автомобиль сломался, и сумела предсказать несколько поломок.
Изначально система и разрабатывалась для оценки состояния и предсказания отказов авиационной техники. По словам разработчиков, в будущем ее можно применить для других типов автомобилей и любого вида транспорта, где можно снимать первичную информацию о процессах его функционирования.
16 октября сообщалось, что на трассе М-11 «Нева» стартовал эксперимент по нанесению музыкальной разметки — поперечных шумовых полос с музыкальным эффектом. Проезжая по участку с разрешенной скоростью, водители могут услышать фрагмент композиции «Калинка-малинка».
