Студент МАИ разработал устройство для поиска поломок техники на ранней стадии

Студент Московского авиационного института Дмитри Горобец разработал прибор, предназначенный для поиска неисправностей в радиоэлектронной аппаратуре, дефектов труб, нарушений работы двигателей и других технических систем. Принцип работы основан на улавливании ультразвуковых волн, которые издает неисправная система, и преобразовании их в слышимый диапазон.

Работа велась в студенческом конструкторском бюро «Сигнал» под руководством старшего преподавателя кафедры 410 «Радиолокация, радионавигация и бортовое радиоэлектронное оборудование» МАИ Василия Егорова.

— Мы знаем, что неисправное устройство издаёт звук: например, двигатель будет стучать, а повреждённый газопровод — шипеть, — рассказывает Дмитри Горобец. — Но этому этапу предшествует другой: когда дефект ещё небольшой, он проявляет себя незаметно для человека — не обычным звуком, а ультразвуком.

Разработанный прибор способен улавливать ультразвук на частотах от 30 до 50 кГц и преобразовывать его в слышимый диапазон. По характеру слышимого звука оператор сможет распознать неисправность на ранней стадии. Это позволит предотвращать техногенные аварии, связанные с утечкой газов и других веществ на производстве, поломки различных систем как на предприятиях, где остановка оборудования может быть критичной, так и в быту. В такой универсальности и состоит главное преимущество прибора, подчёркивают разработчики.

— Наш прибор имеет небольшой размер и на данном этапе предполагает ручное использование: он способен улавливать ультразвук с расстояния до полутора метров. Это удобно для проверки системы труб в квартирах, а также для диагностики устройств небольших габаритов, в том числе автомобильных двигателей, — говорит Василий Егоров. — В перспективе, например для обследования крупных по размеру объектов или магистральных трубопроводов, возможна интеграция прибора с беспилотной авиационной системой.

Проект занял первое место на XIX Международной молодёжной научно-технической конференции «Современные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций». В настоящее время готов прототип прибора. Исследователи продолжают сбор экспериментальных данных и их анализ, чтобы выявить связи между характером звука и типом неисправности. В дальнейшем на основе этих данных будет обучена нейросеть, которая сможет определять наличие и особенности поломок в автоматическом режиме.