РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ СПЕЦТЕХНИКИ
В данной научно-исследовательской работе представлен всесторонний анализ внедрения систем искусственного интеллекта в производственные циклы угольных разрезов. Основной акцент сделан на разработке и верификации методики автоматизированного мониторинга состояния режущего инструмента карьерных экскаваторов — зубьев (коронок) ковша. В статье подробно рассматриваются физические причины выхода из строя исполнительных органов техники, катастрофические последствия попадания высокопрочных металлических фрагментов в дробильные установки и экономические потери, связанные с внеплановыми простоями. Предложена и обоснована архитектура ансамблевой нейронной сети, объединяющей модели EfficientNet, ResNet и Vision Transformer; данная система способная функционировать в экстремальных климатических условиях при запыленности и слабой освещенности. Исследование опирается на анализ реальных датасетов из открытых репозиториев и опыт внедрения отечественных программно-аппаратных комплексов.
Библиографическая ссылка
МАНДАНОВ В.М., МИХЕЕВ С.Г., Сидоров Д.Н. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ СПЕЦТЕХНИКИ // ¶ИНФОРМАТИЗАЦИЯ И ВИРТУАЛИЗАЦИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ И СОЦИАЛЬНОЙ ЖИЗНИ¶Материалы XIII Международной студенческой научно-практической конференции. 2026. C.454-459.
