RUBICON engineering center

AI-прогноз старения подшипников насосов

Синонимы: вибродиагностика подшипников, прогноз остаточного ресурса подшипника, bearing fault prediction
Алгоритмы машинного обучения для оценки остаточного ресурса подшипников насосного оборудования по данным вибродиагностики. Распознавание дефектов на ранней стадии (BPFO, BPFI, BSF, FTF) за 3-6 месяцев до отказа.

AI-прогноз старения подшипников — специализированный подкласс предиктивной диагностики для вращающегося оборудования. Подшипники — одна из наиболее частых причин отказов насосов (40-60% всех поломок).

Характерные частоты дефектов подшипников

Для подшипника качения с заданной геометрией:

  • BPFO (Ball Pass Frequency Outer) — дефект наружного кольца
  • BPFI (Ball Pass Frequency Inner) — дефект внутреннего кольца
  • BSF (Ball Spin Frequency) — дефект тел качения
  • FTF (Fundamental Train Frequency) — дефект сепаратора

Эти частоты рассчитываются по геометрии подшипника и оборотам ротора. AI находит их в спектре FFT вибросигнала.

Стадии развития дефекта

  1. Начальная (3-6 месяцев до отказа) — микротрещины, едва заметные ультразвуковые импульсы
  2. Ранняя (1-3 месяца) — появление дискретных частот в спектре
  3. Прогрессирующая (2-4 недели) — рост амплитуд, появление гармоник
  4. Критическая (дни) — широкополосный шум, сильный нагрев, риск аварии

AI распознаёт стадию 1-2, когда у инженера ещё есть время спланировать замену.

Алгоритмы

Классический подход

  • Расчёт BPFO/BPFI/BSF/FTF по геометрии
  • FFT спектр, выделение этих частот
  • Пороги по амплитуде → классификация состояния

Deep Learning

  • CNN на спектрограммах — распознавание «отпечатков» без явного знания геометрии
  • Автоэнкодеры — обнаружение аномалий без обучения на отказах
  • LSTM — учёт тренда во времени

Инструменты

  • SKF Enlight AI — специализированная платформа для подшипников SKF
  • FAG SmartCheck — датчик + облако
  • ОВЕН ТРМ — простейший мониторинг для бюджетных применений
  • Собственная система на Grafana + InfluxDB + Python — для специфичных задач

Применение

  • Магистральные насосы водоснабжения
  • Насосы ХВС, ГВС, отопления в ИТП и ЦТП
  • Промышленные насосы (технологические, химические)
  • Насосы повышения давления в системах пожаротушения

РУБИКОН строит системы вибродиагностики с подключением к SCADA.

Частые вопросы

  • Какие датчики нужны для вибродиагностики насоса?
    Минимум — акселерометр IEPE на корпусе подшипникового узла (B&K, PCB, ВК-310). Для серьёзной диагностики — 2 датчика (приводная и свободная сторона) + датчик оборотов. Чувствительность 100 мВ/g, частотный диапазон 10 Гц — 10 кГц. Крепление — шпилька или магнит.
  • Можно ли обучить модель без примеров отказов?
    Да, применяется подход «обучение на норме» (one-class learning, автоэнкодеры). Модель запоминает нормальное состояние, любое отклонение — аномалия. Точность ниже классификации, но подходит для стартовой диагностики. Со временем, когда появятся примеры отказов, модель переобучается.

Источники

  1. ISO 20816 — Вибрация машин, измерения и оценка — ISO
Автор: Sergey
Опубликовано: 28.10.2026
Обновлено: 28.10.2026
AI-прогноз старения подшипников насосов — вибродиагностика | РУБИКОН