Прогнозирование вибрационных аномалий в промышленном оборудовании с использованием компьютерного зрения и кубической сплайновой интерполяции.
Ключевые слова:
компьютерное зрение, оптический поток, кубическая сплайн-интерполяция, вибрационная аномалия, метод наименьших квадратов, RUL, предиктивное техническое обслуживание, промышленное оборудование.Аннотация
В статье рассматривается подход к раннему прогнозированию вибрационных аномалий промышленного оборудования на основе обычных видеокадров и численных методов восстановления сигнала. Контактные датчики, в том числе акселерометры, обеспечивают точные измерения, однако их установка, калибровка и обслуживание на большом количестве объектов требуют значительных затрат. Предлагаемая гибридная модель сначала определяет межкадровое смещение методом оптического потока, затем сглаживает зашумленный и неравномерный сигнал, полученный при низкой частоте кадров, с помощью кубической сплайн-интерполяции. Рост амплитуды на более длительном интервале аппроксимируется методом наименьших квадратов, после чего оценивается остаточный полезный ресурс (Remaining Useful Life — RUL). Экспериментальная часть основана не на длительных измерениях на реальном промышленном объекте, а на симуляционных MQTT mock-потоках, согласованных со структурами SensorFusionArbiter и MqttIngestService. В результате глобальная RMSE для сырого сигнала оптического потока составила 0.118 мм, а после обработки сплайном снизилась до 0.042 мм; MSE составила 0.0017 мм². C++ native engine на конфигурации Intel Core i9-14900KF и NVIDIA RTX 5080 обрабатывал один кадр в среднем за 12–14 мс. Лабораторная и полевая валидация в реальных промышленных условиях рассматривается как следующий этап исследования.
