Искусственный интеллект помогает в диагностике и прогнозировании состояния двигателей внутреннего сгорания следующим образом:

• Обнаруживает сложные зависимости и повторяющиеся паттерны в данных. 1 Это трудно или почти невозможно сделать с помощью традиционных статистических методов. 1 Например, для прогнозирования момента отказа дизельных двигателей используют модель, которая учитывает пороговые значения переменных и объединяет их для многофакторного анализа. 1 Для корректной работы модели нужны данные анализа образцов масла, телеметрии двигателя в процессе эксплуатации и исторические данные о замене двигателей. 1
• Строит прогноз тестирования на основе реальных данных от прошлых испытаний. 2 Например, на производственном комплексе «Салют» система использует данные о контрольных характеристиках двигателей, что успешно прошли испытания: это больше тысячи геометрических параметров. 2 Программа анализирует тренды, как те или иные значения показателей отразятся на работе двигателя при испытании. 2
• Анализирует звуковой спектр двигателя. 4 Для этого используют искусственные нейронные сети, которые обрабатывают звуки, снятые датчиками, и выводят информацию о состоянии тех или иных узлов. 4 Это повышает точность диагностики и снижает общую трудоёмкость за счёт исключения частичной или полной разборки двигателя. 4