Разработка позволяет оценивать состояние агрегатов по работающему маслу. Его состав и свойства меняются при износе деталей, попадании воды или других отклонениях. Такие сигналы помогают обнаружить проблему до серьезной поломки и дорогостоящего ремонта.

"Моторное и трансмиссионное масло в технике можно сравнить с кровью в организме человека. Оно циркулирует в системе, "омывает" все узлы, собирает всю "грязь" и доводит до фильтра. Анализ масла помогает выявить проблемы агрегата на ранней стадии. Например, критическое превышение концентрации металлов может показать, какой узел находится под угрозой разрушения", — рассказал руководитель базовой кафедры УГНТУ, директор ООО "Химмотолог" Ришат Нигматуллин.

Система состоит из датчика мониторинга смазочного материала и вычислительного блока, который обрабатывает информацию и передает ее оператору. В перспективе данные можно будет отслеживать с помощью ИИ через мобильное приложение: резкое изменение показателей отразится на графике и станет поводом для проверки масла и узлов трения.

"Сегодня промышленности необходимы решения, которые позволяют не только оперативно выявлять неисправности, но и предотвращать их возникновение. Разработка ученых отвечает этим задачам, она помогает перейти от устранения последствий к прогнозированию отказов техники. Особенно важно, что проект создается в тесном взаимодействии с индустриальными партнерами и уже проходит испытания на объектах крупнейших компаний. Это подтверждает высокий потенциал научных разработок Республики Башкортостан и эффективность Межвузовского кампуса как площадки для внедрения инноваций в реальный сектор экономики", — отметил заместитель Премьер-министра Правительства Республики Башкортостан — министр промышленности, энергетики и инноваций Республики Башкортостан Александр Шельдяев.

В этом году испытания датчика проходят на пяти тепловозах РЖД и нескольких автомобилях "КамАЗ" компании "Газпром трансгаз Уфа". Проект реализуется в рамках работы над системой прогнозирования и предотвращения отказов техники.

"До испытания на производстве некоторые инженеры-практики относились к нашему проекту скептически. Но полученные результаты показывают перспективность разработки. Дешевле установить датчик и предотвратить поломку дорогостоящей техники, чем менять двигатель или агрегат. В перспективе система будет использовать возможности искусственного интеллекта. Сейчас идет формирование базы качественных размеченных данных для машинного обучения", — отметил доцент кафедры "Эксплуатация наземного транспорта в нефтегазовой промышленности и строительстве" УГНТУ Данир Шамсутдинов.

В университете отмечают практическую роль Межвузовского кампуса для создания проекта — университетская наука здесь работает в связке с индустриальными партнерами и реальными производственными задачами. Разработка проходит путь от научной идеи до испытаний на технике крупных предприятий.