Реалізація рішення IoT за допомогою штучного інтелекту (AI)
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність роботи: зумовлена необхідністю переходу промислових підприємств до концепції Індустрії 4.0 та впровадження систем предиктивного обслуговування. Традиційні хмарні рішення часто не забезпечують необхідної швидкості реакції для критичних вузлів обладнання через мережеві затримки. Використання технології AIoT (Artificial Intelligence of Things) з розподіленою обробкою даних дозволяє виносити інтелектуальний аналіз безпосередньо на периферійні пристрої (Edge Computing), що значно підвищує автономність та швидкість детекції дефектів.
Мета роботи: розробка та практична реалізація інтелектуальної AIoT-системи для моніторингу та діагностики станів промислових підшипників у режимі реального часу з використанням ієрархічної архітектури Edge-Fog-Cloud.
Задачі дослідження: У роботі проведено аналіз сучасних технологій побудови AIoT-систем та протоколів передачі даних, зокрема концепцій Edge, Fog і Cloud Computing. На основі цього спроєктовано трирівневу архітектуру Edge-Fog-Cloud, яка забезпечує ефективний розподіл обчислювального навантаження та мінімальні затримки при обробці телеметрії.
Обґрунтовано вибір мікроконтролера ESP32-S3 як апаратної основи системи та використання протоколу MQTT для передачі даних між вузлами AIoT-мережі. Реалізовано локальний інференс нейромережевої моделі MLP на периферійному вузлі із застосуванням MicroPython, що дозволило виконувати аналіз даних безпосередньо на Edge-рівні.
Для перевірки працездатності системи створено імітаційну модель сенсорного рівня на базі Fog-вузла з використанням датасету Case Western Reserve University Bearing Dataset. Проведені експериментальні дослідження підтвердили ефективність системи, її швидкодію та достатню точність виявлення аномалій у режимі реального часу.
Об’єкт дослідження: процеси моніторингу та інтелектуальної діагностики стану промислового обладнання в розподілених мережах Інтернету речей
Предмет дослідження: методи та засоби побудови AIoT-систем із застосуванням периферійних обчислень для автоматизованої класифікації станів підшипників кочення.
Опис
Ключові слова
предиктивне обслуговування, діагностика підшипників, aiot, edge computing, fog computing, predictive maintenance, esp32, micropython, mqtt, bearing diagnostics
Бібліографічний опис
Прібиш, С. А. Реалізація рішення IoT за допомогою штучного інтелекту (AI) : дипломна робота ... бакалавра : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Прібиш Стефан Андрійович. – Київ, 2026. – 85 с.