ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОИСКА АНОМАЛИЙ В АУДИОДАННЫХ ЭКСПЛУАТИРУЕМОГО СЕРВОПРИВОДА АВИАЦИОННОГО НАЗНАЧЕНИЯ - Физико-математические науки - Математическое моделирование, компьютерный и натурный эксперимент в естественных науках

Физико-математические науки

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОИСКА АНОМАЛИЙ В АУДИОДАННЫХ ЭКСПЛУАТИРУЕМОГО СЕРВОПРИВОДА АВИАЦИОННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Кондратова Ю.Н. ², Осипова И.Д. ¹, Осипов Д.И. ¹, Коробейников И.С. ¹, Вырыханов Д.А. ¹

1. АО "Конструкторское Бюро Промышленной Автоматики"

2. Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского

Рассматривается применение методов машинного обучения для автоматического поиска аномалий в акустических сигналах авиационного сервопривода. Актуальность связана с переходом к диагностике по фактическому состоянию, тогда как традиционный анализ звука трудоёмок и субъективен. Цель – сравнение шести алгоритмов (Isolation Forest, One‑Class SVM, DBSCAN, LOF, PCA, Autoencoder) для выявления дефектов. Результат: лучшие точность (75,55%) и F1‑мера (78,06%) достигнуты методом Local Outlier Factor, что рекомендует его для акустической диагностики.

Ключевые слова: машинное обучение, обнаружение аномалий, аудиоданные, сервопривод, авиационная диагностика.

Библиографическая ссылка

Кондратова Ю.Н. ², Осипова И.Д. ¹, Осипов Д.И. ¹, Коробейников И.С. ¹, Вырыханов Д.А. ¹ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОИСКА АНОМАЛИЙ В АУДИОДАННЫХ ЭКСПЛУАТИРУЕМОГО СЕРВОПРИВОДА АВИАЦИОННОГО НАЗНАЧЕНИЯ // Математическое моделирование, компьютерный и натурный эксперимент в естественных науках. – 2026. – № 2;
URL: mathmod.esrae.ru/56-233 (дата обращения: 01.06.2026).

Код для вставки на сайт или в блог