Прогнозирование и управление состоянием устройств на основе анализа временных рядов

Аннотация

Современные высокопроизводительные вычислительные системы требуют высокой надежности и устойчивости работы, поскольку сбои оборудования могут приводить к значительным потерям ресурсов и времени. Для решения этой задачи в работе предлагается метод интеллектуального обнаружения аномалий и прогнозирования состояния оборудования в составе автоматизированной системы управления суперкомпьютером. Подход основан на анализе временных рядов эксплуатационных параметров и применении алгоритмов машинного обучения для выявления скрытых признаков деградации и отклонений от оптимального технологического режима. Архитектура системы предусматривает интеграцию модулей сбора данных с датчиков, интеллектуальной обработки сигналов и принятия управляющих решений в реальном времени. Реализация такого метода позволит перейти от реактивного обслуживания к проактивному управлению, повысить надежность вычислительных комплексов и обеспечить более эффективное использование их ресурсов. Разработанный подход может быть адаптирован для применения в других критически важных технических системах, требующих предиктивного технического обслуживания оборудования. doi 10.54708/19926502_2026_3021123