Проект посвящён созданию умной системы, которая автоматически обнаруживает неполадки в работе промышленных механизмов, опираясь на вибрационные сигналы подшипников. Система обучается на нормальной работе оборудования и сама «понимает», когда что-то идёт не так, фиксируя резкие отклонения от привычных паттернов.

📌Что сделано:
⚙️Собраны и обработаны реальные вибрационные данные подшипников, включая фильтрацию и выравнивание сигналов
🤖Создана модель, которая учится распознавать нормальное поведение оборудования и замечать отклонения
📉Настроена система расчёта ошибок, которая показывает, когда вибрации выходят за безопасные пределы
📊Подготовлена наглядная визуализация: графики ошибок, распределения отклонений и различия между нормальными и проблемными состояниями

📊Результат проекта:
✅Система уверенно различает исправное и неисправное оборудование
✅Выявление аномалий происходит автоматически, без ручной маркировки проблем
✅Визуализация помогает быстро понять, где и когда возникает потенциальная поломка

💡Где может использоваться:
🔹В промышленности для мониторинга состояния станков и производственных линий
🔹В системах предиктивной диагностики и обслуживания оборудования
🔹Для предотвращения аварий и сокращения затрат на ремонт
🔹В исследовательских проектах по анализу вибрационных сигналов