Студент Московского авиационного института Дмитри Горобец разработал прибор, предназначенный для поиска неисправностей в радиоэлектронной аппаратуре, дефектов труб, нарушений работы двигателей и других технических систем. Принцип работы основан на улавливании ультразвуковых волн, которые издает неисправная система, и преобразовании их в слышимый диапазон.

Работа велась в студенческом конструкторском бюро "Сигнал" под руководством старшего преподавателя кафедры 410 "Радиолокация, радионавигация и бортовое радиоэлектронное оборудование" МАИ Василия Егорова.

- Мы знаем, что неисправное устройство издает звук: например, двигатель будет стучать, а поврежденный газопровод - шипеть, - рассказывает Дмитри Горобец. - Но этому этапу предшествует другой: когда дефект еще небольшой, он проявляет себя незаметно для человека - не обычным звуком, а ультразвуком.

Разработанный прибор способен улавливать ультразвук на частотах от 30 до 50 кГц и преобразовывать его в слышимый диапазон. По характеру слышимого звука оператор сможет распознать неисправность на ранней стадии. Это позволит предотвращать техногенные аварии, связанные с утечкой газов и других веществ на производстве, поломки различных систем как на предприятиях, где остановка оборудования может быть критичной, так и в быту. В такой универсальности и состоит главное преимущество прибора, подчеркивают разработчики.

- Наш прибор имеет небольшой размер и на данном этапе предполагает ручное использование: он способен улавливать ультразвук с расстояния до полутора метров. Это удобно для проверки системы труб в квартирах, а также для диагностики устройств небольших габаритов, в том числе автомобильных двигателей, - говорит Василий Егоров. - В перспективе, например для обследования крупных по размеру объектов или магистральных трубопроводов, возможна интеграция прибора с беспилотной авиационной системой.

Проект занял первое место на XIX Международной молодежной научно-технической конференции "Современные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций". В настоящее время готов прототип прибора. Исследователи продолжают сбор экспериментальных данных и их анализ, чтобы выявить связи между характером звука и типом неисправности. В дальнейшем на основе этих данных будет обучена нейросеть, которая сможет определять наличие и особенности поломок в автоматическом режиме.