доктор технических наук;
doctor of technical sciences;
докторант технических наук;
doctoral candidate of technical sciences;
Статья посвящена разработке нейронной сети на языке Python для прогнозирования ложных срабатываний дымовых извещателей в составе системы пожарной сигнализации. Актуальность определяется высокой долей ложных тревог, приводящих к дезорганизации эксплуатации объекта, росту нагрузки на персонал и снижению доверия к сигнализации. Новизна связана с переносом задач надежности и анализа причин ложных тревог в плоскость предиктивной аналитики: формализуется постановка прогнозирования события «ложное срабатывание» по временным рядам телеметрии и журналам эксплуатации, предлагается структура признаков, согласованная с типовыми причинами сбоев и ошибочных тревог. В рамках работы описаны требования к данным, логика разметки эпизодов, схема предобработки, архитектура рекуррентной модели и критерии качества. Внимание уделено учету эксплуатационных факторов (монтаж, вентиляция, запыленность, нестабильность питания, режимы помещений) при формировании признаков. Работа ставит перед собой цель – предложить воспроизводимую методику построения модели прогноза ложных тревог для последующей интеграции в регламент обслуживания. Для решения применены анализ источников, сравнительное сопоставление подходов, формализация, проектирование алгоритма обучения. Статья полезна разработчикам систем пожарной автоматики и исследователям прикладного машинного обучения в задачах промышленной диагностики.
This article develops a Python-based neural network for predicting false alarms in smoke alarms within a fire alarm system. This research is relevant due to the high rate of false alarms, which disrupt facility operations, increase personnel workload, and reduce confidence in the alarm system. The novelty lies in the transfer of reliability and false alarm root cause analysis issues to predictive analytics. A formalized approach to predicting false alarms using telemetry time series and operational logs is proposed, along with a feature structure aligned with typical causes of failures and false alarms. The paper describes the data requirements, episode labeling logic, preprocessing scheme, architecture of a recurrent model, and quality criteria. Particular attention is paid to considering operational factors (installation, ventilation, dust levels, power supply instability, and room conditions) when generating features. The goal of this work is to propose a reproducible method for constructing a false alarm prediction model that can be subsequently integrated into maintenance procedures. The solution utilizes source analysis, comparative analysis of approaches, formalization, and design of a learning algorithm. This article is helpful for developers of fire alarm systems and researchers of applied machine learning in industrial diagnostics.