Обобщенный алгоритм функционирования системы прогнозирования отказов промышленного оборудования в условиях малого количества поломок
Gespeichert in:
| Titel: | Обобщенный алгоритм функционирования системы прогнозирования отказов промышленного оборудования в условиях малого количества поломок |
|---|---|
| Verlagsinformationen: | УрФУ, 2021. |
| Publikationsjahr: | 2021 |
| Schlagwörter: | A SMALL NUMBER OF MALFUNCTIONS, ПРОМЫШЛЕННОЕ ОБОРУДОВАНИЕ, INDUSTRIAL EQUIPMENT, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОТКАЗОВ, ALGORITHM, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, МАЛОЕ КОЛИЧЕСТВО НЕИСПРАВНОСТЕЙ, MACHINE LEARNING, АЛГОРИТМ, FAILURE PREDICTION |
| Beschreibung: | The report presents a generalized algorithm for the functioning of the system for predicting the failure of industrial equipment in a small number of breakdowns. The main stages are described: data extraction, training of models with parametric identification and data monitoring to detect failures of industrial equipment. Представлен обобщенный алгоритм функционирования системы прогнозирования отказов промышленного оборудования в условиях малого количества поломок. Описаны основные этапы: извлечение данных, обучение моделей с параметрической идентификацией и мониторинг данных для выявления отказов промышленного оборудования. Работа подготовлена при финансовой поддержке Гранта Правительства Вологодской области за 2019 год «Прогнозирование состояния промышленного оборудования на основе анализа данных и машинного обучения». |
| Publikationsart: | Conference object |
| Dateibeschreibung: | application/pdf |
| Sprache: | Russian |
| Zugangs-URL: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/105036 |
| Dokumentencode: | edsair.od.......917..a6c8ad0a647e27bf7bb4f1e4a99127df |
| Datenbank: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstract: | The report presents a generalized algorithm for the functioning of the system for predicting the failure of industrial equipment in a small number of breakdowns. The main stages are described: data extraction, training of models with parametric identification and data monitoring to detect failures of industrial equipment.<br />Представлен обобщенный алгоритм функционирования системы прогнозирования отказов промышленного оборудования в условиях малого количества поломок. Описаны основные этапы: извлечение данных, обучение моделей с параметрической идентификацией и мониторинг данных для выявления отказов промышленного оборудования.<br />Работа подготовлена при финансовой поддержке Гранта Правительства Вологодской области за 2019 год «Прогнозирование состояния промышленного оборудования на основе анализа данных и машинного обучения». |
|---|