Статья: АЛГОРИТМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2022)

Читать онлайн

Проведен анализ показаний датчиков производственного оборудования и представлена методика агрегации данных для оценки вероятности выхода оборудования из строя. Актуальность исследования обусловлена недостаточным развитием научно-методического аппарата оценивания состояния оборудования на основе больших данных. С целью формирования набора данных, предназначенного для разработки прогностической модели состояния оборудования, сконструирован ряд признаков, характеризующих состояние станка с числовым программным управлением. Практическая значимость исследования обусловлена возможностью включения сформированного набора данных в производственный процесс и использования его для сохранения во времени и в установленных пределах значений параметров оборудования, которые характеризуют его способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и при необходимых условиях применения

Ключевые фразы: анализ данных, машинное обучение, нейронные сети, автоматизация производства, LSTM
Автор (ы): Салихов Максим Русланович (Salihov M. R.), Юрьева Радда Алексеевна (YUreva R. A.)
Журнал: ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Информатика
УДК
004.85. Обучение
Для цитирования:
САЛИХОВ М. Р., ЮРЬЕВА Р. А. АЛГОРИТМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. ПРИБОРОСТРОЕНИЕ. 2022. Т. 65 № 9
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.