|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Исследование и разработка методов машинного обучения для раннего обнаружения неисправностей в оборудованиикурсовая работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Царёв Д.В.
- Автор: Ломоносова Вероника Евгеньевна
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Кафедра интеллектуальных информационных технологий
- Год защиты: 2022
- Курс: 3
- Аннотация: Целью данной работы является исследование существующих методов и разработка собственных подходов с использованием машинного обучения для раннего обнаружения неисправностей в оборудовании. Рассматриваются существующие алгоритмы обнаружения аномалий во временных рядах, основанные на использовании методов машинного обучения и нейронных сетей. Были проведены экспериментальные исследования на датасете QUD, содержащем данные о потреблении электроэнергии персональным компьютером и являющемся единственным размеченным датасетом в области, подтверждающие эффективность обозреваемых методов. Получен частично размеченный датасет IQDS, содержащий данные о потреблении электроэнергии вентиляционной системой. Разработан подход для выявления некоторых видов аномалий в датасете IQDS. Подход основан на прогнозировании не аномальных значений ряда и анализе отклонения прогноза от реальных данных.
- Добавил в систему: Царёв Дмитрий Владимирович