Эта книга содержит информацию о прогнозировании и диагностике стабильности функционирования технических объектов при помощи статистических и других методов.
В книге рассмотрены вопросы прогнозирования и обнаружения некорректности работы технических устройств, а также даются примеры решения задачи прогнозирования состояния ряда технических устройств. Книга написана для профессионалов в области инженерно-технического обеспечения и для тех, кто занимается данными вопросами. Здесь рассматриваются наиболее известные методы прогнозирования, некоторые из которых дополнены, дабы улучшить точность прогнозов. Рассмотренные в книге методы применимы к сложным техническим системам, включая мониторинг текущих показателей, статистический анализ результатов, а также для диагностики состояния конкретных технических устройств с использованием современных систем машинного обучения.
Электронная Книга «Прогнозирование и диагностика стабильности функционирования технических объектов. (Аспирантура, Бакалавриат, Магистратура, Специалитет). Монография.» написана автором Владимир Николаевич Клячкин в 2022 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
ISBN: 9785436592954
Описание книги от Владимир Николаевич Клячкин
Проблема предупреждения аварийных ситуаций на технических объектах связана с их безопасным функционированием и обеспечением надежности. Для своевременного предупреждения о нарушении работоспособности и возможности аварийной ситуации проводится диагностика текущего состояния и прогнозирование будущего состояния объекта. В монографии рассматриваются вопросы прогнозирования состояния технического объекта, анализа стабильности его функционирования и распознавания состояния с использованием методов машинного обучения по результатам мониторинга его показателей. Дан обзор известных методов в этой области, и предложены некоторые новые подходы, позволяющие повысить качество прогнозирования и диагностики сложных технических систем. Для прогнозирования состояния объекта используются методы обработки систем временных рядов. На основе подхода адаптивного моделирования предложен новый алгоритм прогнозирования состояния объекта управления с помощью структурной идентификации, позволяющий описывать динамику совокупности рядов в их взаимосвязи. Показано, что для анализа стабильности диагностических показателей, характеризующих функционирование объекта, могут быть использованы методы статистического управления процессами. Анализируются возможности применения методов машинного обучения для распознавания состояния технического объекта. Основная задача здесь – по наблюдаемым показателям функционирования объекта определить, является ли он исправным. Это задача бинарной классификации, то есть разделения объектов на два класса – исправных и неисправных. Приведены примеры прогнозирования и диагностики функционирования реальных технических объектов: прогнозирование состояния гидроагрегата по результатам мониторинга вибраций, диагностика системы управления водоочисткой и другие. Для специалистов в области надежности и технической диагностики, а также студентов и аспирантов, занимающихся применением статистических и интеллектуальных методов к анализу технических систем.
