• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Ивановский, А. А. Системы мониторинга и диагностики энергетического оборудования с применением нейросетевых технологий = Monitoring and diagnostic systems for energy equipment using neural network technologies / А. А. Ивановский, Н. Г. Балашенко, В. С. Карелин. - Текст : непосредственный // Энергетик = Power & Electrical Engineering : ежемесячный производственно-массовый журнал. - 2023. - N 12. - С. 19-22. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0013-7278.

    ГРНТИ УДК
    44.29.31621.313:004.8
    28.23.37004.032.26-049.8

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение в электроэнергетике
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- нейронные сети -- энергетическое оборудование -- турбина -- турбогенератор -- мониторинг -- диагностика
    Аннотация: Индустрия 4.0 (четвёртая промышленная революция) предлагает новый подход к организации производства, основанный на внедрении информационных технологий в промышленность, автоматизации бизнес-процессов и распространении искусственного интеллекта. В результате увеличивается оснащённость оборудования КИП, увеличиваются объёмы информации и, соответственно, развиваются методы работы с большими объёмами данных. Штатные системы диагностики и АСУТП не дают возможность глубоко анализировать показатели работы оборудования и выявлять неисправности на ранних стадиях. Современные автоматизированные системы мониторинга и предиктивной диагностики (АСМПД) позволяют решить эту задачу. Автоматизированные системы мониторинга и предиктивной диагностики представляет собой программно-аппаратный комплекс, назначением которого является отслеживание состояния оборудования электрических станций, выявление неисправностей на ранних стадиях, прогнозирование развития неисправностей на основании анализа текущих данных, получаемых в режиме реального времени с применением современных методов машинного обучения.
    Доп. точки доступа:
    Балашенко, Н.Г.
    Карелин, В.С.

    Экз-ры полностью 0a8d9e756b539a407dec61f906d6541b/2023/12
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -568934-252960)

    Шифр в сводном ЭК: 386a8cc5ef6409c452191479de162b3e




    Заказ фрагмента документа ₽