Отрывок: Аналогичная работа [6] в своём решением также использует ДФМ в связке с СНН, решая задачу идентификации тяжести повреждения лопатки, во много опираясь на опыт [5]. Существенным является то, что предложенный метод уже способен диагностировать сразу две трещины и их локализации одновременно, что невозможно для традиционных методов на основе BTT, не для традиционных методов машинного обучения,...
Название : Перспективы использования машинного обучения в решении задач диагностики состояния лопаток турбин турбоагрегатов
Авторы/Редакторы : Данилин А. И.
Малахов Д. С.
Чернявский А. Ж.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Данилин, А. И. Перспективы использования машинного обучения в решении задач диагностики состояния лопаток турбин турбоагрегатов / А. И. Данилин, Д. С. Малахов, А. Ж. Чернявский // Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций : материалы Всерос. науч.-техн. конф. (г.Самара, 25-28 апр. 2023 г.) / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под. ред. А. И. Данилина. - Самара : Артель, 2023. - С. 70-72.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\535578
Ключевые слова: лопатки турбин
машинное обучение
искусственные нейронные сети
дискретно-фазовый метод (ДФМ)
ДФМ-методы
диагностика состояния лопаток
состояние лопаток турбин
турбины турбоагрегатов
турбоагрегаты
Располагается в коллекциях: Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-903943-19-7_2023-70-72.pdf208.94 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.