Potencial strojnega učenja za identifikacijo napak v dinamiki rotorjev
diplomsko delo Visokošolskega strokovnega študijskega programa I. stopnje Strojništvo
Povzetek
Obravnavan je potencial strojnega učenja pri identifikaciji napak v ležajih. V začetku je predstavljeno stanje znanosti na tem področju, katere metode strojnega učenja se uporabljajo in njihova uspešnost. Nato so predstavljene osnove najpogostejših metod. Sledi implementacija teh metod na novem naboru podatkov, ki predstavlja bolj realne pogoje vgradnje ležajev. Na koncu so metode primerjane med seboj.
Ključne besede
diplomske naloge;strojno učenje;umetna inteligenca;k-bližnjih sosedov;metoda podpornih vektorjev;večslojni perceptron;python;scikit-learn;
Podatki
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|---|
| Leto izida: | 2020 |
| Tipologija: | 2.11 - Diplomsko delo |
| Organizacija: | UL FS - Fakulteta za strojništvo |
| Založnik: | [G. Balkovec] |
| UDK: | 004.85:621.822(043.2) |
| COBISS: |
30104067
|
| Št. ogledov: | 360 |
| Št. prenosov: | 124 |
| Ocena: | 0 (0 glasov) |
| Metapodatki: |
|
Ostali podatki
| Sekundarni jezik: | Angleški jezik |
|---|---|
| Sekundarni naslov: | The potential of machine learning for fault identification in rotor dynamics |
| Sekundarni povzetek: | The potential of machine learning for fault identification in bearings is discussed. Firstly, the current state in the field is presented, which machine learning methods are most commonly used and their applicability. Secondly, the basics of selected methods are presented. Finally, the implementation of selected methods on a bearing dataset is discussed. In the end, the methods are compared with each other. |
| Sekundarne ključne besede: | machine learning;artificial intelligence;k-nearest neighbor;support-vector machine;multilayer perceptron;python;scikit-learn; |
| Vrsta dela (COBISS): | Diplomsko delo/naloga |
| Študijski program: | 0 |
| Konec prepovedi (OpenAIRE): | 1970-01-01 |
| Komentar na gradivo: | Univ. v Ljubljani, Fak. za strojništvo |
| Strani: | XXII, 44 str. |
| ID: | 12039060 |
Priporočena dela:
Potencial strojnega učenja za identifikacijo napak v dinamiki rotorjev
2020,
diplomsko delo Visokošolskega strokovnega študijskega programa I. stopnje Strojništvo
Strojno učenje
2022,
s Pythonom do prvega klasifikatorja
Identifikacija napak na ležajih s pomočjo paketa za strojno učenje scikit-learn
2018,
diplomsko delo Visokošolskega strokovnega študijskega programa I. stopnje Strojništvo
Napovedovanje gibanja cen delnic z metodo podpornih vektorjev
2022,
magistrsko delo
Analiza tveganj pri spletnih posojilih
2017,
delo diplomskega seminarja