Детальная информация
| Название | Импортозамещение в системах управления и контроля. Вопросы диагностики с использованием искусственного интеллекта на объектах электроэнергетики // Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов |
|---|---|
| Авторы | Чернигов Леонид Михайлович ; Мисюль Андрей Сергеевич |
| Организация | ООО «Ракурс-инжиниринг» |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-508 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\77788 |
| Дата создания записи | 18.12.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
Рассмотрены актуальные вопросы использования искусственного интеллекта в системах автоматизации, контроля и регулирования. Представлены перспективные направления развития предиктивных систем диагностики основного оборудования электростанций, основанные на данных стационарных систем автоматизации, построенных на базе программно-технических комплексов «Апогей» и «Енисей». Описаны основные дефекты и диагностические признаки необходимые для машинного обучения и создания цифровых моделей энергетического оборудования.
The current issues of the use of artificial intelligence in automation, control and regulation systems are considered. Promising directions for the development of predictive diagnostic systems for the main equipment of power plants based on data from stationary automation systems based on the Apogee and Yenisei software and hardware complexes are presented. The main defects and diagnostic features necessary for machine learning and the creation of digital models of power equipment are described.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
