Детальная информация
| Название | Геометрический и кластерный подход к оценке состояния технологического оборудования // Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов |
|---|---|
| Авторы | Беднарский Артем Александрович ; Селиванова Елена Николаевна |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-524 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\77844 |
| Дата создания записи | 22.12.2025 |
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 |
В статье рассматривается метод анализа параметров технологического оборудования в пределах одного штатного режима работы. Предлагается использовать кластеризацию и геометрический анализ для разбиения данных внутри доверительной зоны. Сравниваются алгоритмы K-means, GMM и иерархическая кластеризация. Методика позволяет проводить диагностику оборудования и выявлять отклонения от нормальной работы до появления явных признаков неисправности.
The article discusses a method for analyzing the parameters of process equipment within one standard operating mode. It is proposed to use clustering and geometric analysis to partition data within a confidence zone. K-means, GMM, and hierarchical clustering algorithms are compared. The technique allows for equipment diagnostics and detection of deviations from normal operation before obvious signs of malfunction appear.
| 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
