Цель работы состоит в повышении надежности работы турбогенератора паровой турбины на основе применения методов предиктивной аналитики и исследования зависимостей температурных параметров турбогенератора от изменения параметров мощности. В работе описано строение турбогенератора, особенности модели, рассматриваемой в проекте. Определены основные исследуемые параметры. Приводится описание методов машинного обучения, производится выбор методов, которые использованы в исследовании. Приводится также описание программных инструментальных средств. Рассматривается практическая реализация рассматриваемых методов на языке Python и их проверка. Проводится сравнение методов с целью выбора наилучшего.

The aim of the work relates to improving the reliability of a turbogenerator of a steam engine on the base of predictive analytics and investigation of behaviour of generator temperature parameters in dependence of varied generator power. The structure and some features of the turbogenerator are considered. Main parameters are listed. Machine learning methods are described and the choice of the suitable ones is made. Software tools used in the work are described as well. The implementation of the methods using Python programming language is considered including confirmation of their usability. Comparison of the methods finalizes the work.