Details

Title: Разработка программных средств прогноза температурных параметров паровой турбины на основе алгоритмов машинного обучения: выпускная квалификационная работа магистра: направление 27.04.04 «Управление в технических системах» ; образовательная программа 27.04.04_07 «Распределенные интеллектуальные системы управления»
Creators: Степанова Евгения Игоревна
Scientific adviser: Хохловский Владимир Николаевич
Other creators: Селиванова Елена Николаевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: турбогенератор паровой турбины; предиктивная аналитика; методы машинного обучения; нейронные сети; библиотеки для аналитики и машинного обучения: matplotlib; pandas; turbogenerator of steam engine; predictive analytics; machine learning; neural networks; libraries for analytics and machine learning: matplotlib
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 27.04.04
Speciality group (FGOS): 270000 - Управление в технических системах
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1424
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 5
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics