Детальная информация
Название | Интеллектуальное управление с прогнозированием электромеханическими системами: выпускная квалификационная работа магистра: направление 27.04.04 «Управление в технических системах» ; образовательная программа 27.04.04_08 «Киберфизические системы и технологии» |
---|---|
Авторы | Кузьменко Елена Николаевна |
Научный руководитель | Кожубаев Юрий Нургалиевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | предиктивное управление ; MPC ; нейронная сеть ; диагностика электродвигателя ; прогнозирование неисправностей ; predictive control ; neural network ; electric motor diagnostics ; fault prediction |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 27.04.04 |
Группа специальностей ФГОС | 270000 - Управление в технических системах |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2003 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\35512 |
Дата создания записи | 14.07.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Данная работа посвящена исследованию интеллектуальных методов управления с прогнозированием для повышения надежности электромеханических систем, в частности электродвигателей, эксплуатируемых в сложных промышленных условиях. В ходе исследования решаются следующие задачи: рассматриваются фундаментальные принципы предиктивного управления (Model Predictive Control, MPC) и практические аспекты его реализации; проводится анализ причины и последствия внутренних и внешних неисправностей электродвигателей; обосновывается необходимость применения MPC для предиктивной диагностики; разрабатывается и моделируется система управления электродвигателем с использованием MPC-контроллера на основе нейронной сети. Работа демонстрирует преимущества использования предиктивного управления для раннего выявления проблем и предотвращения серьезных отказов электродвигателей. Моделирование системы управления реализуется с использованием языка программирования Python. Полученные результаты подтверждают практическую применимость предиктивного управления для повышения надежности промышленных электромеханических систем.
This work is devoted to the study of intelligent predictive control methods for improving the reliability of electromechanical systems, in particular electric motors operated in difficult industrial conditions. The following tasks are solved in the course of the study: the fundamental principles of predictive control (Model Predictive Control, MPC) and the practical aspects of its implementation are considered; the causes and consequences of internal and external faults of electric motors are analyzed; the need to use MPC for predictive diagnostics is substantiated; A control system for an electric motor is developed and modeled using a neural network-based MPC controller. The work demonstrates the advantages of using predictive control for early detection of problems and prevention of serious failures of electric motors. The control system is modeled using Python programming language. The results obtained confirm the practical applicability of predictive control for improving the reliability of industrial electromechanical systems.
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