Прогнозная аналитика состояния металлургического оборудования на основе методов машинного обучения

Цели и задачи дисциплины
Целью преподавания дисциплины является изучение принципов построения прогнозных моделей состояния металлургического оборудования на основе методов машинного обучения. Задачами данного курса являются : изучение возможности методов машинного обучения для оценки текущего технического состояния оборудования, приобретение теоретических и практических знаний в части использования данных, полученных с оборудования в процессе его работы, для оценки его состояния, приобретение навыков проектирования и разработки систем прогнозирования технического состояния металлургического оборудования на основе методов машинного обучения.
Краткое содержание дисциплины
В дисциплине рассматриваются вопросы оценки состояния сложных технических систем металлургических производств на основе нечеткой логики; оценки состояния электромеханических систем металлургических агрегатов на основе анализа параметров работы электропривода; прогнозирование состояния оборудования по тепловому состоянию узлов и агрегатов; прогнозирование негативных динамических эффектов; прогнозирование состояния оборудования по излучаемым акустическим шумам; Прогнозирование состояния оборудования с помощью алгоритмов машинного обучения.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Выпускник должен обладать:
  • УК-1 Способен осуществлять критический анализ проблемных ситуаций на основе системного подхода, вырабатывать стратегию действий
Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.