Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/121640
Title: | Анализ эксплуатационных данных ГТУ с помощью методов машинного обучения : учебное пособие |
Authors: | Блинов, В. Л. Дерябин, Г. А. |
Editors: | Блинов, В. Л. |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | Издательство Уральского университета |
Citation: | Блинов В. Л. Анализ эксплуатационных данных ГТУ с помощью методов машинного обучения : учебное пособие : Рекомендовано методическим советом Уральского федерального университета для студентов вуза, обучающихся по направлениям подготовки 13.03.03 и 13.04.03 — Энергетическое машиностроение / В. Л. Блинов, Г. А. Дерябин ; под общей редакцией В. Л. Блинова ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина. — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2023. — 99 с. — ISBN 978-5-7996-3617-3. — Текст : непосредственный. |
Abstract: | Пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 13.03.03 и 13.04.03; может быть использовано слушателями системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов газотранспортных предприятий и энергокомплекса. В нем рассмотрены термогазодинамические данные работы приводных газотурбинных установок в составе газоперекачивающих агрегатов, описаны некоторые особенности их записи и хранения для последующего использования при параметрической диагностике состояния оборудования, приведены подходы к оценке и прогнозированию технического состояния газотурбинных установок. Особое внимание уделено применению машинного обучения при анализе больших данных в эксплуатации, описаны основные понятия и модели машинного обучения, порядок проведения анализа, представлен пример реализации алгоритма такого анализа в программной среде Python. |
Keywords: | УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЕ МАШИНОСТРОЕНИЕ ГАЗОТУРБИННЫЕ УСТАНОВКИ ГТУ ЭКСПЛУАТАЦИЯ ГТУ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В РАБОТЕ С ГТУ |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/121640 |
RSCI ID: | 52693917 |
PURE ID: | 38249189 |
ISBN: | 978-5-7996-3617-3 |
Appears in Collections: | Учебные материалы |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
978-5-7996-3617-3_2023_title.pdf | 433,1 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.