Прогнозная аналитика состояния металлургического оборудования на

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:

ПК-11 Способен руководить проектами по созданию комплексных систем на основе аналитики больших данных в различных отраслях со стороны заказчика
ПК-12 Способен руководить проектами со стороны заказчика по созданию, внедрению и использованию одной или нескольких сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта в прикладных областях