| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Production Engineering |
| Title in original language |
Automatizēta mašīnmācīšanās un tradicionālu mašīnmācīšanās metožu efektivitātes salīdzināšana izmantojot modeli, kas paredz elektromotora gultņa defektus |
| Title in English |
Evaluation the effectiveness of auto machine learning and traditional machine learning methods using a model that predicts electric motor bearing defects |
| Department |
|
| Scientific advisor |
Toms Torims |
| Reviewer |
Kārlis Berkolds |
| Abstract |
Ražošanas iekārtu dīkstāves ir tas, no kā katrs uzľēmums vēlas izvairīties. Bieži
mehānikas inženieri lielāko daļu no sava laika pavada iekārtu remontos, atstājot maz laika apkopes sistēmas optimizācijai un uzlabojumiem. Augsts dīkstāves līmenis nozīmē, ka ražošana rezultāti būs zemi, un ekspluatācijas izmaksas augstas. Elektromotoru savlaicīga apkope var samazināt gan iekārtu dīkstāves, gan izmaksas. Visbiežāk sastopamā elektromotora atteice ir gultņu defekts, kas var būt izraisīts daţādu iemeslu dēļ. Vibrodiagnostika ir viena no metodēm, kas izvērtē un definē bojāto gultņa elementu. Mūsdienas vibrācijas sensori ļauj apstrādāt vibrodiagnostikas datus, izmantojot augstas veiktspējas programmatūras. Funkcijas daudzveidības un datu vizualizācijas rīki ļauj
efektīvi atpazīt defektus. Iegūtie vibrācijas dati tiek izmantoti, lai gan novērtētu iekārtas stāvokli, gan varētu tos izmantot datus mašīnmācības rīkiem (ML).
Pasaulē arvien vairāk iekārtu apkope tiek izmantots mākslīgs intelekts (AI). Tiek
izveidoti klasifikācijas algoritmi, lai varētu veikt raţošanas apjoma prognozes, paredzēt
iekārtu bojājumus un iekārtu lietderīgās lietošanas laiku (RUL). Visu to var panākt tikai ar mašīnmācīšanās rīkiem. Protams, tradicionālās metodes, piemēram, gultņu pārbaude darbības laikā un termogrāfija var atklāt problēmu, bet tas aizņem apkopes personāla laiku. Mašīnmācības rīki ļauj apvienot diagnostikas metodes ar jaunākiem izgudrojumiem mākslīgā intelektā jomā un sasniegt nozīmīgus rezultātus. Šobrīd lielākā daļa no pētījumiem ir saistīta ar efektīvu un precīzu mašīnmācībās rīku meklēšanu gultľu defektu klasifikācijā. Pētījuma mērķis ir, izmantojot mašīnmācības rīkus, paredzēt elektromotora defektus, kā arī salīdzināt daţādu metoţu efektivitāti dažādos iekārtas darbībās apstākļos. |
| Keywords |
Iekārtu apkope, elektromotora gultņu defekti, mašīnmācībās rīki |
| Keywords in English |
equipment maintenance, electric motor bearing faults, machine learning tools |
| Language |
lv |
| Year |
2022 |
| Date and time of uploading |
06.06.2022 21:55:47 |
