RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Интеллектуальные системы. Теория и приложения // Архив

Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 2022, том 26, выпуск 1, страницы 236–240 (Mi ista362)

Часть 5. Искусственные нейронные сети и машинный интеллект

Фреймворк с открытым исходным кодом для обнаружения аномалий и прогнозирования состояния в технических системах

В. О. Козицин, Ю. Д. Кацер

Сколковский институт науки и технологий

Аннотация: Современные технические системы, такие как атомные электростанции, оснащены диагностическими системами. Но эти системы и по сей день несовершенны, и инциденты с отказами иногда случаются. Несчастные случаи могут привести не только к экономическим потерям, но и к пугающим социальным последствиям, таким как антропогенные катастрофы. Другой типичной проблемой для АЭС является чрезмерное дублирование систем безопасности, что увеличивает стоимость самой АЭС. Решением может стать продвинутая диагностическая система. В диагностике, как науке, можно выделить три основных этапа: первый это мониторинг технического состояния; второй поиск первопричины аномалий; третий это прогноз будущего состояния технической системы. Разработанный фреймворк может быть использован для решения всех этих диагностических задач.

Ключевые слова: диагностика технических систем, машинное обучение, глубинное обучение, анализ временных рядов, поиск аномалий, прогнозирование временных рядов, предварительная обработка данных, фреймворк.



© МИАН, 2025