Научный журнал «Вестник Череповецкого государственного университета»
Статья
DOI:
Полный текст:
Авторы рассматривают подход к оценке состояния отводящего рольганга стана 2000 в условиях малого количества неисправностей и контролируемых параметров. Статья описывает процесс обучения модели, позволяющей определять возможную причину потенциальной неисправности без учета параметров, которые соответствовали бы существующим решениям.
Антипов С. Г., Фомина М. В. Проблема обнаружения аномалий в наборах временных рядов // Программные продукты и системы. – 2012. – № 2. – С. 78–82.
Берестнева О. Г., Муратова Е. А. Построение логических моделей с использованием деревьев решений // Известия Томского политехнического университета. – 2004. – Т. 307. – № 2. – С. 154–160.
Климов Г. П. Теория вероятностей и математическая статистика. – Москва: МГУ, 2011. – 368 c.
Лукьянов С. И., Пишнограев Р. С., Швидченко Н. В., Мухин А. П., Лазаренко А. С., Юдина А. А., Астафьев Е. В. и др. Система диагностирования оборудования электропривода отводящего рольганга стана 2000 горячей прокатки // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г. И. Носова. – 2005. – № 4 (12). – С. 51–53.
Мишутушкин М. А., Виноградова Л. Н. Метод оценки состояния технологического обору-дования // Вестник научных конференций. – 2018. – № 4–4 (32). – С. 78–80.
Попова Т. П. Ансамбли моделей как современный инструмент анализа данных. – URL: (дата обращения: 16.12.2019).
Чистяков С. П. Случайные леса: обзор // Труды Карельского научного центра Российской академии наук. – 2013. – № 1. – С. 117–136.
Шаханов Н. И., Осколков В. М., Варфоломеев И. А., Юдина О. В. Прогнозирование отказов оборудования на основе алгоритмов машинного обучения // Вестник научных конференций. – 2016. – № 5–4 (9). – С. 315–317.
Шухгальтер М. Проблемы экономики ремонта оборудования на российских промышленных предприятиях // Экономика и жизнь. – 2009. – № 26. – С. 20–27.
Берестнева О. Г., Муратова Е. А. Построение логических моделей с использованием деревьев решений // Известия Томского политехнического университета. – 2004. – Т. 307. – № 2. – С. 154–160.
Климов Г. П. Теория вероятностей и математическая статистика. – Москва: МГУ, 2011. – 368 c.
Лукьянов С. И., Пишнограев Р. С., Швидченко Н. В., Мухин А. П., Лазаренко А. С., Юдина А. А., Астафьев Е. В. и др. Система диагностирования оборудования электропривода отводящего рольганга стана 2000 горячей прокатки // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г. И. Носова. – 2005. – № 4 (12). – С. 51–53.
Мишутушкин М. А., Виноградова Л. Н. Метод оценки состояния технологического обору-дования // Вестник научных конференций. – 2018. – № 4–4 (32). – С. 78–80.
Попова Т. П. Ансамбли моделей как современный инструмент анализа данных. – URL: (дата обращения: 16.12.2019).
Чистяков С. П. Случайные леса: обзор // Труды Карельского научного центра Российской академии наук. – 2013. – № 1. – С. 117–136.
Шаханов Н. И., Осколков В. М., Варфоломеев И. А., Юдина О. В. Прогнозирование отказов оборудования на основе алгоритмов машинного обучения // Вестник научных конференций. – 2016. – № 5–4 (9). – С. 315–317.
Шухгальтер М. Проблемы экономики ремонта оборудования на российских промышленных предприятиях // Экономика и жизнь. – 2009. – № 26. – С. 20–27.
Ключевые слова:
оценка состояния, фиксация аномалий, отводящий рольганг, стан 2000, малое количество неисправностей
Для цитирования:
Шаханов Н. И., Юдина О. В., Ершов Е. В., Виноградова Л. Н., Мишутушкин М. А., Варфоломеев И. А. Оценка состояния отводящего рольганга стана 2000 ПАО «Северсталь» на основе анализа данных и машинного обучения // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2020. – № 2 (95). – С. 47–55. DOI: 10.23859/1994-0637-2020-2-95-4
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.