Use of machine learning methods and mobile tools in the RMS system platform environment
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F22%3A43967620" target="_blank" >RIV/49777513:23520/22:43967620 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Využití metod strojového učení a mobilních nástrojů v prostředí systémové platformy RMS
Original language description
Zakázka smluvního výzkumu byla cílena na specifikaci skupiny vstupních signálů na zvolené elektrárně s ohledem na možnou detekci anomálií provozu turbíny. Dále byla provedena identifikace závislostí vzorku signálů s dalšími provozními signály s cílem definovat vstupní data modelu. Následně provedená analýza metod strojového učení pro zvolený vzorek signálů a zvolenou diagnostickou doménu vyústila v sestavení modelu normálového stavu turbíny pro zvolený vzorek signálů a diagnostickou doménu. S využitím tohoto modelu byla provedena identifikace výskytu anomálií v definovaném časovém rozsahu provozu turbíny.
Czech name
Využití metod strojového učení a mobilních nástrojů v prostředí systémové platformy RMS
Czech description
Zakázka smluvního výzkumu byla cílena na specifikaci skupiny vstupních signálů na zvolené elektrárně s ohledem na možnou detekci anomálií provozu turbíny. Dále byla provedena identifikace závislostí vzorku signálů s dalšími provozními signály s cílem definovat vstupní data modelu. Následně provedená analýza metod strojového učení pro zvolený vzorek signálů a zvolenou diagnostickou doménu vyústila v sestavení modelu normálového stavu turbíny pro zvolený vzorek signálů a diagnostickou doménu. S využitím tohoto modelu byla provedena identifikace výskytu anomálií v definovaném časovém rozsahu provozu turbíny.
Classification
Type
V<sub>souhrn</sub> - Summary research report
CEP classification
—
OECD FORD branch
20205 - Automation and control systems
Result continuities
Project
—
Continuities
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Others
Publication year
2022
Confidentiality
C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.
Data specific for result type
Number of pages
10
Place of publication
neuveden
Publisher/client name
Doosan Škoda Power, s.r.o.
Version
—