Predictive maintenance with digital model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F26%3A0201546" target="_blank" >RIV/00216305:26220/26:0201546 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2025_sbornik_1.pdf" target="_blank" >https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2025_sbornik_1.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Predictive maintenance with digital model
Popis výsledku v původním jazyce
This paper addresses the development of a Predictive Maintenance (PdM) detection algorithm applied to a digital model intended for PdM purposes of a heat exchanger station. The detection algorithm has been designed utilising data from a PLC measurement programme in conjunction with a digital model developed using MATLAB Simulink. Machine Learning (ML) techniques, specifically Support Vector Machines (SVM), were employed like two class classificator to identify anomalies. The SVM algorithm classified the measurement points into fault and normal operating states based on modelled temperature values, the Root Mean Square Error (RMSE) of temperatures within the primary circuit. The normal operating states is defined by digital model introduced in [4]. Anomaly state is simulated by serial clogging valve V3 in primary circuit.
Název v anglickém jazyce
Predictive maintenance with digital model
Popis výsledku anglicky
This paper addresses the development of a Predictive Maintenance (PdM) detection algorithm applied to a digital model intended for PdM purposes of a heat exchanger station. The detection algorithm has been designed utilising data from a PLC measurement programme in conjunction with a digital model developed using MATLAB Simulink. Machine Learning (ML) techniques, specifically Support Vector Machines (SVM), were employed like two class classificator to identify anomalies. The SVM algorithm classified the measurement points into fault and normal operating states based on modelled temperature values, the Root Mean Square Error (RMSE) of temperatures within the primary circuit. The normal operating states is defined by digital model introduced in [4]. Anomaly state is simulated by serial clogging valve V3 in primary circuit.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings I of the 31st Conference STUDENT EEICT 2025: General papers
ISBN
978-80-214-6321-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
87-90
Název nakladatele
VUT
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
29. 4. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—