Využití metod strojového učení a mobilních nástrojů v prostředí systémové platformy RMS
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v 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>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Využití metod strojového učení a mobilních nástrojů v prostředí systémové platformy RMS
Popis výsledku v původním jazyce
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.
Název v anglickém jazyce
Use of machine learning methods and mobile tools in the RMS system platform environment
Popis výsledku anglicky
The contract research was aimed at specifying a group of input signals at the selected power plant with regard to the possible detection of turbine operation anomalies. Furthermore, the identification of the dependencies of the signal sample with other operational signals was carried out in order to define the input data of the model. Subsequently, the analysis of machine learning methods for the selected sample of signals and the selected diagnostic domain resulted in the construction of a model of the normal state of the turbine for the selected sample of signals and the diagnostic domain. With the use of this model, the occurrence of anomalies was identified in the defined time range of turbine operation.
Klasifikace
Druh
V<sub>souhrn</sub> - Souhrnná výzkumná zpráva
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
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.
Údaje specifické pro druh výsledku
Počet stran výsledku
10
Místo vydání
neuveden
Název nakladatele resp. objednatele
Doosan Škoda Power, s.r.o.
Verze
—