Дата публикации: 2021

Дата публикации в реестре: 2022-10-06T22:41:57Z

Аннотация:

Уровень развития современной ИТ-инфраструктуры промышленных предприятий позволяет осуществлять сбор и хранение технологической информации, тем самым открывая возможности применения интеллектуальных систем анализа данных. В работе рассматривается задача обнаружения аномалий в технологических сигналах в целях повышения качества мониторинга объектов управления. Для обнаружения аномалий предлагается ансамбль из базовых классификаторов на основе алгоритмов машинного обучения и вейвлет-преобразований. Рассмотрены специфика технологических сигналов и преимущества вейвлет-анализа для предварительной обработки сигналов. В работе разработан подход к обнаружению аномалий на основе ансамбля моделей и проведена его предварительная апробация на реальных технологических сигналах.

Тип: статьи в журналах

Источник: Автоматизация процессов управления. 2021. № 1. С. 20-26