Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/27869
Назва: Розроблення пропозицій з удосконалення моніторингу стану тягових електричних двигунів тягового рухомого складу
Автори: Куров, Артем Олександрович
Ключові слова: онлайн-моніторинг
тяговий рухомий склад
двигун
температура
вібрація
online monitoring
traction rolling stock
engine
temperature
vibration
Дата публікації: 2025
Видавництво: Український державний університет залізничного транспорту
Бібліографічний опис: Куров А. О. Розроблення пропозицій з удосконалення моніторингу стану тягових електричних двигунів тягового рухомого складу : пояснювальна записка і розрахунки до кваліфікаційної роботи магістра МКРМЕ 410.10.01 ПЗ / А. О. Куров; керівник Ю. М. Дацун ; Укр. держ. ун-т залізн. трансп. - Харків, 2025. - 102 с.
Короткий огляд (реферат): UA: Мета дослідження - розробка пропозицій з вдосконалення процесу онлайн-моніторингу стану тягових двигунів з використанням температурних та вібраційних сигналів. Об’єкт дослідження – двигуни швидкісного рухомого складу. Точне прогнозування показників тягового двигуна високошвидкісних поїздів може ефективно підвищити безпеку та надійність роботи поїзда. У цій кваліфікаційній роботі розглядаємо явище «дрейфу концепції», спричинене потоком даних датчиків у реальному часі з боку поїзда, тобто розподіл ймовірностей даних постійно змінюється з часом, і модель, навчена історичними даними, не може адаптуватися.
EN: The purpose of the study is to develop proposals for improving the process of online monitoring of the condition of traction motors using temperature and vibration signals. The object of the study is high-speed rolling stock engines. Accurate prediction of the performance of the traction motor of high-speed trains can effectively increase the safety and reliability of train operation. In this qualification paper, we consider the phenomenon of “concept drift” caused by the real-time sensor data flow from the train side, that is, the probability distribution of the data is constantly changing over time, and the model trained on historical data cannot adapt.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/27869
Розташовується у зібраннях:2024-2025 н.р.

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Куров.pdf537.89 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.