Система моніторингу роботи фрезерного верстата

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСтельмах, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorСорока, Денис Сергійович
dc.date.accessioned2023-09-02T15:06:19Z
dc.date.available2023-09-02T15:06:19Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractТекстова частина дипломної роботи: 62 с., 17 рис., 1 табл., 34 джерел Мета і завдання роботи: Метою цього проекту є розробка системи моніторингу фрезерного верстату яка дозволить користувачеві визначати стан фрезерного верстату базуючись на аудіо аналізі даних отриманих в результаті його роботи, базуючись на наданих користувачем даних, за допомогою методів машинного навчання. Це дозволить користувачеві за умови збору якісних проводити базовий аналіз стану верстату спеціально адаптований під даний верстат. Структура системи: Система складається з аудіо детектора (мікрофона), пристроїв передачі даних, та програмного забезпечення що здійснює запис, обробку аналіз даних. Програма реалізована на мові програмування Python, з використанням методів обробки аудіо даних, для аналізу було використано метод машинного навчання класифікатор випадковий ліс. Апробація результатів: У роботі продемонстровано використання програми для аналізу зразків двох станів роботи верстату.uk
dc.description.abstractotherText part of the diploma paper consist of 62 pages, 17 figures, 1 tables, 34 sources. Purpose and task of the work: The purpose of this project is to develop a milling machine monitoring system that will allow the user to determine the state of the milling machine based on audio analysis of the data obtained as a result of its operation, based on the data provided by the user, using machine learning methods. This will allow the user, subject to the collection of quality data, to conduct a basic analysis of the condition of the machine specially adapted for this machine. System structure: The system consists of an audio detector (microphone), data transmission devices, and software that performs recording, data processing and analysis. The program is implemented in the Python programming language, using methods of audio data processing, the machine learning method of the random forest classifier was used for analysis. Approbation of the results: The work demonstrates the use of the program for the analysis of samples of two states of machine operation.uk
dc.format.extent84uk
dc.identifier.citationСорока, Д. С. Система моніторингу роботи фрезерного верстата : дипломний проєкт … бакалавра : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Сорока Денис Сергійович. – Київ, 2023. – 84 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/59785
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectфрезерний верстатuk
dc.subjectмоніторинг роботи обладнанняuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectmilling machineuk
dc.subjectequipment monitoringuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.titleСистема моніторингу роботи фрезерного верстатаuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Soroka_bakalavr.pdf
Розмір:
2.17 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (КІТВП)
Бакалаврські роботи