Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ для подписчиков

Использование инструментов искусственного интеллекта для построения регрессионных моделей работы сложного теплоэнергетического оборудования на примере плазменной пылеугольной горелки котлоагрегата

С. Н. Кучанов, И. В. Кочуров

Аннотация


Теплоэнергетическое оборудование работает в условия совмещения разнообразных сложных физико-химических процессов. Анализ и описание работы такого оборудования для инженерных задач эффективны в случае использования методов регрессионного анализа и построение регрессионных моделей. Для построения таких моделей требуется проведение большого количества физических или модельных экспериментов. Для резкого сокращения числа экспериментов применяются методы планирования экспериментов. Целью оптимизации плана экспериментов является сохранение необходимой достоверности регрессионной модели во всём многомерном пространстве комбинаций факторов влияния при уменьшении числа экспериментов. Расчёт коэффициентов регрессии очень эффективен с использованием инструментов искусственного интеллекта, реализованного в программном продукте Python с использованием опциональных приложений NumPy и Pandas.


Ключевые слова


регрессионный анализ, планирование экспериментов, искусственный интеллект, управление оборудованием, Python, NumPy, Pandas

Полный текст:

PDF

Литература


Хартман К., Лецкий Э., Шефер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. — М.: Изд-во «Мир», 1977.

Организация и планирование эксперимента в металлургии: учеб.-методич. пособие. — Н. Новгород: Нижегородский гос. Техн. ун-т им. Р. Е. Алексеева, 2021.

Scikit-learn: Machine Learning in Python / Pedregosa, et al. // JMLR. 2011. No. 12. P. 2825 – 2830.

Hunter J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment // Computing in Science & Engineering. 2007. Vol. 9. No. 3. P. 90 – 95.

Contributing to NumPy. https://numpy.org/doc/stable/dev/index.html.

Pandas documentation. https://pandas.pydata.org/docs/index.html.




DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2024.81.20.008

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© 1998 – 2023 НТФ «Энергопрогресс»


Адрес редакции:
129090, г. Москва, ул. Щепкина, д. 8
Телефон: +7 495 234-74-21
E-mail: energetick@mail.ru, energetik@energy-journals.ru

 

Наши партнеры

                

Выставки: