Практика прогнозной аналитики в металлургии

все курсы

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

3.5

12 недель, от 2 до 3 часов в неделю

Тип обучения

Курс

Зач. единицы

Сертификат

1 800 ₽ для получения

Стоимость курса

бесплатно

нет рассрочки

Курс «Практика прогнозной аналитики в металлургии» направлен на формирование представления об актуальности прогнозирования в металлургии, роли специалиста по предиктивной аналитике в металлургическом производстве и связанными с этим требованиями по измерению, контролю и обработке данных. Курс позволит овладеть основными приемами и математическими методам организации сбора и обработки статистических данных для разработки прогнозных моделей; получить навыки решения практических задач, связанных с анализом состояния металлургического оборудования и прогнозированием отказов и аварийных ситуаций на производстве. Получить знания и навыки в постановке и решении задач разработки новых методов диагностики металлургического оборудования и создании инноваций в вопросах организации системы сервисного обслуживания металлургических машин и агрегатов «по состоянию». Получить навыки разработки методики анализа данных и реализации их на ЭВМ с использованием пакета MS «Excel».

Вас будут обучать

Кожевников Александр Вячеславович

курсов

Кандидат технических наук, доцент Должность: заведующий кафедрой Электроэнергетики и электротехники Череповецкого государственного университета

Образовательная организация

ФГАОУ ВО "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого"

0 отзывов

Политехнический университет — многофункциональное государственное высшее учебное заведение.

В 2010 году он получил статус национального исследовательского университета, что явилось признанием его роли и возможностей как в области подготовки кадров, так и в мультидисциплинарных научных исследованиях и разработках.

В рейтинге технических университетов России Политехнический неизменно занимает ведущие позиции. Политехнический университет стремится с максимальной ответственностью реализовывать государственную политику в сфере высшего образования. Одно из направлений этой политики – создание новой экономики: экономики знаний, лидерства и инноваций. И ключевым звеном здесь становятся высококвалифицированные кадры, владеющие передовыми мировыми технологиями, способные решать новые комплексные задачи промышленности и готовые вывести российскую экономику на новый уровень развития.

Открытое образование

3.7

31 отзыв

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

Программа курса

Тема 1. Оценка состояния электромеханических систем металлургических агрегатов на основе анализа параметров работы электродвигателя. Электромеханическая система прокатного стана. Нестационарности в работе электромеханических систем. Статистический анализ параметров работы электромеханических систем металлургических агрегатов. Оценка состояния металлургического оборудования по характеру изменения токовых нагрузок электропривода. Критерии нормальности распределения.

Тема 2. Прогнозирование возникновения негативных динамических эффектов. Динамические процессы и их особенности. Вибрации в рабочих клетях станов холодной прокатки. Прогнозирование резонансных вибраций на основе статистического анализа выборок значений межклетевых натяжений. Прогнозирование резонансных вибраций на основе статистического анализа выборок значений токовых сигналов главных электроприводов рабочих клетей.

Тема 3. Прогнозирование состояния оборудования по излучаемому акустическому сигналу. Акустическая диагностика. Экспериментальное исследование состояния асинхронного двигателя переменного тока по анализу акустического сигнала.

Тема 4. Прогнозирование состояния оборудования с помощью нейронных сетей. Нейронные сети. Нейросетевая модель идентификации электропривода постоянного тока. Теоретические и экспериментальные исследования нейросетевой модели.

Тема 5. Оценка состояния сложных технических систем металлургических производств на основе нечеткой логики. Сложная техническая система (характеристики, особенности). Анализ причин возникновения отказов системы. «Дерево проблем». Системная модель оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали. «Дерево целей». Функциональная схема оценки состояния оборудования сложной технической системы. Использование нечетких данных и переменных для прогноза.