title: Predicting failure of IoT-devices for flexible planning of their maintenance
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Дмитриев Михаил Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Dmitriev Mihail Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Жадан Кирилл Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zadan Kirill Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Корхов Владимир Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Korhov Vladimir Vladislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054639
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26466
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной дипломной работе исследуется задача прогнозирования остаточного полезного срока службы оборудования для гибкого планирования технического обслуживания. Произведен анализ и подготовка данных, которые являются смоделированными показаниями IoT-устройств, и применяются  для прогнозирования отказов реактивных двигателей. В результате анализа данных выбрана модель рекуррентной нейронной сети на основе архитектуры LSTM. Также, для сравнения результатов работы модели с данной архитектурой, способной находить долгосрочные зависимости, построены модели на основе линейной регрессии и случайного леса, которые строят предсказания независимо на каждом объекте из выборки. Произведено сравнение построенных моделей. Описан поэтапный процесс разработки модели прогнозирования, а также реализация программного модуля, упрощающего взаимодействие пользователя с построенной моделью. Реализация выполнена на языке python с использованием библиотек scikit-learn, pandas, keras, matplotlib. Для реализации программного комплекса использовался фреймворк Django и СУБД PostgreSQL.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The graduation paper is devoted to problem of predicting remaining useful life of equipment for flexible maintenance planning. The analysis and preparation of data, which are simulated readings of IoT devices, and are used to predict jet engine failures. As a result of data analysis, a model of a recurrent neural network based on the LSTM architecture was selected. Also, to compare the results of the model with this architecture, which is able to find long-term dependencies, models based on linear regression and random forest are built, which make predictions independently on each object from the sample. A comparison of the constructed models. A step-by-step process of developing a forecasting model is described, as well as the implementation of a software module that simplifies user interaction with the built model. The implementation is made in python using the scikit-learn, pandas, keras and matplotlib libraries. The Django framework and PostgreSQL DBMS were used to implement the software package.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозное обслуживание
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: интернет вещей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: гибкое планирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: остаточный полезный срок службы оборудования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSTM сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: predictive maintenance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: internet of things
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: flexible planning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: remaining useful life of equipment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSTM networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Predicting failure of IoT-devices for flexible planning of their maintenance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование сбоев IoT-устройств для гибкого планирования их технического обслуживания
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Pdm_dipoma_correct.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26466/1/Pdm_dipoma_correct.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,28 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Zadan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26466/2/reviewSV_Otzyv_Zadan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 202,19 kB