НЕЙРОСЕТЕВАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ НЕФТЕПЕРЕКАЧИВАЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ | Научно-инновационный портал СФУ

НЕЙРОСЕТЕВАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ НЕФТЕПЕРЕКАЧИВАЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ

Перевод названия: SYSTEM DIAGNOSTICIANS OF OIL PUMPING EQUIPMENT

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Ключевые слова: simulation, forecasting, diagnosing, neural networks, reliability, моделирование, прогнозирование, диагностирование, искусственные нейронные сети, надежность

Аннотация: В статье представлены результаты разработки и исследования подхода к решению задач моделирования, в основе которого лежит пример алгоритмического комплекса для ЭВМ и проводится анализ системы мониторинга (контроль, оценка, прогнозирование), базирующаяся на применении методов системного анализа для принятия управленческих решений в условиях большого количества информации. Приведены результаты численных исследований эффективности предлагаемой системы диагностики на наборе тщательно сгенерированных данных. The results of development and research of approach to the solution ofproblems of simulation and the analysis of system of monitoring (control, an assessment, forecasting), based on application of methods of system analysis for adoption of administrative decisions in the conditions of a large number of information is carried out. Results of numerical researches of efficiency system of diagnostics are given on a set of carefully generated data.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Научно-технический вестник Поволжья

Выпуск журнала: 5

Номера страниц: 164-166

ISSN журнала: 20795920

Место издания: Казань

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Научно-технический вестник Поволжья"

Авторы

  • Бухтояров В.В. (Сибирский федеральный университет,Красноярск)
  • Данилов А.К. (Сибирский федеральный университет,Красноярск)
  • Иванов Н.В. (Сибирский федеральный университет,Красноярск)
  • Тынченко В.С. (Сибирский федеральный университет,Красноярск)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.