Kerékhiba detekció rezgésjelekben gépi tanulásos módszerek segítségével (evopro Innovation Kft)

Kirás éve: 2023 | Státusz: nyitott | Külső konzulens: Dr. Szatmári István (evopro Innovation Kft)

A vasúti közlekedésben is egyre több területen merül fel a vasúti rendszerek működésének folyamatos állapotfelügyelete, a káros műszaki folyamatok időben történő felismerése, a várható meghibásodások előrejelzése. Az állapotfelügyelet (Condition Monitoring) hatékony megvalósításához nagymértékben hozzájárulnak a mai szenzortechnológiák, a modern számítási felhő platformok (Cloud Computing) és gépi tanuláson (Machine Learning) alapuló eljárások.

Célkitűzés: az evopro vasúti diagnosztikai rendszerei által gyűjtött rezgésdiagnosztikai mérések elemzése, klaszterezése, és klasszifikációja

Feladatok:

Rezgés- és gyorsulásmérés adatok általános elemzési módszereinek megismerése,

Rezgési adatok vizsgálata, elemzés és csoportok (klaszterek) keresése,

Gépi tanulási eljárások alkalmazása rezgés diagnosztikai feladatokban,

Eredmények diszkussziója, vizualizációja, riport készítés.

Technológiák: Python, sckit-learn, TensorFlow, Keras, MS Azure, Databricks

Kovácsházy Tamás

docens
khazy (*) mit * bme * hu