20.500.12556/RUL-102471 Identifikacija napak na ležajih s pomočjo paketa za strojno učenje scikit-learn identification of bearing faults with machine learning packet scikit-learn Osrednji problem in področje raziskovanja tega dela je strojno učenje kot pripomoček za ugotavljanje napak na strojnih elementih. V prvem delu je obravnavana raziskava, iz katere so pridobljeni surovi podatki in njihova pred-obdelava v ustrezno obliko. V omenjeni raziskavi se opazuje 5 različnih napak na ležajih: aksialna in radialna preobremenitev, preobremenitev upogibnega momenta, kontaminacija in napaka kletke. V naslednjih sklopih so predstavljene teoretične osnove strojnega učenja, algoritmi za uspešno analizo ter primeri uporabe na konkretnih podatkih. Kot pomemben del raziščemo tudi optimizacijo parametrov pri različnih modelih in obravnavamo korektnost dobljenih rezultatov. The main focus and research field of this work is machine learning as a tool for classifying faults of machine elements. In the first part, we address the research, from which we take the raw data and the preprocessing of the gathered data set. The research takes a look at 5 different bearing faults: axial and radial overload, bending moment, contamination and shield defect. Next, we take a look at the theoretical background of machine learning, algorithms for analysis and examples of practical use. As an important aspect we research the possibilities of optimizing model parameters and evaluate the success of our predictions. strojno učenje umetna inteligenca kakovost ležaj Python scikit-learn sklearn machine learning artificial intelligence quality bearing Python scikit-learn sklearn true false false [K. Kubelj] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2018-08-31 07:45:52 2018-08-31 07:45:55 2023-10-27 12:57:54 0000-00-00 00:00:00 2018 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85:621.82(043.2) 207356 16251931 2129.pdf 2129.pdf 1 7DC8F711CEADC6BEF6BE5A57F1936A5E 4364de5bfd65c6f4e7d673125ac7d1f2a03a27a3a2f14bb41e674a70a533a507 8710f0e5-a1b5-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=112774 Fakulteta za strojništvo 0 0 0