20.500.12556/RUL-120212 Potencial strojnega učenja za identifikacijo napak v dinamiki rotorjev The potential of machine learning for fault identification in rotor dynamics Obravnavan je potencial strojnega učenja pri identifikaciji napak v ležajih. V začetku je predstavljeno stanje znanosti na tem področju, katere metode strojnega učenja se uporabljajo in njihova uspešnost. Nato so predstavljene osnove najpogostejših metod. Sledi implementacija teh metod na novem naboru podatkov, ki predstavlja bolj realne pogoje vgradnje ležajev. Na koncu so metode primerjane med seboj. The potential of machine learning for fault identification in bearings is discussed. Firstly, the current state in the field is presented, which machine learning methods are most commonly used and their applicability. Secondly, the basics of selected methods are presented. Finally, the implementation of selected methods on a bearing dataset is discussed. In the end, the methods are compared with each other. strojno učenje umetna inteligenca k-bližnjih sosedov metoda podpornih vektorjev večslojni perceptron python scikit-learn machine learning artificial intelligence k-nearest neighbor support-vector machine multilayer perceptron python scikit-learn true false false [G. Balkovec] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2020-09-17 08:30:53 2020-09-17 08:30:56 2022-10-13 12:46:51 0000-00-00 00:00:00 2020 0 Ljubljana 0 XXII, 44 str. 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85:621.822(043.2) 224758 30104067 5933.pdf 5933.pdf 1 425F82E0199D873250DAE6A7218F5C62 d5fd78382db48822831e30b733989aa9eed1589249a634e140e5e9c5d20fdba1 0741fbc6-a1ba-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=134993 Fakulteta za strojništvo 0 0 0