Цели и задачи дисциплины
Цель – формирование у обучающихся системы знаний, умений и практических навыков применения методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных для решения задач диагностики и прогнозирования технического состояния наземных транспортных средств (НТС), оценки остаточного ресурса узлов и агрегатов на основе данных эксплуатации, а также построения систем технического обслуживания по состоянию.
Задачи дисциплины – сформировать у магистрантов представление о современных источниках эксплуатационных данных НТС (CAN-bus, OBD-II, телематика, IoT-датчики), способах их подготовки и хранения; научить извлекать информативные признаки из вибрационных, акустических, температурных и электрических сигналов; освоить классические и нейросетевые методы машинного обучения для задач классификации неисправностей, регрессии степени износа и прогнозирования остаточного ресурса (RUL); сформировать практические навыки разработки прототипов диагностических и прогнозных систем для конкретных типов НТС.
Краткое содержание дисциплины
Наземные транспортные средства как объект диагностирования: двигатель, трансмиссия, ходовая часть, электрооборудование; виды отказов и их признаки; концепция технического обслуживания по состоянию. Современные системы сбора эксплуатационных данных НТС: CAN-bus, OBD-II, телематические комплексы, IoT-устройства, дополнительные датчики вибрации, температуры и давления. Подготовка и оценка качества данных; пропуски, выбросы, дрейф датчиков, синхронизация; хранение и потоковая обработка данных. Извлечение информативных признаков из вибрационных, акустических, температурных и электрических сигналов; физически интерпретируемые признаки. Диагностические модели: классификация типов неисправностей и регрессия степени износа; сравнение классических методов машинного обучения. Прогнозные модели остаточного ресурса (RUL) с учётом режимов и условий эксплуатации НТС; влияние профилей нагрузки. Глубокое обучение для автономной диагностики: свёрточные (CNN) и рекуррентные (LSTM) нейронные сети для виброакустических данных; сравнение с классическими подходами. Интеграция диагностических и прогнозных моделей с системами управления техническим обслуживанием; экономический эффект, требования к надёжности и сертификация.м
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
УК-4
Способен применять современные коммуникативные технологии, в том числе на иностранном(ых) языке(ах), для академического и профессионального взаимодействия