Алгоритмы машинного обучения предоставляют широкий спектр возможностей для предиктивного анализа работы технологического оборудования. Они позволяют выявлять скрытые закономерности и прогнозировать будущие события на основе имеющихся данных. Целью данного исследования является анализ и сравнение методов машинного обучения для реализации задач прогнозирования состояния вибрации компрессорной установки. Каждый из методов имеет свои преимущества и ограничения, поэтому выбор конкретного алгоритма зависит от решаемой задачи применительно к характеристикам оборудования и данных. В данной работе исследованы методы машинного обучения для решения задачи регрессии: в случае прогнозирования одномерных рядов использованы методы авторегрессии и авторегрессии со скользящей средней; для прогнозирования многомерных рядов использованы методы линейной регрессии, деревьев решений, случайный лес и градиентный бустинг. Проведен сравнительный анализ методов машинного обучения. Из результатов анализа видно, что для задачи регрессии наилучшими методами являются ансамблевые методы, такие как случайный лес и XGBoost. Применение XGBoost значительно улучшает качество прогнозов, особенно при работе с большим объемом данных. Для моделей AutoReg и ARIMA необходим стационарный временной ряд для получения точных и интерпретируемых результатов. Важно экспериментировать и настраивать параметры для каждого конкретного временного ряда, учитывая такие факторы, как наличие сезонности, тренда и выбросов в данных. При выборе метода прогнозирования необходимо учитывать не только его математические характеристики, но и особенности конкретных данных, на которых он будет применен.
Рассматриваются новые методы и реализующие их средства измерения и обработки информации о радиальных зазорах и осевых смещениях в газотурбинных двигателях на основе применения оригинальных одновитковых вихретоковых датчиков с чувствительными элементами в виде отрезка проводника. Методы предусматривают самокомпенсацию температурных воздействий на каждый из используемых датчиков, что позволяет сократить количество первичных преобразователей и, как следствие, число требуемых установочных отверстий на статорной оболочке двигателя. Приводятся результаты исследований функций преобразования датчиков и измерительных цепей, а также исследуется влияние ряда мешающих факторов на преобразование радиальных и осевых смещений торцов лопаток. Предлагаются принципы построения систем измерения с самокомпенсацией температурных воздействий на датчики и приводятся результаты экспериментальных исследований макета такой системы. Книга адресована специалистам в области измерения, диагностики и испытаний газотурбинных двигателей и может быть интересна разработчикам лопаточных энергосиловых установок и студентам соответствующих специальностей вузов.