Ítem
|
Massana i Raurich, Joaquim
Iglesias i Cels, Ferran Planellas Fargas, Narcís Burgas Nadal, Llorenç |
|
| 2026 | |
|
L’accés al codi no estarà disponible fins la fi de la data d’embargament. Si esteu interessats a accedir-hi, contacteu amb valorització@udg.edu Programari orientat a la detecció i diagnosi de falles en entorns industrials, - com temperatures fora del rang adequat, trencament de correlacions entre pressions, etc. -, i a la predicció de variables contínues rellevants per a l’operació industrial diagnosticada, com ara consums energètics o altres magnituds de procés. El programari es basa en tècniques d’aprenentatge automàtic i aprenentatge profund o “Deep-learning”, i incorpora models supervisats de classificació i predicció, així com enfocaments no supervisats basats en “autoencoders” per a la detecció d’anomalies i falles. El programari ha estat desenvolupat en llenguatge Phyton |
|
|
application/pdf application/zip |
|
| http://hdl.handle.net/10256/28583 | |
| cat | |
| Universitat de Girona | |
| Tots els drets reservats | |
|
Programari
Bases de dades -- Disseny Database design Computer software Control automàtic -- Programari Automatic control -- Software Anàlisi de fallades (Enginyeria) Failure analysis (Engineering) Aprenentatge automàtic Machine learning |
|
| IFDCF – (Industrial Fault Detection, Classification and Forecasting) | |
| info:eu-repo/semantics/other | |
| DUGiDocs |
