Обнаружение разладок в химических процессах

ФИО студента: Александров Никита Эдуардович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Финансовые технологии и анализ данных (Магистратура)

Год защиты: 2021

Одной из главных задач в анализе индустриальных данных является автоматическая диагностика поломок. В последние годы все большую популярность начало обретать решение этой задачи методами машинного обучения, начиная от классических и заканчивая нейросетевыми. В этой работе будет исследована применимость популярной в последнее время архитектуры трансформер к этой задаче, будет предложен способ аугментации синтетических данных, улучшающий обобщающую способность моделей, а также архитектура нейронной сети, снижающая задержку в детекции поломок. Для всего этого будет использован известный датасет с симуляциями процесса Tenessee Eastman (TEP). Ключевые слова: индустриальное машинное обучение, автоматическая диагностика поломок, процесс Tenessee Eastman, химические процессы, глубинное обучение, трансформер, рекуррентные нейронные сети, аугментация данных

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ