Интеллектуальный анализ данных

1.

Интеллектуальный анализ данных
Задание 1
https://jupyter.org/tryjupyter/retro/notebooks/?path=noteboo
ks/Intro.ipynb

Цель работы – применение байесовской теории
принятия решения для обнаружения рельсов категории
«брак».
Задачи:
– построить гистограммы прямолинейности рельсов;
– оценить их плотности распределения;
– настроить и применить байесовский классификатор.
2

3.

Схема установки «Элекон»
3

4.

Экранная форма установки «Элекон»
Экран монитора операционного блока
4

5. Схема автоматизированной системы измерения и неразрушающего контроля качества рельсов

6.

Натурные данные о прямолинейности рельсов
Натурные данные о прямолинейности рельсов для ВСМ
Натурные данные о прямолинейности рельсов для ССД
Натурные данные о прямолинейности рельсов категории Т1
Натурные данные о прямолинейности рельсов категории "брак"
6

7.

Диапазоны изменения классификационных признаков
сигналов прямолинейности рельсов
№
Классификационные
признаки
Классы рельсов
Рельсы
для ВСМ
Рельсы
для ССД
Рельсы
категории Т1
Рельсы
категории
"брак"
1
Максимальное допустимое
отклонение по модулю от
нулевого уровня (мкм)
0,00÷225,00
0,00÷450,00
0,00÷750,00
0,00÷более 750,00
2
Дисперсия
5363,71÷7670,28
10106,33÷34251,03
14365,79÷120613,84
123963,91÷147357,98
3
Среднеквадратическое
отклонение
73,24÷87,58
100,53÷185,07
119,86÷347,30
352,09÷383,87
4
Площадь под кривой
автокорреляционной
функции
27,14÷49,80
39,22÷66,06
38,70÷84,57
77,01÷80,74
5
Коэффициент асимметрии
-0,37÷0,18
-0,37÷-0,16
-0,23÷0,34
0,57÷0,63
6
Размерность Хаусдорфа
(по методу покрытия
сигнала
прямоугольниками)
1,27÷1,31
1,21÷1,27
1,21÷1,24
1,23÷1,26
7
Показатель Хёрста
(по R/S методу)
0,300÷0,304
0,30÷0,36
0,25÷0,38
0,26÷0,28
7

8. Постановка задачи

Исходные данные и условия задачи:
1. Описание существующих автоматизированных систем (промышленных комплексов) неразрушающего контроля
качества поверхности металлопроката:
– система со стационарно смонтированными видеокамерами (компания Thyssen Krupp Stahl AG);
– система визуального контроля поверхности проката (компания KNORR TECHNIK);
– система инспекции качества полосы проката (компания «ДАТА-ЦЕНТР»);
– система контроля качества поверхности стальной полосы, основанную на оптоэлектронном методе выявления и
классификации поверхностных дефектов (компания МАЛЛЕНОМ).
2. Описание действующей системы неразрушающего контроля качества рельсов ЕВРАЗ ЗСМК:
– устройство контроля прямолинейности «Элекон»;
– бесконтактный лазерный измеритель профиля железнодорожных рельсов (ЗАО «ПИК ПРОГРЕСС»);
– автоматизированная система измерения и неразрушающего контроля качества рельсов в процессе их производства
для высокоскоростных магистралей (компания NDT Technologies Inc.);
– установки ультразвукового контроля качества рельсов УКР-64Э, разработанные АО «Научно-исследовательский
институт мостов и дефектоскопии» совместно с ПГУПС и ЗАО «Интротест».
3. Европейские нормативы для производства рельсов (BS EN 13674-1), технологические инструкции производства
рельсов и их приемки.
4. Натурные данные о прямолинейности бездефектных рельсов и рельсов категории «брак».
Ограничение: диагностические решения должны приниматься с упреждением на время, достаточное для отметки
дефектных участков рельса, скорость передвижения рельса по рольгангу – 3 м/с.
Требуется построить гистограммы прямолинейности рельсов, оценить их плотности распределения, настроить и
применить байесовский классификатор в Excel и/или Python.
8

9. Правило Байеса (теория)

10. Правило Байеса (теория)

11. Правило Байеса (теория)

12. Правило Байеса (теория)

13. Правило Байеса (теория)

14. Правило Байеса (теория)

15. Натурные данные о прямолинейности рельс

Натурные данные о прямолинейности рельсов, пригодных для эксплуатации
Натурные данные о прямолинейности рельс, категории «брак»
15

16. Гистограммы

Гистограмма по натурным данным о прямолинейности рельсов,
пригодных для эксплуатации
Гистограмма по натурным данным о
прямолинейности рельсов, категории «брак»
16

17. Плотности распределения

18. Апостериорные веростности

English Русский Rules