prikaz prve stranice dokumenta Dijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju
  Download
PDF 3.01 MB
master's thesis
Dijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju
2022. urn:nbn:hr:190:691846
Antunović, Mario
University of Rijeka
Faculty of Engineering
Department of Engineering Mechanics

Cite this document

Antunović, M. (2022). Dijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju (Master's thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:691846

Antunović, Mario. "Dijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:691846

Antunović, Mario. "Dijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:691846

Antunović, M. (2022). 'Dijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju', Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, accessed 13 February 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:691846

Antunović M. Dijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju [Master's thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering; 2022 [cited 2025 February 13] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:691846

M. Antunović, "Dijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju", Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, Rijeka, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:691846

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleDijagnostika kvarova kotrljajućih ležajeva temeljena na strojnom učenju
Title (english)Machine learning-based fault diagnosis of rolling bearings
AuthorMario Antunović
MentorSanjin Braut (mentor)
Committee memberKristian Lenić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSanjin Braut (član povjerenstva)
Committee memberDario Iljkić (član povjerenstva)
Committee memberPaolo Blecich (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Engineering
(Department of Engineering Mechanics)
Rijeka
Defense date and country2022-07-15, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Mechanical Engineering
General Mechanical Engineering (Construction)
Abstract
Jedna od najznačajnijih primjena tehnologije u kontekstu Industrije 4.0 je razvoj sustava koji je sposoban samostalno procijeniti zdravstveno stanje opreme i donositi odluke o aktivnostima održavanja koje je potrebno provesti. Ovaj diplomski rad bavi se uvodom u ciljeve, poteškoće i poznate probleme, ali i rješenja koja nudi literatura vezano za osnovne koncepte prediktivnog održavanja i zdravstvenog menadžmenta. U radu je opisan dizajn i implementacija modela koji može odrediti zdravstveno stanje ležaja. Ovo rješenje temelji se na pristupu vođenim podatcima, koristeći podatke prikupljane osjetnikom vibracija te algoritme strojnog učenja za određivanje stanja ležaja. Posebna pažnja je posvećena obradi podataka te izvlačenju i odabiru relevantnih značajki.
Abstract (english)
One of the most significant applications of technology in the context of Industry 4.0 is the development of a system capable of independently assessing the health of equipment and making decisions about maintenance activities that need to be carried out. This thesis deals with an introduction to goals, difficulties and known problems, as well as solutions offered by the literature related to the basic concepts of predictive maintenance and health management. The paper describes the design and implementation of a model that can determine the state of health of the bearing. This solution is based on data-driven approach, using data collected by an accelerometer and machine learning algorithms to determine the condition of the bearing. Special attention is paid to data preprocessing and extraction and selection of relevant features.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:190:691846
Study programmeTitle: Mechanical Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) icon
Created on2022-07-14 09:57:32