УДК681.5.015
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.07.06.007

Авторы

Юлия Юрьевна Вассунова,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Российская Федерация

Аннотация

В статье рассматривается использование методов машинного обучения для анализа данных в системах мехатроники. Описываются основные подходы, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением, а также их применение в задачах диагностики, оптимизации управления и снижения энергопотребления. Подчеркиваются основные вызовы, связанные с внедрением машинного обучения в мехатронные системы, включая вопросы интерпретируемости моделей и необходимость обработки больших объемов данных. В заключении обсуждаются перспективы развития гибридных методов, которые могут повысить эффективность и надежность мехатронных систем.

Ключевые слова

машинное обучение, мехатроника, диагностика, оптимизация управления, энергосбережение, анализ данных, нейронные сети.