fieldid E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
สืบค้น:

เขตข้อมูล ข้อมูล
บทคัดย่อ
การเปรียบเทียบเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของเครื่องวัดประสิทธิภาพหัวอ่าน HDD : งานวิจัยฉบับนี้มุ่งพัฒนาแบบจำลองการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สำหรับเครื่องทดสอบประสิทธิภาพหัวอ่านฮาร์ดดิสก์ โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจำแนกสถานะการทำงานของเครื่องจักรจากข้อมูลเซ็นเซอร์เชิงอนุกรมเวลา เช่น อุณหภูมิของโมดูลและความเร็วรอบพัดลม (RPM) กระบวนการ วิจัยครอบคลุมการเตรียมและปรับปรุงข้อมูล การจัดการค่าที่หายไปและค่าผิดปกติ การสร้างคุณลักษณะใหม่ และการแก้ไขปัญหาความไม่สมดุลของคลาสด้วยเทคนิค SMOTE จากนั้นพัฒนาและเปรียบเทียบแบบจำลอง 6 เทคนิค ได้แก่ XGBoost, LightGBM, CatBoost, AdaBoost, Gradient Boosting Tree และ Bagging ผลการวิจัยพบว่า CatBoost ให้ประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีค่า Accuracy เท่ากับ 0.9830, F1-score เท่ากับ 0.9829 และ AUC เท่ากับ 0.9985 รองลงมาคือ LightGBM และ XGBoost ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของโมเดลกลุ่ม Boosting ในการตรวจจับความผิดปกติได้อย่างแม่นยำ ลดการแจ้งเตือนผิดพลาด และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในระบบบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในภาคอุตสาหกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ผู้แต่ง
สายสุดา นันต๊ะเหล็ก
ประเภทสิ่งพิมพ์
วิทยานิพนธ์ (MIT) 2025
เลขหน้า
88
หัวเรื่อง
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น.สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
หัวเรื่อง
เทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
เอกสารฉบับเต็ม
Download full text