@saneok44

Нейросеть для прогнозирования неисправности, какую выбрать?

Добрый день и сразу к делу. Есть данные снятые со станка такие как вибрация станка при разных условиях эксплуатации. Есть показатели вибрации разных деталей станка (в моей выборке их 8). Суть всего процесса выявить когда станок приходит в состояние неисправности для этого были сделаны некоторые неисправности или допущения в эксплуатации (например недостаточно смазки в звеньях или не плотный контакт зубьев шестерни и т.д.). В процессе эксплуатации станка были сняты вибрационные показатели. И показатель где произошла авария выход из строя помечен соответственно.
Суть такая что надо с помощью нейронной сети попытаться спрогнозировать когда нужно сделать диагностику станка имея лишь вибрационные показатели станка.
Конечно из вибрационных показателей выбраны (вычленены) некоторые элементы станка (детали) которые могут шуметь чуть громче если приходят в неисправность.
Прошу помощи подкинуть инфу в какую сторону копать или на каких форумах посидеть.
P.S. Возможно описал не столь понятно но идея вроде передана.
  • Вопрос задан
  • 66 просмотров
Решения вопроса 1
@dmshar
То, что вы написали - это отдельная ветвь на пересечении технической диагностики (в вашем случае скорее всего вибродиагностики) и современного машинного обучения. Называется Predictive maintenance.
(Вы пишете "P.S. Возможно описал не столь понятно но идея вроде передана." - по приведенным ответам подозреваю, что большинство таки не поняли о чем речь. Если кому интересно, ознакомление можно начать, например, вот отсюда:
https://towardsdatascience.com/how-to-implement-ma...).
На самом деле, направление очень перспективное с точки зрения и экономической целесообразности и практического применения. Скажу по секрету - когда-то мне пришлось делать анализ литературы по этой теме и видел проекты, которые приносили миллионы и не рублей прибыли (помню, что в заказчиках были Caterpillar, Shell, Boing и пр. монстры). И литературы и интернет-источников - очень много. Другое дело, что использование нейросетей - это не самый пожалуй перспективное направление в этой проблеме, просто потому, что часто традиционные методы машинного обучения дают типа деревьев решений дают более эффективные решения. ​
Кроме указанного поискового запроса, если заходить со стороны именно методов машинного обучения можно и с использование запросов типа "Anomaly Detection", "Novelty detection", "Сhange points detection".
Ну и отдельной "строкой" - несколько примеров использования сетей глубокого обучения именно в задачах, близких к вашей (просто из того, что сейчас под рукой)
https://www.researchgate.net/publication/341615540...
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/...
https://comtradedigital.com/wp-content/uploads/201...
Удачи в исследованиях. Будут конкретные вопросы - задавайте.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 3
firedragon
@firedragon
Senior .NET developer
Для станка есть регламент обслуживания, соблюдайте его и он будет служить долго и счастливо.
Все что вы описали кроилово ведущее к попадалову.
Ответ написан
dimonchik2013
@dimonchik2013
совет, который уже дан - ничего не стоит
когда нужно сделать диагностику станка имея лишь вибрационные показатели станка


там и без нейросети, сорее всего, будет ясно - изменится амплитуда или частота колебаний ввиду износа и соответвтенно, изменений вибрирующего материала
Ответ написан
nykakdelishki
@nykakdelishki
Я Ракета , я Торпеда!
Любую, вопрос в том есть ли у вас данные через сколько после определенной вибрации(Или что то в этом роде(не физик)) нужно делать диагностику? Если есть то какая проблема?
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы