Математическое моделирование есть смелое задание науке и технике.
Ближайшие события
Прогнозирование редких событий при оценке остаточного ресурса оборудования
DOI: 10.25728/avtprom.2024.10.02
Достижения в машиностроении позволяют создавать более эффективное оборудование, однако при этом повышается его сложность и стоимость владения. Существуют различные стратегии планирования технического обслуживания, среди которых наиболее перспективной является риск-ориентированная стратегия, основанная на прогнозировании отказов. Для современного оборудования факт отказа – редкое событие в жизненном цикле оборудования. Редкие события затрудняют применение типовых схем решения задачи прогнозирования, в том числе и с применением последних нейросетевых архитектур. Еще одна специфика решения задачи – большое число измеряемых параметров, их частота измерения. Существующие методы, как правило, используют агрегированные по рабочим циклам данные, и вопрос большой размерности не стоит. При этом отсутствуют широко распространенные методы для прогнозирования по мгновенным (не агрегированным) данным, которые имеют на порядки больший объем. В статье предложен метод прогнозирования остаточного ресурса, обобщающий агрегирование данных в рабочие циклы в качестве предварительной обработки данных и процедуру идентификации процесса деградации для разделения выборки. В метод также включен новый подход по формированию обучающей выборки в условиях редких событий с подбором оптимального набора входных параметров для повышения точности прогнозирования. В результате применения предложенного метода удалось повысить точность прогнозирования на 12…17%.
машинное обучение, остаточный ресурс оборудования, прогнозирование, редкие события, турбинные двигатели
Статья из Автоматизация в промышленности №10/2024
Последний вышедший номер
Читайте в номере:
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.
Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.
Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.
В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.
Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.