机器学习技术之预测性维护

2017 年 7 月 19 日

本文要点:

  • 学习预测性维护系统(PMS),监控未来的系统故障并提前安排维护时间表
  • 探讨如何构建机器学习模型进行系统的预测性维护
  • 了解机器学习的处理步骤,如选择模型以及用 Auto-Encoder 技术去除传感器噪声
  • 了解如何训练机器学习模型,并在 WSO2 复杂事件处理器产品中运行模型
  • 应用例子,在 NASA 引擎故障数据集上用回归模型来预测剩余使用寿命(RUL)

在日常生活中,我们依赖于很多系统和机器。我们要开车出门、乘坐电梯或者搭乘飞机。涡轮能产生电,医院里的机器能让我们活着。这些系统会发生故障。有些故障只是给人的生活带来不方便,而有些故障则生死攸关。

当风险很高的时候,我们要对系统进行常规性维护。譬如,车每几个月保养一次,飞机每天保养一次。但是,如同我们在此文后面所讨论的那样,这些方法导致资源的浪费。

预测性维护能预测故障,采取行动来维修、更换系统,甚至计划何时出现故障。它能极大地节省开销、带来高的可预测性和增强系统的可用性。

预测性维护有两种形式来节省开销:

  • 避免或最小化故障停机时间。它会避免出现对故障停机不满意的客户,省钱,有时候还能挽救生命。
  • 优化周期性的维护操作。

为了了解这些,我们来看看出租车公司。如果一辆出租车坏了,该公司需要安慰不满意的顾客并派出替换的车辆,而该出租车和司机在维修期间都将闲着。故障的代价要远高于表面上的代价。

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/machine-learning-techniques-predictive-maintenance 】。未经作者许可,禁止转载。

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