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设备办理 | 如何对故障实行预测?

文章出处:    仔肩编辑:zhao 发布时间:2018-10-08
各位小伙伴们,大家好,上期澳门金沙小编和大家分享了预防性维护VS预测性维护,那你们都懂了吗?还不懂的小伙伴们翻看上期文章哦,本期继续大家的设备维护,如何对故障实行预测?

    基于上面图表这些综合的数据,利用机器研习算法可以有用地处置预测性维护的问题,其中最为关键的是如何对故障实行预测,这里将使用机器研习的不同方法来处置对应的问题:
回归方法:预测下次故障产生前的剩余时间,即使用寿命。首要算法包括:线性回归、回归树(如随机森林、梯度提高树)、深度研习、最近邻算法等。
分类方法:预测在接下来的n步中是否有或许产生故障。首要算法包括逻辑回归、分类树、深度研习、支撑向量机SVM、朴素贝叶斯网络等。

数据建模与剖析预测的流程如下图,首要包括三个阶段:
    1)数据处置阶段,包括数据标注、数据清洗、特征选择和数据采样;
    2)数据建模阶段,包括训练模型、模型验证和模型寻优;
    3)模型应用与更新阶段,包括实时数据的回传、模型预测和模型更新。
    在选定了相干的数据和算法模型,持续调整优化并评估比较后,就可以确认出最终的模型和方法,用于办理设备的健康状态,并实行预测性维护。

    小伙伴们持续眷注大家吧,延续大家还会和大家一起分享有关产业互联网更多的常识和资讯。
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