Использование нейронных сетей, алгоритмов детектирования аномалий, ИИ
Искусственный интеллект — свойство компьютерных систем выполнять творческие, интеллектуальные задачи.
Машинное обучение — набор алгоритмов и статистических моделей с помощью которых, компьютеры могут решить задачу без использования детальных инструкций, применяя шаблоны и логические заключения.
Детектирование аномалий – выявление редких событий элементов, значений, которые вызывают подозрения ввиду отличия от большинства данных.
Machine learning. Local outlier factor – детектирование аномалий в работе оборудования.
Внимание!!! Аномалия!
Для сложного оборудования (турбины, печи в металлургии) часто необходимо
контролировать десятки, сотни и тысячи разных показателей.
Метод «локальный уровень выброса», может предупредить нас о нарушениях в ходе работе оборудования на ранних стадиях.
Machine learning. LSTM Neural Networks – детектирование аномалий в параметрах эксплуатационной статистики оборудования
Внимание!!! Аномалия!
Методы детектирования аномалий без вмешательства человека могут определить отклонения от нормального протекания производственного процесса.
Для сигналов со сложной структурой (вибрация, давление в клапанах) необходим анализ паттернов. Для анализа таких данных используются LSTM нейронные сети.
