Використання нейронних мереж, алгоритмів детектування аномалій, AI
Штучний інтелект – властивість комп’ютерних систем виконувати творчі, інтелектуальні завдання.
Машинне навчання – набір алгоритмів і статистичних моделей за допомогою яких, комп’ютери можуть вирішити задачу без використання детальних інструкцій, застосовуючи шаблони і логічні висновки.
Детектування аномалій – виявлення рідкісних подій елементів, значень, які викликають підозри на основі відмінності від більшості даних.
Machine learning. Local outlier factor – детектування аномалій в роботі обладнання.
Увага!!! Аномалія!
Для складного обладнання (турбіни, печі в металургії) часто необхідно
контролювати десятки, сотні і тисячі різних показників.
Метод «локальний рівень викиду», може попередити нас про порушення в ході роботи обладнання на ранніх стадіях.
Machine learning. LSTM Neural Networks – детектування аномалій в параметрах експлуатаційної статистики обладнання.
Увага!!! Аномалія!
Методи детектування аномалій без втручання людини можуть визначити відхилення від нормального протікання виробничого процесу.
Для сигналів зі складною структурою (вібрація, тиск в клапанах) необхідний аналіз патернів. Для аналізу таких даних використовуються LSTM нейронні мережі.
