清華大學鄧仰東:機器學習與設備預測性維護

2020-06-18 14:37:41

來源:CIO時代網

       2020年6月13日,由CIO時代學院主辦,小魚易連協辦的“2020中國制造業數字化高峰論壇”于線上成功舉辦。本次論壇上清華大學軟件學院副教授鄧仰東發表主題為《機器學習與設備預測性維護》的精彩演講。以下為精彩演講實錄:
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       人工智能經過六七十年的發展,已經進入我們的生活,而且必將不斷的深化改變我們的生活。

  背景

       工業人工智能是由兩方面進步所決定的。第一方面是AI數據,有足夠的數據驅動數據分析。其次是算力的提高,通過云計算、邊緣計算、CPU訓練復雜的深度神經網絡。信息技術的發展為提高工業效率提出了全新的可能性。

       從傳統工業來看存在兩方面的驅動因素。一方面是發達國家普遍存產業空心化、利潤高、就業不足等問題,另一方面是發展中國家以犧牲環境為代價獲得收入和就業,但產業利潤低。所以全世界都通過工業革命,第四次工業革命是繼蒸汽技術革命(第一次工業革命 ,電力技術革命(第二次工業革命 ),計算機及信息技術革命(第三次工業革命)的又一次科技革命。

  預測式維護是通過離線或在線監測設備狀態,利用AI技術,預測設備狀態的未來趨勢,從而確定在設備發生故障前、成本效益最優的維護時機和方法。

  機遇和挑戰

  機遇,預測式維護是在未來的潛力是最大的。93%的制造和運維企業認為其維護過程效率不高(McKinsey報告),其次每年機器故障引起的損失達到6470億美元(國際自動化協會),2025年AI將為制造業節約6300億美元(McKinsey報告)。挑戰來自四個方面,分別是數據與業務緊耦合、樣本分布不均衡、應用場景繁多、智能處理能力受限。

  技術體系

  核心技術1:工業智能邊緣計算硬件。硬件既包括可編程的硬件,也包括多個CPU,使終端設備具有一定的計算能力,支持主流機器學習工具和各種神經網絡計算。

  核心技術2:針對工業裝備的預測式學習技術。建立預測式模型,通過模型監控設備的運行狀態,作為異常檢測的健康基線。

  核心技術3:基于對抗網絡的小樣本學習。利用對抗網絡的數據生成能力增加樣本實現特征學習。

  核心技術4:基于深度神經網絡的感知和識別技術。終端智能硬件分別有TTempNet-設備溫度的預測網絡、電容軟測量網絡、TAcousNet-聲學信號檢測網絡、TDetNet-專用目標檢測深度網絡、TCNet-圖像分割網絡等。

  核心技術5:工業領域知識圖譜。適用于各種工業領域的知識庫建設和自動推理。

  應用

  智能感知:綜合數據采集

  綜合多種來源多模態、多物理數據,并根據需要引入新型傳感設備。例如基于機器學習的狀態監測。

  診斷:機車故障診斷

  根據數據異?;蛘呤枪收蠄缶M行故障診斷。例如機車故障推理機,已在肯尼亞機車項目、豐臺機務段和201所試驗應用。

  預警:機理和數據聯合驅動故障預測

  根據數據預測它將來可能會發生的故障。以上海地鐵為例,準確預測上海地鐵17號線(02號車)近期發生的一次走行部故障。該故障由軸承保持架斷裂引起,體現為軸溫急劇上升。

  基于預測的智能決策

  基于深度神經網絡預測,便于支持修程修制優化和精準后期規劃。例如根據歷史數據和發展趨勢估計剩余壽命。

  總結

  第四次工業革命,通過AI和互聯網技術縮短了響應時間、降低成本、提高生產率,同時以先進制造業為基礎,通過服務提高盈利能力。中國的制造力空前強大,問題是存在效率低,能耗大。優勢是數據樣本最為豐富,利用現代人工智能技術,發展資源節約型、環境保護型現代裝備運維體系,支撐課持續發展。

  謝謝大家。




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