Контроль состояния и диагностика машин
Методы интерпретации данных и диагностирования
Часть 2
Подход на основе данных Condition monitoring and diagnostics of machines
Data interpretation and diagnostics techniques
Part 2
Data-driven applications (Настоящий стандарт устанавливает руководство по применению методов контроля состояния и диагностирования на основе данных
Внедрение таких методов в практику обычно осуществляют в несколько этапов (некоторые из этих этапов могут выполняться в рамках существующих процедур):
определение объектов мониторинга, критических повреждений и контролируемых параметров, доступных для измерений;
сбор и редактирование данных;
разработка модели диагностирования/контроля;
настройка модели по обучающим данным;
проверка работоспособности модели;
применение модели в целях диагностирования
Выполнение указанных этапов не требует глубоких знаний статистических методов обработки данных, но требует компетентности в процедурах обучения модели, а после подтверждения ее работоспособности также в процедурах контроля состояния и диагностирования
Обучение в процедурах контроля состояния на основе данных проводят на нормально работающем оборудовании
В этом случае принцип обнаружения неисправности состоит в сравнении данных, предсказанных с помощью модели, с данными наблюдений
Наличие расхождения между предсказанными и полученными данными (эту разность иногда называют невязкой) свидетельствует об имеющей место аномалии, которая может быть отнесена либо к контролируемому оборудованию, либо к измерительному инструменту
Обучение в процедурах диагностирования проводят как на нормально работающем, так и на неисправном оборудовании
В процедуре диагностирования значение имеет не отклонение контролируемого параметра, а идентификация неисправности путем сопоставления наблюдаемых данных с классами возможных состояний оборудования, определенных на этапе обучения
Обычно эта процедура сводится к распознаванию и последующей классификации образа