智能機(jī)器維護(hù):新型AI系統(tǒng)還可以檢測(cè)未知故障

一個(gè)新的維護(hù)系統(tǒng)正在幫助使傳感器變得智能。薩爾大學(xué)的AndreasSchütze教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組正在將人工智能與傳感器相結(jié)合，以收集工業(yè)機(jī)械的狀態(tài)數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)能夠檢測(cè)損壞，磨損和錯(cuò)誤狀態(tài)，并且還能夠唯一地識(shí)別何時(shí)出現(xiàn)了以前未知的機(jī)器狀態(tài)，向它們學(xué)習(xí)并分配給它們的根本原因。這種方法為中小型公司提供了一種自動(dòng)化其機(jī)器維護(hù)和維修操作的方法，使他們能夠更精確地計(jì)劃并避免令人不快的意外。

大量的傳感器不斷從當(dāng)今的工業(yè)機(jī)械中收集數(shù)據(jù)。從這些龐大的數(shù)據(jù)集中可以學(xué)到很多東西。當(dāng)機(jī)器正常運(yùn)行時(shí)，其振動(dòng)，搖動(dòng)，嗡嗡聲或加熱的方式是該設(shè)備獨(dú)有的。但是，當(dāng)機(jī)器組件開(kāi)始磨損時(shí)，這些特征會(huì)發(fā)生細(xì)微變化。微小的溫度波動(dòng)，振動(dòng)行為的微小變化，測(cè)量數(shù)據(jù)的微小變化都可以作為預(yù)警信號(hào)可以指示組件何時(shí)開(kāi)始顯示磨損跡象。因此，至關(guān)重要的是能夠檢測(cè)正在生成的數(shù)據(jù)中的這些細(xì)微變化。薩爾大學(xué)的測(cè)量和傳感器技術(shù)專(zhuān)家AndreasSchütze教授解釋說(shuō)：“單個(gè)傳感器可以在短短幾天內(nèi)生成TB的原始數(shù)據(jù)。”但是，除了檢測(cè)這些變化之外，了解如何解釋它們也同樣重要。

Schütze和他的團(tuán)隊(duì)一直在與工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的合作伙伴合作開(kāi)發(fā)一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠從生成的大量數(shù)據(jù)中提取有用的信號(hào)數(shù)據(jù)。“通過(guò)為特定的損壞，磨損或錯(cuò)誤狀態(tài)單獨(dú)分配信號(hào)模式，該系統(tǒng)可以使機(jī)器的狀態(tài)永久可見(jiàn)，” AndreasSchütze說(shuō)。該程序連續(xù)將實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)與與正常機(jī)器運(yùn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)以及表示初期故障或新出現(xiàn)的磨損缺陷的典型信號(hào)模式進(jìn)行比較。如果系統(tǒng)檢測(cè)到這些信號(hào)模式之間的差異，它將通知設(shè)備操作員并指示如何響應(yīng)。

該系統(tǒng)甚至能夠檢測(cè)未知故障，從中學(xué)習(xí)，然后將這些故障分配給其相應(yīng)的根本原因。這是全新的東西。到目前為止，基于AI的監(jiān)視系統(tǒng)還無(wú)法評(píng)估以前未知的事件。“人工智能通過(guò)模式識(shí)別起作用。如果發(fā)生了一些全新的事情，并且系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別這種新穎的模式，那么它將有效地達(dá)到其功能極限。我們已經(jīng)將系統(tǒng)開(kāi)發(fā)到可以識(shí)別狀態(tài)的級(jí)別。之前從未遇到過(guò)，并且可以相應(yīng)地通知操作員。” AndreasSchütze解釋說(shuō)。技術(shù)術(shù)語(yǔ)是“新穎性檢測(cè)”。如果一個(gè)新穎的事件開(kāi)始頻繁出現(xiàn)，并且有更多可用的數(shù)據(jù)可用，

在多個(gè)研究項(xiàng)目的過(guò)程中，Schütze的小組從大量的測(cè)量數(shù)據(jù)中濾除了與機(jī)器行為變化或機(jī)器損壞相關(guān)的信號(hào)模式。然后，他們創(chuàng)建了數(shù)學(xué)模型，其中包括傳感器故障的仿真，并使用這些模型來(lái)教他們的系統(tǒng)。該程序利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)獲取新知識(shí)并檢測(cè)與正常行為的偏差。目前正在對(duì)該新系統(tǒng)進(jìn)行研究的博士生Tizian Schneider解釋說(shuō)：“這些算法還將最近獲取的數(shù)據(jù)納入其分析中。因此，該系統(tǒng)有可能檢測(cè)并解釋異常情況。”

系統(tǒng)生成的知識(shí)可以鏈接到其他AI功能，例如自動(dòng)訂購(gòu)備件。這使得在大型或難以接近的工廠機(jī)械上計(jì)劃維護(hù)操作變得更加容易。該系統(tǒng)還能夠以易于理解的形式將信息傳輸給人工維護(hù)人員。為了確保維護(hù)人員能夠正確解釋數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，Schütze的團(tuán)隊(duì)還研究了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為用戶(hù)有用信息的方法。Tizian Schneider解釋說(shuō)：“該系統(tǒng)將信息分解為既相關(guān)又易于維護(hù)人員理解的形式。”

Schütze和他的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在希望幫助中小型公司熟悉新技術(shù)。研究人員在薩爾布呂肯ZeMA基地的“ Mittelstand 4.0能力中心”進(jìn)行培訓(xùn)課程，該中心由聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)和能源部資助。他們目前正在開(kāi)發(fā)專(zhuān)門(mén)針對(duì)中小型公司的基于AI的輔助系統(tǒng)。“對(duì)于那些希望利用數(shù)字化來(lái)提高競(jìng)爭(zhēng)力的中小型企業(yè)而言，該系統(tǒng)特別有吸引力。”AndreasSchütze解釋說(shuō)。